Search Header Logo

Preproccesing & EDA

Authored by ling ling

Other

University

Used 2+ times

Preproccesing & EDA
AI

AI Actions

Add similar questions

Adjust reading levels

Convert to real-world scenario

Translate activity

More...

    Content View

    Student View

26 questions

Show all answers

1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 10 pts

Di dalam Python, library apa yang biasanya digunakan untuk melakukan pengolahan data tabular seperti mengisi nilai yang hilang, menghapus duplikat, dan melakukan EDA?

NumPy
Pandas
Matplotlib
Scikit-learn

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 10 pts

Bagaimana cara menghapus semua baris yang mengandung nilai-nilai yang hilang (NaN) dari sebuah DataFrame pandas?

df.dropna()
df.remove_na()
df.fillna(0)
df.delete_na()

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 10 pts

Bagaimana Anda mengisi nilai-nilai yang hilang (NaN) dalam sebuah kolom dengan nilai rata-rata dari kolom tersebut menggunakan pandas?

df.fillna(0)
df.replace_na_mean()
df.fillna(df.mean())
df.interpolate()

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 10 pts

Dataframe df memiliki kolom "Usia" dan "Gaji". Bagaimana dapat menghitung statistik deskriptif (seperti mean, median, dan sebagainya) untuk kedua kolom ini menggunakan pandas?

df.describe()
df.stats()
df.mean(), df.median()
df.stats("Usia", "Gaji")

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 10 pts

Bagaimana cara menggambarkan distribusi frekuensi dari kolom "Nilai" dalam DataFrame df menggunakan pandas?

df.plot(kind="bar")
df.plot(kind="hist")
df.plot(kind="scatter")
df.plot(kind="line")

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 10 pts

Bagaimana cara menghitung korelasi antara dua kolom "X" dan "Y" dalam sebuah DataFrame df menggunakan pandas?

df.correlation("X", "Y")
df.corr("X", "Y")
df.corr()
df.calculate_correlation("X", "Y")

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 10 pts

Jika ingin menghapus semua baris yang memiliki nilai yang sama pada kolom "Nama" dalam DataFrame df, bagaimana melakukannya?

df.drop_duplicates(subset="Nama")
df.remove_duplicates("Nama")
df.remove_duplicates(subset="Nama")
df.delete_duplicates("Nama")

Access all questions and much more by creating a free account

Create resources

Host any resource

Get auto-graded reports

Google

Continue with Google

Email

Continue with Email

Classlink

Continue with Classlink

Clever

Continue with Clever

or continue with

Microsoft

Microsoft

Apple

Apple

Others

Others

Already have an account?