大数据挖掘与开发

import numpy as np

arr = np.array([[6,2,7],[3,6,2],[4,3,2]])

arr.sort()

arr

对代码中的NumPy数组执行sort()方法结果正确的是（）

import numppy as np

np.arange(1,10,3)

运行程序，最终执行的结果是（）

import pandas as pd

date_index = pd.to_datetime(['20180908','20181008','20181108'])

date_index[2]

运行上述程序，它最终执行的结果为（）

import pandas as pd

import numpy as np

date_list = ['2015/06/01','2017/02/01','2016.6.1','2018.6.1']

date_se = pd.Series(np.arange(4),index=date_index)

date_se[3]

运行程序，它最终执行的结果为（）。

import pandas as pd

import numpy as np

from datetime import datetime

date_list = ['2015/06/01','2016/02/01','2016.6.1','2018.6.1']

date_index=pd.to_datetime(date_list)

date_se = pd.Series(np.arange(4),index=date_index)

()

若需要获取2016-06-01对应的数据，则下列选项中可以填写到横线处的是（）

pd.date_range('2018/08/10','2018/08/15')

默认情况下，该对象中时间戳的频率为（）

arr = np.array([-1,0,1])

下列选项中，哪个执行后的结果为True?