规范化是数据变换中的重要方式,请选出如下属于常用的规范化方法的选项。
A.最小-最大
B.分箱法
C.z-score
D.小数定标
- · 有4位网友选择 C,占比44.44%
- · 有2位网友选择 A,占比22.22%
- · 有2位网友选择 D,占比22.22%
- · 有1位网友选择 B,占比11.11%
A.最小-最大
B.分箱法
C.z-score
D.小数定标
A)规范化理论提供了判断关系模式优劣的理论标准
B)规范化理论提供了判断关系数据库管理系统优劣的理论标准
C)规范化理论对于关系数据库设计具有重要指导意义
D)规范化理论对于其他模型的数据库的设计也有重要指导意义
B、or;median
C、&;median
D、and; median
完善如下程序,填出程序中缺失的代码,两个答案中用一个#连接。 程序功能为:读取文件score.csv中的成绩数据,计算平均分并统计其中语文成绩大于等于80,英语成绩大于等于85的学生的每门课程的成绩(结果按平均分从大到小排序),将结果输出至文件result.csv中并绘制如图所示的满足条件的学生平均成绩的柱状图。 【测试数据与运行结果】 score.csv的内容: Name,Chinese,Maths,English Chen,88,87,85 Fang,93,88,90 Wang,82,99,96 Peng,77,94,84 Ding,80,94,76 result.csv内容和柱状图: Chinese Maths English Avg Name Wang 82 99 96 92 Fang 93 88 90 90 Chen 88 87 85 86【待完善的代码】 import pandas as pd df = pd.read_csv('score.csv', index_col = 'Name') df['Avg'] = (df.Maths+df.Chinese+df.English) // 3 data = df[(df.Chinese >= 80) & (【1】)] # &表示条件与,即两个条件均要满足 data = data.sort_values(by = 'Avg', ascending = 0) data.to_csv('result.csv') data_parts = data.iloc[:, -1] data_parts.【2】(kind = 'bar')
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