A.count（）
B.merge（）
C.groupby（）
D.append（）
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A.df.new_column =[values]
B.df[’new_column’]=[values]
C.df.append（’new_column’，[values]）
D.df.insert（’new_column’，[values]）
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
在制作柱狀圖時(shí)，條形的長度（高度）越長，代表該類別的數(shù)值越大。（）
在箱線圖中，箱體內(nèi)部的橫線代表了該組數(shù)據(jù)的（）數(shù)。
折線圖只能用于表示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢。（）
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)測填補(bǔ)。
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)分析師在項(xiàng)目初期通常會(huì)進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），以理解數(shù)據(jù)集的初步特性，這階段可能涉及描述性統(tǒng)計(jì)、可視化以及（）檢驗(yàn)。
（）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。
儀表盤類型的可視化適用于展示單一指標(biāo)的狀態(tài)和目標(biāo)達(dá)成進(jìn)度。（）
數(shù)據(jù)可視化的主要目的是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于理解的圖像。（）
度量是數(shù)據(jù)集中可（）的數(shù)量或數(shù)值，如銷售額、用戶數(shù)量、溫度等。