查看数据集car_data中所有变量缺失值情况，将结果保存在对象missing_car中： missing_car =试题答案

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本题添加时间：2023/7/2 16:58:00
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查看数据集car_data中所有变量缺失值情况，将结果保存在对象missing_car中： missing_car = car_data. .sum()
答案是:isna() 出自国家开放大学大数据预处理复习题国家开放大学系统郑州大学
更多试题>>>> 1、对3倍标准差异常值分类计数，结果保存在result中： result= data. () 2、对数据data计算标准分数，data_mean是data的平均值，data_std是data的标准差，结果保存在result中： result=(data- )/ 3、使用客观法离散化data，设定了参数为bins = [0, 10000, 100000, 200000, np.inf]，标签为["new", "used", "old", "worn"]，结果保存在result中： result=pd. 4、计算变量y与x的Pearson相关系数： Pearson_xy = (y, x) 5、对数据集data中的所有变量进行Max-ABS缩放，结果保存在data_scale中： ma_scaler = () data_scale = ma_scaler. (data)