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单选题 a是一个Series对象,共4个元素,请问,a>0的结果是什么?‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮

A. 一个值,0或NaN

B. 一个Series对象,每个值是True或False

C. 一个Series对象,每个值0或者原值

D. 一个布尔值,True或False

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学科：Python程序设计

时间：2025-06-13 08:13:28

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题目1
单选题
pandas库与numpy库,如下哪个说法是不正确的?‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮
A. pandas库不能表示n维(n>2)数据B. pandas库是基于numpy库开发实现的C. numpy库更关心数据间关系,pandas库更关心数据与索引间的关系D. pandas库的每个维度都有索引与之关联
题目2
单选题
pandas库中的Series对象最不可能从如下哪个类型创建?‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮
A. Python的用户自定义对象类型B. Python的列表类型C. numpy的ndarray类型D. Python的字典类型
题目3
单选题
import pandas as pd a=pd.Series([1,2,3,4],['a','b','c','d']) 其中,'a'是什么
A. 第一维数据B. 第二维数据C. 数据D. 数据对应的索引
题目4
单选题
import pandas as pd a=pd.Series([1,2,3],['b','c','e']) b=pd.Series([5,2,3,4],['a','b','c','d']) 由于a和b中数据个数不同,哪个关于a+b的说法是正确的
A. 不考虑索引,直接按照左对齐方式运算B. 根据索引运算,缺项补NaNC. 根据索引运算,缺项补0D. 不考虑索引,缺少的元素补NaN
题目5
单选题
关于pandas库的Series对象,哪个说法是正确的?‪‪‪‪‪‫‪
A. Series是一维带索引的数组,索引可由用户自定义B. Series是一维数组,与ndarray一样C. Series本质上是二维数组D. Series可以表示多维数据,可以构造多维索引
题目6
单选题
a是一个Series对象,共4个元素,请问,a>0的结果是什么?‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮
A. 一个值,0或NaNB. 一个Series对象,每个值是True或FalseC. 一个Series对象,每个值0或者原值D. 一个布尔值,True或False
题目7
单选题
通过Series的dict创建DataFrame时,dict的键默认作为DataFrame对象的()
A. 行索引B. 列索引C. 值D. 以上均不对
题目8
单选题
对于DataFrame对象,以下说法错误的是( )
A. DataFrame对象是一个表格型的数据结构B. DataFrame对象的列是有序的C. DataFrame对象列与列之间的数据类型可以互不相同D. DataFrame对象每一行不是一个Series对象
题目9
单选题
DataFrame的行索引、列索引与数据分别通过()、()、()这三个属性获取
A. columns, rows, dataB. rows, columns, valueC. columns, index, dataD. index, columns, value
题目10
单选题
Series是Pandas中重要的数据类型,如下代码最后一行的输出结果应该为() disc = {'a':1, 'b':2, 'c':3} obj_d = Series(disc, index = ['a', 'b', 'd']) print(obj_d[d])
A. 2B. 3C. cD. NaN
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