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已知一个Series对象s，它的值只有非常少的几个取值，s.value_counts()可以统计s中的不同值的个数，得到一个新的Series对象t，t.index存放的是s的各个不同取值，t.values存放的是不同取值的个数，默认是会根据不同取值的个数从大到小排序，这涉及到方法value_counts中的两个参数的默认取值，它们是（）。

一个字符串两侧如果包含空格，往往是多余的字符，如果要删除两侧的空格，需要用到的字符串处理函数是（）

已知一个DataFrame对象df，它有一个列 'birthday' 表示人的出生日期，现要计算年龄的数据，以下语句正确的是（），其中pd.datetime.now().year获取当前的年份。

已知一个DataFrame对象df，它有 '下单日期'这个列，如果要根据下单日期的年份来统计每年的订单数量，以下语句能实现的是（）。

已知一个Series对象s，其中的数据都是字符串类型的，若要判断s中的每个字符串是否包含某指定的子字符串，返回一个布尔型的Series对象，可以调用的字符串处理函数是（）

已知data = pd.DataFrame({'number':['nineteen','ninety']})，那么执行语句data['number'].str.find('ty')，返回的Series对象的values属性的两个值是（）

在表示受教育程度时，可以划分为文盲半文盲、小学，初中，高中，大学，硕士研究生，博士及其以上等构成有序的类别，这些属于（）。

以下（）是定量数据。

pandas提供了一批统计方法，能够实现求标准差的方法是（）。

pandas提供的函数qcut用于处理分箱，它默认分箱后数据变换为的区间是（）。

若DataFrame对象df的创建代码如下所示：

df = pd.DataFrame({ 'x':[1,1,1,2,2,….],'y':['a','a','b','b','c',….],...})。‘x’列只有两种数据1和2，’y’列有3种数据’a’、’b’、’c’，则以这两列为分组键实现的语句df.groupby( [ df[‘x’], df[’y’] ] )，它能把df分成多少组？（）。

分层索引的每个层级设置了层级序号，Series对象或DataFrame对象的很多方法用参数level表示所处理的层级，level的取值为0和-1时分别表示分层索引的（）

计量尺度（levels of measurement）是指对计量对象量化时采用的具体标准，计量尺度从底到高划分了4种等级，以下对从低到高给出的顺序正确的是（）。

已知两个DataFrame的对象x、y，值依次如图所示：
（含图）（含图）
现采用pandas的concat函数进行连接，以下语句能够正确执行的是（）。

一个DataFrame对象通过groupby实现分组处理，它得到的一个结果是（）对象。

若DataFrame对象df的创建代码如下所示：

df = pd.DataFrame({ 'x':[1,1,1,2,2,….],'y':['a','a','b','b','c',….],...})。‘x’列只有两种数据1和2，’y’列有3种数据’a’、’b’、’c’，若执行语句pd.crosstab(index=[df['x'],df['y']]),则对运行的结果描述正确的是（）

pandas提供的数据透视表的函数pivot_table中，参数aggfunc的默认值是（）

已知一个由数据透视表处理后得到的DataFrame对象data，它的列索引对象是两层的分层索引，外层是’year’，内层是’month’，现要将外层’year’通过数据重塑，调整到行索引对象的内层，以下语句正确的是（）

已知一个Series对象s，它的索引对象是分层索引，如果要对层级名称为’year’、’month’的进行交换，以下语句正确的是（）

如果一个DataFrame对象的列索引对象是分层索引，且DataFrame对象调用sort_index方法对分层索引的某个层级进行排序，要求调用该方法后要能直接修改DataFrame对象，则以下参数设置正确的是（）

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