【免费】数据清洗与分析期中考试.docx资源-CSDN文库

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1、《数据清洗与分析》课程所使用的《大数据预处理技术》一书共分为 6 个单元，其中单

元 1 标题数据读写。

2、《数据洁洗与分析》课程所使用的《大数据预处理技术》一书共分为 6 个单元，其中单

元 2、标题数据清洗

3、《数据清洗与分析)课程所使用的《大数据预处理技术》一书，共分为 6 个单元，其中单

元 3 标题数据集成。

4、pip 是 Python 包管理工具，该工具提供了对 Python 包的查找、下载、按照、卸载的功

能。

5、Python 提供了多个函数，其中 open()函数用于打开一个文件，创建一个 file 对象。

6、]Python 提供了多个函数，其中 read()函数用于读数据内容至文件尾时返回。

7、Python 提供了多个函数，其中 close()虽数用于关闭文件。

8、如果文件内包含中文,读取的内容将可能出现乱码,需要传入 utf-8 参数来指定使用的编码

格式。

9、如图所示，打开命令提示符，输入“python--version”,如果打印出 python 的版本号，

说明安装成果，否则失效。

10、为了优化如下繁琐的代码，Pthon 引入了 with 语句来自动都调用 close0 方法

11、代码如下图所示，#mode="a”，表示以追加核式打开文件。

12、findall (srting[, pos[, endpos]]):在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返

回一个列表，如果有多个匹配模式，则返回元组列表，如果没有找到匹配，则返回空列表。

13、正则表达式修饰符中，I，使匹配对大小写不敏感

14、正则表达式修饰符中，M 为多行匹配

15、缺失值:数据集中某个或某整属性的值是不充全的.

16、fillna0 函数使用指定的方法填充缺失值，其中参数 a1 表示按行填充。'colums’按列填

充:index"

17、f1lna0 西数使用指定的方法填充缺失值，其中参数 axis='columns’表示按列填充;

18、 interpolate0 虽数，使用插扑方法填充 NaN 值,

19、如图所示，dropna0 西数，用于剧除缺失数据函数，其中 ho 的默认参数为 any

20、merge0 否数中，我数 how:默认为’inner’;

21、merge0 函数通过设置 hom 参数选择两个 dataframe 的连搜方式，有内连接，外连接，

左连接，右连接。

22、在微观方面，模式层是指存储数据的数据库结构。

23、在微观方面，实例层是指在数据库中具停存储的数据记录。

答案:实例层

24、重复数据也叫作“相似重复记录”，或是“冗余的数据”。可用 duplicated()函数查询

相关记录

25、数据的抽取分为数据的全量抽取和数据的增量抽取

26、数据的清洗转换是 ETL 中最为复杂的部分，主要任务是过滤摊不符合要求的数据，不符

合要求的数据主要有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。

27、merge0 函数，设置 ho:='right'即为右连接，使用右边位置 dataframe 的列进行连接，参

数 on 设置连接的共有列名。

28、concat0 函数有行拼接(默认)和列拼接，接方法也有内排接、外拼接、左拼接、右拼接.

其中拼接方法默认为外拼接

29、DataFrame. join(other. on=None. hom'left’. lsuffix= ‘ ‘ . rBuffix-*sort=False)函是

使用 index 将两个 dataframe 连接起采。

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