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单选题 以下代码运行结果是: a = Series([1, 2, 3], index=range(0, 3)) b = Series(range(5, 10)) print(a + b)

A. 0 6.0 1 8.0 2 10.0 3 NaN 4 NaN dtype: float64

B. 0 6.0 1 8.0 2 10.0 dtype: float64

C. 1 6.0 2 8.0 3 10.0 4 NaN 5 NaN dtype: float64

D. 程序出错

Python数据可视化应用课程封面

学科：Python数据可视化应用

时间：2025-03-17 11:36:23

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单选题
以下代码执行的结果是: obj = Series(np.arange(3),index=['a','b','c']) print(obj)
A. a 0 b 1 c 2 dtype: int32B. a 1 b 2 c 3 dtype: int32C. 0 a 1 b 2 c dtype: objectD. a 1 b 2 c 3 dtype: object
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以下代码执行的结果是: obj = Series([0,2],index=['一','二']) print(obj)
A. [0,2]B. [ '一','二']C. 一 0 二 2 dtype: int64D. 0 0 1 2 dtype: int64
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以下代码执行的结果是: obj = Series(['red','apple'],index=['color','fruit']) print(obj)
A. 0 red 1 apple dtype: objectB. color red fruit apple dtype: objectC. color red fruit apple dtype: int64D. red color apple fruit dtype: object
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以下代码运行结果是: obj1 = Series(['1','2'],index=['a','b']) obj2 = Series(['3','4'],index=['a','b']) print(obj1+obj2)
A. a 13 b 24 dtype: objectB. a 4 b 6 dtype: int64C. a 12 b 34 dtype: objectD. a 4 b 6 dtype: object
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以下代码运行结果是: obj1 = Series(np.arange(3),index=['a','b','c']) obj2 = Series([9,3,4],index=['e','c','b']) print(obj1*obj2)
A. a NaN b 8.0 c 9.0 e NaN dtype: float64B. a NaN b 4.0 c 6.0 e NaN dtype: float64C. b 4.0 c 6.0 dtype: float64D. a NaN b 3.0 c 8.0 e NaN dtype: float64
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以下代码运行结果是: a = Series([1, 2, 3], index=range(0, 3)) b = Series(range(5, 10)) print(a + b)
A. 0 6.0 1 8.0 2 10.0 3 NaN 4 NaN dtype: float64B. 0 6.0 1 8.0 2 10.0 dtype: float64C. 1 6.0 2 8.0 3 10.0 4 NaN 5 NaN dtype: float64D. 程序出错
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以下程序运行结果: df1 = DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3), columns=['a','b','c']) df2 = DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['a','b','c','d']) print('两个DataFrame对象相减' ,df1-df2)
A. a b c d a 0.0 0.0 0.0 NaN b -1.0 -1.0 -1.0 NaN c NaN NaN NaN NaNB. a b c 0 0.0 0.0 0.0 1 -1.0 -1.0 -1.0C. a b c d 0 0.0 0.0 0.0 -3.0 1 -1.0 -1.0 -1.0 -7.0 2 -8.0 -9.0 -10.0 -11.0D. a b c d 0 0.0 0.0 0.0 NaN 1 -1.0 -1.0 -1.0 NaN 2 NaN NaN NaN NaN
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以下程序运行结果: df1 = DataFrame(np.arange(4).reshape(2,2),index=['一','二']) df2 = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=['一','二','三']) print(df1 + df2)
A. 一 二 三 0 0.0 2.0 NaN 1 NaN NaN NaN 2 5.0 7.0 NaNB. 0 1 2 一 0.0 2.0 NaN 二 5.0 7.0 NaNC. 0 1 2 一 0.0 2.0 NaN 三 NaN NaN NaN 二 二 5.0 7.0 NaND. 一 二 三 一 0.0 2.0 NaN 三 NaN NaN NaN 二 5.0 7.0 NaN
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以下代码输出结果是: se1 = Series(np.arange(3),index=['a','e','c']) df1 = DataFrame(np.arange(4).reshape(2,2),columns=['a','c'],index=['一','二']) print(df1+se1)
A. a c e 0 0 3 NaN 1 2 5 NaNB. a c e 一 0 3 NaN 二 2 5 NaNC. a c e 0 0 3 1 1 2 5 1D. 0 1 a 0 1 c 3 5 e NaN NaN
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以下程序运行的结果: obj = Series([5,-2,2],index=['a','b','c'])f=lambda x:x+5obj.map(f)
A. a 10 b 3 c 7 dtype: int64B. 0 10 1 3 2 7 dtype: int64C. a 5 b 3 c 0 dtype: int64D. 0 5 1 3 2 0 dtype: int64
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