多項(xiàng)選擇題在pandas中，返回一個(gè)刪除后的副本，不是在原先數(shù)據(jù)幀進(jìn)行刪除的方法，錯(cuò)誤的是（）
A.del df2[’年齡’]
B.df2.drop（labels=[’年齡’]，axis=1，inplace=False）
C.df2=df2.append（df1）
D.以上都對
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1.多項(xiàng)選擇題在原先數(shù)據(jù)幀df2的基礎(chǔ)上，拼接一個(gè)數(shù)據(jù)幀df1的方法錯(cuò)誤的是（）
A.del df2[’年齡’]
B.df2.drop（labels=[’年齡’]，axis=1，inplace=False）
C.df2=df2.append（df1）
D.以上都對
2.多項(xiàng)選擇題在pandas中，已知df是一個(gè)數(shù)據(jù)幀，以下說法正確的是（）
A.df_2009=df[df[’年’]==2009]查找年份是2009的行
B.df_2009_1=df_2009[df_2009[’銷售區(qū)域’].isin（[’上?！?，’沈陽’]）]，查找銷售區(qū)域?yàn)樯虾：蜕蜿柕男畔?br/>C.df_2009_1.groupby（’銷售區(qū)域’）.agg（np.mean）[’銷售數(shù)量’]是按照銷售區(qū)域進(jìn)行分組，求銷售平均值
D.以上全對
