iPAS 考題解析
研究團隊接下來想要將Year欄位轉換為整數型態,以便後續進行年份趨勢分析。考慮到資料中可能包含缺失值(NaN),請選出最合適的轉換方式。 A) data['Year'] = data['Year'].astype(int) B) data['Year'] = data['Year'].fillna(0).astype(int) C) data['Year'] = data['Year'].fillna(1).astype(int) D) data['Year'] = data['Year'].astype('Int64')
考試範圍定位
- 考試等級
- 中級能力鑑定
- 考試科目
- 大數據處理分析與應用
- 知識主題
- 大數據處理技術
- 能力指標
- 數據收集與清理(L22201)
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「大數據處理分析與應用」科目中的「大數據處理技術」範疇, 對應的能力指標為「數據收集與清理」,涵蓋數據預處理、特徵提取等核心知識點。 考生在準備這個範疇時,需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
研究團隊接下來想要將Year欄位轉換為整數型態,以便後續進行年份趨勢分析。考慮到資料中可能包含缺失值(NaN),請選出最合適的轉換方式。 A) data['Year'] = data['Year'].astype(int) B) data['Year'] = data['Year'].fillna(0).astype(int) C) data['Year'] = data['Year'].fillna(1).astype(int) D) data['Year'] = data['Year'].astype('Int64')
- A. data['Year'] = data['Year'].astype(int)
- B. data['Year'] = data['Year'].fillna(0).astype(int)
- C. data['Year'] = data['Year'].fillna(1).astype(int)
- D. data['Year'] = data['Year'].astype('Int64') ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案:D. data['Year'] = data['Year'].astype('Int64')
pandas的 'Int64'(大寫I)是可空整數型態(Nullable Integer),可以在保留NaN的同時將欄位轉換為整數型態,不需要先填補缺失值。astype(int)在有NaN時會報錯,fillna填補假值(0或1)會扭曲分析。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯,是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. data['Year'] = data['Year'].astype(int) (不正確)
astype(int)在有NaN的欄位上會拋出ValueError,無法執行。
B. data['Year'] = data['Year'].fillna(0).astype(int) (不正確)
fillna(0)填補缺失年份為0,會在趨勢分析中產生1970年之前的假資料,扭曲結果。
C. data['Year'] = data['Year'].fillna(1).astype(int) (不正確)
fillna(1)填補缺失年份為西元1年,同樣會產生不合理的假資料。
D. data['Year'] = data['Year'].astype('Int64') (正確)
astype('Int64')使用pandas可空整數型態,保留NaN同時轉換為整數,是最合適的方法。
延伸學習
本題尚未連結特定術語,你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度,需要理解概念之間的關聯與應用情境,不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」,建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計,很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異,需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」,嘗試向別人解釋這道題的解題思路,能講清楚就代表真正理解了。
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iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度, 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目, 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目, 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自中級考試範圍,需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
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