创建pandas模块的Series对象时，以下不可以作为其数据参数的有：
A. list(‘abcd’)
B. range(4)
C. {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
D. tuple(1,2,3,4)
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在进行数据预处理时，可以被pandas理解为缺失值的有：
A. Python内置的None
B. numpy模块提供的nan
C. pandas模块提供的NaN
D. 以上都是
假设已经创建DataFrame对象df，且其列标识分别为“A”、“B”、“C”、“D”，共4列，则以下语句中能够同时访问C列、D列所有数据的是：
A. df.iloc[:,[2,3]]
B. df.iloc[:,2:3]
C. df[['C','D']]
D. df.loc[:,['C','D']]
使用如下语句，创建DataFrame对象df：>>>data=[[4,5,6], [4,5,6], [4,5,6]]>>>df=pd.DataFrame(data,columns=list(‘ABC’))则可以将df中值为5的数据修改为10的语句是：
A. df[df.values==5]=10
B. df[‘B’]=10
C. df.replace(5,10,inplace=True)
D. df.loc[:,’B’]=10
若DataFrame对象df中存在重复数据，以下说法不正确的是：
A. 执行df. drop_duplicates()语句，将真正删除df中原有的重复数据
B. 使用df. drop_duplicates()方法仅可以删除重复的行数据
C. 使用df. drop_duplicates()方法将删除所有重复的数据
D. 使用df. drop_duplicates()方法可以删除指定列的全部重复数据
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