Quiz interactif généré par IA à partir du document : Tp1-titanic-pandas.pdf
Question 1 sur 5 10:00
[{"id":3077,"question":"Quelle méthode Pandas permet de charger un fichier CSV dans un DataFrame ?","option_a":"df.load_csv()","option_b":"pd.read_csv()","option_c":"df.import_csv()","option_d":"pd.from_csv()","option_e":"","option_f":"","bonne_reponse":"b","explication":"La méthode correcte est \u003Cstrong\u003Epd.read_csv()\u003C\/strong\u003E, où 'pd' est l'alias standard pour la bibliothèque Pandas. Elle permet de lire un fichier CSV et de le convertir en DataFrame.","points":1,"type":"qcm","actif":1,"section_id":null,"ordre":0,"_debug_answer_data_type":"string","_debug_answer_data_preview":"{\"correct\": \"b\", \"options\": {\"a\": \"df.load_csv()\", \"b\": \"pd.read_csv()\", \"c\": \"df.import_csv()\", \"d\"","_debug_options_count":4},{"id":3078,"question":"Comment afficher les 5 premières lignes d'un DataFrame nommé 'df' ?","option_a":"df.head()","option_b":"df.show()","option_c":"df.display()","option_d":"df.preview()","option_e":"","option_f":"","bonne_reponse":"a","explication":"La méthode \u003Cstrong\u003Edf.head()\u003C\/strong\u003E affiche les 5 premières lignes par défaut. Vous pouvez spécifier un nombre différent avec df.head(n).","points":1,"type":"qcm","actif":1,"section_id":null,"ordre":0,"_debug_answer_data_type":"string","_debug_answer_data_preview":"{\"correct\": \"a\", \"options\": {\"a\": \"df.head()\", \"b\": \"df.show()\", \"c\": \"df.display()\", \"d\": \"df.previ","_debug_options_count":4},{"id":3079,"question":"Quelle méthode permet de calculer la moyenne d'une colonne 'age' dans un DataFrame ?","option_a":"df.mean('age')","option_b":"df['age'].mean()","option_c":"df.average('age')","option_d":"df.column('age').average()","option_e":"","option_f":"","bonne_reponse":"b","explication":"La syntaxe correcte est \u003Cstrong\u003Edf['age'].mean()\u003C\/strong\u003E, où 'age' est le nom de la colonne. Cette méthode calcule la moyenne des valeurs de la colonne.","points":1,"type":"qcm","actif":1,"section_id":null,"ordre":0,"_debug_answer_data_type":"string","_debug_answer_data_preview":"{\"correct\": \"b\", \"options\": {\"a\": \"df.mean('age')\", \"b\": \"df['age'].mean()\", \"c\": \"df.average('age')","_debug_options_count":4},{"id":3080,"question":"Comment supprimer les lignes contenant des valeurs manquantes dans un DataFrame ?","option_a":"df.drop_missing()","option_b":"df.remove_na()","option_c":"df.dropna()","option_d":"df.clean()","option_e":"","option_f":"","bonne_reponse":"c","explication":"La méthode \u003Cstrong\u003Edf.dropna()\u003C\/strong\u003E supprime toutes les lignes contenant au moins une valeur manquante. Vous pouvez aussi utiliser df.dropna(axis=1) pour supprimer les colonnes.","points":1,"type":"qcm","actif":1,"section_id":null,"ordre":0,"_debug_answer_data_type":"string","_debug_answer_data_preview":"{\"correct\": \"c\", \"options\": {\"a\": \"df.drop_missing()\", \"b\": \"df.remove_na()\", \"c\": \"df.dropna()\", \"d","_debug_options_count":4},{"id":3081,"question":"Quelle fonction permet de compter le nombre de survivants dans une colonne 'survived' (1 = survivant, 0 = non-survivant) ?","option_a":"df['survived'].count()","option_b":"df['survived'].sum()","option_c":"df['survived'].size()","option_d":"df['survived'].length()","option_e":"","option_f":"","bonne_reponse":"b","explication":"La méthode \u003Cstrong\u003Edf['survived'].sum()\u003C\/strong\u003E retourne le nombre total de survivants, car la colonne contient des 1 (survivants) et des 0 (non-survivants).","points":1,"type":"qcm","actif":1,"section_id":null,"ordre":0,"_debug_answer_data_type":"string","_debug_answer_data_preview":"{\"correct\": \"b\", \"options\": {\"a\": \"df['survived'].count()\", \"b\": \"df['survived'].sum()\", \"c\": \"df['s","_debug_options_count":4}]
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