16.数据清洗属于数据分析阶段的哪个部分() A.业务理解 B.数据收集 C.数据处理 D.报表绘制 17.数据清洗阶段，对于以下哪些处理方式可以用来处理缺失值（）①用均值填充②转换为哑变量(0,1)，代表数据是否缺失③使用回归模型去预测缺失值 A.①②③ B.②③ C.①③ D.①② 18.如果想要将两个DataFrarme对象"横向"列合并到一起，可以使用哪个方法? A.pd.concat() B.pd.add() C.pd.extend() D.pd.append() 19.正确的导入pandas模块的方式有哪些（ ）。 A.import pandas as np B.import sys C.import matplotlib D.import pandas 20.假设有DataFrame对象df，想要提取df的最后—列字段，可以使用哪个方法? A.df.iloc[:,-1] B.df.iloc[-1,:] C.df.loc[-1,:] D.df.loc[:,-1] 21.关于arr.reshape ()说法正确的是（) A.利用arr数组中元素生成—个全新形状的数组 B.直接改变arr数组 C.改变arr数组中元素的数据类型 D.改变arr数组中元素的数量 22.如果想要删除DataFrame对象df的某些列，在使用df.drop()方法的时候，需要设置好轴参数axis，下面哪个才是正确的（） A.axis=1 B.axis=0 C.axis=2 D.axis=None
理解问题16.数据清洗属于数据分析阶段的哪个部分() A.业务理解 B.数据收集 C.数据处理 D.报表绘制 17.数据清洗阶段，对于以下哪些处理方式可以用来处理缺失值（）①用均值填充②转换为哑变量(0,1)，代表数据是否缺失③使用回归模型去预测缺失值 A.①②③ B.②③ C.①③ D.①② 18.如果想要将两个DataFrarme对象"横向"列合并到一起，可以使用哪个方法? A.pd.concat() B.pd.add() C.pd.extend() D.pd.append() 19.正确的导入pandas模块的方式有哪些（ ）。 A.import pandas as np B.import sys C.import matplotlib D.import pandas 20.假设有DataFrame对象df，想要提取df的最后—列字段，可以使用哪个方法? A.df.iloc[:,-1] B.df.iloc[-1,:] C.df.loc[-1,:] D.df.loc[:,-1] 21.关于arr.reshape ()说法正确的是（) A.利用arr数组中元素生成—个全新形状的数组 B.直接改变arr数组 C.改变arr数组中元素的数据类型 D.改变arr数组中元素的数量 22.如果想要删除DataFrame对象df的某些列，在使用df.drop()方法的时候，需要设置好轴参数axis，下面哪个才是正确的（） A.axis=1 B.axis=0 C.axis=2 D.axis=None
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数据清洗属于数据分析阶段的数据处理部分。 数据清洗是数据分析中非常重要的一环，它涉及到了数据的清洗、整合、转换和规范化等多个方面。数据预处理可以帮助我们在数据分析过程中更好地理解和发现数据之间的关系，也可以减少数据分析中的错误和误差，提高数据分析结果的准确性和可靠性。3
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数据清洗阶段，可以用来处理缺失值的处理方式包括：
- 用均值填充：数据中有缺失值，可以进行平均值、中位数、众数等填充2。
- 转换为哑变量(0,1)，代表数据是否缺失：没有明确提及，但这是一种常见的处理缺失值的方法。
- 使用回归模型去预测缺失值：可以使用线性插值、牛顿插值、拉格朗日插值法进行插值2。 因此，正确答案是A.①②③。
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想要将两个DataFrame对象"横向"列合并到一起，可以使用**A.pd.concat()**方法。
pd.concat()是pandas库中用于合并DataFrame的方法。10 -
正确的导入pandas模块的方式有：
- D.import pandas：这是最基本的导入方式。
- A.import pandas as np：虽然这里np通常用作numpy的别名，但pandas也可以使用别名导入。 因此，正确答案是A.import pandas as np D.import pandas。