摘要:友情链接译技能测试解决方案中的数据科学一译技能测试解决方案中的数据科学二译技能测试解决方案中的数据科学三
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本系列博文包含四篇文章:
【译】技能测试解决方案:Python中的数据科学(一)——Q1-Q15
【译】技能测试解决方案:Python中的数据科学(二)——Q16-Q30
【译】技能测试解决方案:Python中的数据科学(三)——Q31-Q45
【译】技能测试解决方案:Python中的数据科学(四)——A1-A45及其解释
A1:B
解释:“分类型”变量的数据类型为“object”。
A2:C
解释:函数“unique”可以找出指定变量不同的取值。
A3:C
解释:函数“isnull()”可以检验某个变量的每个取值是否是空值。在Python2.7版本中,1和0分别表示True和False,因此,把它们加起来就是我们想要的结果。
A4:A
解释:“~”运算符为取反运算符。
A5:C
解释:如果打算删除5行或5行以上的变量, “dropna” 函数中 “thresh”参数应该设定为样本量减5。
A6:B
解释:解决方案分两步:
构造一个映射字典;
把这个映射字典应用于替代函数。
A7:D
解释:解决这个问题应注意:
“&”运算符可以实现提取复合布尔索引数据;
“shape[0]”返回总样本量;
Python大小写敏感。
A8:D
解释:这是一个集合论的经典案例。
A9:B
解释:可以参考map与apply函数之间的区别。
A10:B
解释:(无)。
A11:B
解释:首先求出字符中的数字,再求数字的平均值。
A12:B
解释:列表中的最后一个元素,可以用“-1”作为索引。
A13:B
解释:首先用“Sex”变量对数据集进行分组,再用合适的值对缺失值进行填充。
A14:B
解释:(无)。
A15:B
解释:如前所述,布尔变量的True可以用1代替。
A16:C
解释:如果打算把布尔型变量值转换成整型,可以用“astype(int)”实现。
A17:C
解释:可以用pandas中的“names”参数来指定列名。
A18:B
解释:“category”数据类型是pandas新增特性。
A19:B
解释:在pandas中可以通过“str”函数来获取字符串函数。
A20:B
解释:(无)。
A21:D
解释:“corr”函数中 “method”参数的默认值为“pearson”。
A22:B
解释:可以参考pivot_table函数和pivot函数的区别。
A23:C
解释:(无)。
A24:A
解释:(无)。
A25:B
解释:(无)。
A26:B
解释:(无)。
A27:B
解释:(无)。
A28:B
解释:(无)。
A29:A
解释:(无)。
A30:C
解释:(无)。
A31:C
解释:(无)。
A32:B
解释:(无)。
A33:D
解释:(无)。
A34:D
解释:(无)。
A35:B
解释:(无)。
A36:C
解释:(无)。
A37:B
解释:“axis=1”可以对列进行操作,而 “axis=0”则对行进行操作。
A38:C
解释:(无)。
A39:A
解释:(无)。
A40:B
解释:(无)。
A41:D
解释:(无)。
A42:C
解释:(无)。
A43:C
解释:(无)。
A44:A
解释:(无)。
A45:B
解释:(无)。
友情链接:
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【译】技能测试解决方案:Python中的数据科学(二)——Q16-Q30
【译】技能测试解决方案:Python中的数据科学(三)——Q31-Q45
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