5. 關於 Python 常用的 pandas 資料處理函式，下列敘述哪一項 錯誤？
(A) duplicated()可用來檢測重複的記錄
(B) drop_duplicated()可用來刪除重複的記錄
(C) drop()可用來刪除資料框的列資料/行資料
(D) isnull()可用來檢查資料框空值的資料格

在 pandas 中，刪除重複記錄的方法應該是 drop_duplicates()，而不是 drop_duplicated()（這個函式是錯誤的，不存在）。

其他選項說明

✅ (A) duplicated() 可用來檢測重複的記錄

• duplicated() 會回傳一個布林值的 Series，標示出哪些行是重複的（除了第一個出現的保留，之後的相同值標記為 True）。
• 範例：
  python

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  import pandas as pd

  df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3], 'B': [4, 5, 5, 6]}) print(df.duplicated()) # 第 3 行 (index=2) 會顯示 True

✅ (C) drop() 可用來刪除 DataFrame 的列資料/行資料

• drop() 可以用來刪除特定的行（axis=0）或列（axis=1）。
• 範例：
  python

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  df.drop([0], axis=0, inplace=True) # 刪除第 0 列 df.drop(['B'], axis=1, inplace=True) # 刪除 'B' 欄位

✅ (D) isnull() 可用來檢查 DataFrame 空值的資料格

• isnull() 會回傳一個布林 DataFrame，標示哪些值是 NaN。
• 範例：
  python

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  df = pd.DataFrame({'A': [1, None, 3], 'B': [4, 5, None]}) print(df.isnull())