在Python的Pandas库中,`++dropna()`方法是用于删除数据中所有的缺失值++(错误原因:没有能够理解这个知识点)。因此,该方法可以删除数据中所有的缺失值,这是正确的。
Pandas中的索引是基于*++Index类创建的++,++Index对象++*是不可变的,但可以被不同的++数据结构共享。++
使用 `stack()` 方法后返回的是一个 Series,++但前提是原 DataFrame 有多个级别索引(忽略了前面这个基础的前提条件)。++
2024年6月30日16:34:15-`transform()` 方法可以使用自定义函数,++不仅限于内置方法。++(自己对于这个方法的掌握不是很到位!他不会只是简单的限于内置的方法!)
2024年6月30日16:36:15-`periods` 参数*++用于指定 `date_range()` 函数生成的时间戳数量++*(自己第一个内容没有进行一个实际的理解),当未指定结束日期时,此参数决定生成时间戳的总数。
2024年6月30日16:38:31-++数据标准化通常是指对数值型数据进行标准化处理++,而不是类别型特征。(对于其中的内容没有进行一个良好的理解!)
apply()方法能够实现所有agg方法的功能 -(这个知识点是一个正确的知识点!)
在箱形图中,超出上界和下界的值通常被称为++"异常值"或"离群点"++ 。这里的"上界"和"下界"指的是箱形图的++"须"(whiskers)延伸到的位置++ 。根据定义,++箱形图的须通常延伸到最小值和最大值,但不超过以下范围:++
- 下须(下界):第一四分位数(Q1)减去1.5倍的四分位距(IQR,即Q3 - Q1)。
- 上须(上界):第三四分位数(Q3)加上1.5倍的四分位距。
如果数据点++低于下须或高于上须++ ,这些点被认为是++异常值。++ 因此,如果"上界"和"下界"指的是箱形图须的端点,那么这句话是正确的。如果"上界"和"下界"被误解为箱形图的++四分位数(Q1和Q3)++ ,那么这句话++是错误的++。通常在统计学中,箱形图的须是用来确定异常值的位置的。