A.df.new_column =[values]
B.df[’new_column’]=[values]
C.df.append(’new_column’,[values])
D.df.insert(’new_column’,[values])
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A.客戶所在的城市
B.產(chǎn)品的顏色
C.銷售額
D.用戶的性別
A.用于描述和分類數(shù)據(jù)的屬性或特征
B.數(shù)據(jù)集中可度量的數(shù)量或數(shù)值
C.表示數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)的時(shí)間單位
D.描述數(shù)據(jù)分布情況的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)
最新試題
時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的結(jié)果必須用折線圖進(jìn)行展示。()
在數(shù)據(jù)分析與可視化中,散點(diǎn)圖常用于展示兩個(gè)變量之間的()關(guān)系。
數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮視覺美感,其次才是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和信息傳達(dá)。()
數(shù)據(jù)可視化的首要原則是保證信息的清晰和()傳達(dá)。
文本標(biāo)簽在任何情況下都是數(shù)據(jù)可視化圖表不可或缺的一部分。()
在保持維度不變的情況下,可以通過計(jì)算數(shù)據(jù)的()(如平均值、中位數(shù)、眾數(shù))來改變度量的表現(xiàn)形式。
數(shù)據(jù)清洗過程中,處理缺失值的方法通常包括刪除含有缺失值的記錄、填充固定值或使用()方法進(jìn)行預(yù)測(cè)填補(bǔ)。
在散點(diǎn)圖中添加趨勢(shì)線有助于更好地展示兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系。()
()是指數(shù)據(jù)值與平均數(shù)的差的平方和的平均數(shù),用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度。
數(shù)據(jù)可視化有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的模式、趨勢(shì)和異常值,其中箱形圖能夠有效地揭示數(shù)據(jù)的分布情況,特別是對(duì)于識(shí)別()非常有效。