Что выберет фильтр df[~df["status"].isin(["cancelled", "returned"])]?
AТолько строки, где
df["status"] равен "cancelled" или "returned"BТолько строки, где
df["status"] равен NaN (пропущенные значения)CВсе строки, где
df["status"] НЕ равен ни "cancelled", ни "returned"DВсе строки, где
df["status"] НЕ равен NaN (без пропусков)Правильный ответ.
.isin() проверяет принадлежность значения списку, а ~ инвертирует булеву маску.Разбор
Метод df["status"].isin([...]) возвращает булеву Series: True для строк, где значение входит в указанный набор. Оператор ~ инвертирует маску: True становится False и наоборот. Поэтому выражение df[~df["status"].isin([...])] оставляет строки, где статус не равен ни одному элементу списка. Важно: NaN сюда не попадёт автоматически — .isin() для NaN возвращает False, а после инверсии — True.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Что вернёт вызов
df.mean(numeric_only=True) для числовых столбцов в DataFrame df?Ещё вопросы по теме «Pandas и DataFrame»
- Что вернёт выражение `df[df["price"] > 100]`?
- В `DataFrame` `df` есть столбцы `country`, `user_id`, `revenue`. Что вернёт выражение `df.loc[df["country"] == "RU", ["user_id", "revenue"]]`?
- В `df` есть столбец `age`. Какие значения `age` попадут в результат `df[(df["age"] >= 18) & (df["age"] <= 25)]`?
- Что верно про два шага: `mask = df["col"] > 0` и затем `df[mask]`?
- В `df` есть столбцы `user_id` и `amount`. Что вернёт выражение `df.groupby("user_id")["amount"].sum()`?
- Все вопросы по «Pandas и DataFrame» →