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(duì)
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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(duì)
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?！蜿枴痌）]，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(duì)
A.可以通過傳入lambda表達(dá)式匿名函數(shù)df[’score’]+df[’age’]
B.可以傳入自定義函數(shù)對(duì)象
C.可以傳入字典對(duì)象
D.以上都正確
A.對(duì)多個(gè)特征同時(shí)進(jìn)行排序的時(shí)候，需要變成列表形式
B.貸款期限升序，貸款金額降序
C.有先按照貸款期限進(jìn)行排序，再按照貸款金額進(jìn)行排序
D.貸款期限降序，貸款金額升序
A.df[’score+age’]=df[’score’]+df[’age’]
B.df[’score’]=[12，12，12]
C.print（df[’name’]）
D.print（df）
最新試題
將長度分別為m，n的兩個(gè)單鏈表合并為一個(gè)單鏈表的時(shí)間復(fù)雜度為O（m+n）。
pollard算法找到一個(gè)整數(shù)因子的時(shí)間復(fù)雜性是（）。
使用窮舉法求解最長遞增子序列的時(shí)間復(fù)雜度為（）。
下列關(guān)于貪心算法與動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法說法正確的是（）。
有這樣一種算法，運(yùn)行一次一定能找到問題的解，有時(shí)不知其是否正確，可以確定的是該解高概率（大于50%）是正確的。這種算法是（）。
?在分治法中講到快速排序，如果每次使用partion函數(shù)導(dǎo)致分組出現(xiàn)嚴(yán)重不平衡情況下，算法效率不高，最壞情況下的時(shí)間復(fù)雜度為O（n2），通過改造partition函數(shù)，也就是每次隨機(jī)選擇一個(gè)元素作為劃分基準(zhǔn)，這樣會(huì)很好地改善算法的性能，這種算法思想是（）。
用m種顏色給n個(gè)頂點(diǎn)著色、且使一條邊的兩個(gè)頂點(diǎn)顏色不同，則對(duì)應(yīng)的解空間樹是一棵（）。
已知某樓房共20層，如果采用二分查找，最多猜（）次就能猜出任意一個(gè)樓層。
在使用分治法設(shè)計(jì)算法時(shí)，最好使子問題的規(guī)模大致相同，即將一個(gè)問題分成大小相等的多個(gè)子問題的處理方法是行之有效的。
下面哪個(gè)問題不是NPC問題？（）