5. 參考附圖，Python 語言中，關於使用 numpy 套件處理遺缺值（missing value），下列敘述何者「不」正確？(A) np.nan 執行結果為 nan (B) np.isnan(np.nan)執行結果為 True (C) np.NaN 執行結果為 NaN (D) np.isnan(np.NaN)執行結果為 True

5. 參考附圖，Python 語言中，關於使用 numpy 套件處理遺缺值（missing value），下列敘述何者「不」正確？

(A) np.nan 執行結果為 nan
(B) np.isnan(np.nan)執行結果為 True
(C) np.NaN 執行結果為 NaN
(D) np.isnan(np.NaN)執行結果為 True

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B1 · 2025/10/26

#6971277

1. 題目解析本題主要測試對於 Py...

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1. 在分析資料前，通常需要先清理資料。當數字與文字混合在一起時，但我們僅需要提取出數字時，若以逐筆資料提取十分曠日廢時，在 Python 語法中的套件 re 可以處理大部分的此類問題，例如語法： re.findall(pattern, string)，當 pattern = '\d'，可以提取出 string 中所有單一數字；pattern = '\d\d'，可以提取出 string 中所有 2 個相連數字；pattern = '\d+'，可以提取出 string 中所有任意相連個數的數字。請問當 string = '王大明手機號碼:0912334567,地址...'時，下列何者語法無法提取出0912334567？ (A) re.findall('\d+', string) (B) re.findall('\d\d\d\d\d\d\d\d\d', string) (C) re.findall('\d\d+', string) (D) re.findall('\d\d\d\d\d\d+', string)

5. 參考附圖，Python 語言中，關於使用 numpy 套件處理遺缺值（missing value），下列敘述何者「不」正確？

(A) np.nan 執行結果為 nan
(B) np.isnan(np.nan)執行結果為 True
(C) np.NaN 執行結果為 NaN
(D) np.isnan(np.NaN)執行結果為 True

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