计算 DataFrame 中 “销售额” 列的中位数，应使用的方法是（） - 考试宝

单选题计算 DataFrame 中 “销售额” 列的中位数，应使用的方法是（）。

A、 sales['销售额'].mean()

B、 sales['销售额'].median()

C、 sales['销售额'].mode()

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相关试题

单选题下列函数中，用于计算 DataFrame 与外部 Series 相关性的是（）。

A、corr()

B、cov()

C、corrwith()

D、describe()

单选题对 DataFrame 按 “商品类别” 分组后，计算每组的总利润，正确的代码是（）

A、sales.groupby('商品类别').agg({'利润额': 'sum'})

B、sales.groupby('商品类别').sum('利润额')

C、sales.groupby('商品类别')['利润额'].sum

D、sales.groupby('商品类别').apply('利润额', 'sum')

单选题要创建一个 3 行 2 列、元素全为 1 的 Numpy 数组，正确的代码是（）

A、np.ones(3,2)

B、np.ones((3,2))

C、np.zeros((3,2))

D、np.full((3,2), 2)

单选题筛选出 DataFrame sales 中 2023 年的订单数据，正确的代码是（）

A、sales[sales['年份'] = 2023]

B、sales[sales['年份'] == 2023]

C、sales[sales['年份'] is 2023]

D、sales[sales['年份'] equals 2023]

单选题统计 Series 中各元素出现的次数，应使用的方法是（）

A、count()

B、nunique()

C、value_counts()

D、size()

单选题下列关于 NumPy 数组的特性，说法正确的是（）。

A、数组的维度一旦创建无法修改

B、索引从 1 开始计数

C、可通过 np.array()函数创建数组

D、数组中元素的数据类型可以不同

单选题下列方法中，能查看 DataFrame 前 5 行数据的是（）。

A、info()

B、head()

C、describe()

D、value_counts()

单选题使用 value_counts()时，若要忽略缺失值，应设置的参数是（）

A、sort=True

B、dropna=True

C、normalize=False

D、ascending=True