1.Pandas中的dropna中的thresh=N时表明要求一行有N个NaN值时该数据才能保留。( ) 2.Pandas中使用isnull().sum()可以统计缺失值。( ) 3.交叉表是一种特殊的透视表，主要用于计算分组频率。( 4.创建Series时如果指定了index，则只能用index访问数据。( ) 5.字典是存储可变数量键值对的数据结构，键和值可以是任意类型数据结构。( ) 6.在编写代码时，一般先导入标准库对象，再导入扩展库对象。 7.python3.x中，reduce()函数是内置函数，可以直接使用。 8.两个不等长的数组不能相加。 9.numpy中的arange函数功能和内置函数range类似，只能生成整数的数组，无法创建包含浮点数的数组。 10.pyplot.title( )可以用来定义图标标题。以上的问题分别判断对错。并说明错误的利用。

答:1.对；2.对；3.对；4.错，可以使用索引和标签访问数据；5.对；6.对；7.对；8.错，可以使用NumPy库中的broadcasting功能；9.错，arange函数可以生成包含浮点数的数组；10.对。

相关问题

pandas的dropna（inplace=true）

在Pandas库中，`dropna()`函数用于删除DataFrame或Series中包含缺失值（NaN或None）的行或列。当设置`inplace=True`时，操作将在原数据上进行，而不会创建新的数据结构，这对于减少内存占用和保持数据一致性很有用。

- **基本语法**：

   df.dropna(inplace=True|False)

或者更具体地，

   df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=True)

其中：
- `axis=0` (默认) 删除行，`axis=1` 删除列。
- `how='any'|'all'` 决定如何判断是否存在缺失值：'any' 表示只要有一个非缺失值就保留，'all' 则所有值都必须存在。
- `thresh` 设置非缺失值的数量阈值，达到该值才保留。
- `subset` 选择特定列进行检查缺失值。
- `inplace=True` 将在原数据集上进行删除操作。

- **作用**：
- 数据预处理，清理含有大量缺失值的数据，提高后续分析的可靠性。
- 简化数据结构，避免对缺失值做复杂的填充或替换。

- **注意事项**：
- `inplace=True`可能导致数据丢失，所以在使用之前最好备份原始数据。
- 如果只想查看结果而不改变原数据，应该使用`dropna()`返回的新对象。

df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None , inplace=True)

这是Pandas中的一个函数，用于删除数据框(df)中的缺失值(na)。

参数说明：

- axis: 删除行或列，0表示行，1表示列
- how: 如果有NaN值，'any'表示删除该行或列，'all'表示只有该行或列全部为NaN时才删除
- thresh: 设置每行或每列最少有多少个非NaN值，不满足条件则删除该行或列
- subset: 指定删除时只考虑的列名
- inplace: 是否在原数据框上进行修改，True表示替换原数据框，False表示返回新数据框

例如，当我们运行以下代码时，会删除数据框(df)中所有包含缺失值(na)的行：

df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)

如果我们想要设置只删除某些列中包含缺失值(na)的行，可以使用subset参数：

df.dropna(axis=0, how='any', subset=['column1', 'column2'], inplace=True)

这将只删除数据框(df)中在'column1'和'column2'列中包含缺失值(na)的行。