Python数据分析实战试题及精准答案

Python数据分析实战试题及精准答案

一、单选题

1.在Python中，用于导入pandas库的语句是（）（1分）A.importpandasaspdB.importpandasC.frompandasimportD.importpdaspandas【答案】A【解析】在Python中，导入pandas库的标准语句是importpandasaspd

2.以下哪个不是NumPy常用的数组属性？（）（2分）A.shapeB.sizeC.dtypeD.index【答案】D【解析】NumPy数组的常用属性包括shape（形状）、size（大小）和dtype（数据类型），index不是NumPy数组的属性

3.在Pandas中，用于创建DataFrame的数据类型是（）（2分）A.listB.tupleC.setD.allofabove【答案】D【解析】在Pandas中，可以创建DataFrame的数据类型包括list（列表）、tuple（元组）和set（集合）

4.以下哪个函数用于读取CSV文件到PandasDataFrame？（）（2分）A.read_excelB.read_csvC.read_sqlD.read_json【答案】B【解析】在Pandas中，用于读取CSV文件到DataFrame的函数是read_csv

5.在Pandas中，用于选择DataFrame中特定列的语法是（）（2分）A.DataFrame[列名]B.DataFrame[列名]C.DataFrame[列名

[0]]D.DataFrame[[列名]]【答案】D【解析】在Pandas中，选择DataFrame中特定列的正确语法是DataFrame[[列名]]

6.以下哪个函数用于对PandasDataFrame进行排序？（）（2分）A.sortB.orderC.sort_valuesD.rank【答案】C【解析】在Pandas中，用于对DataFrame进行排序的函数是sort_values

7.在Pandas中，用于处理缺失值的函数是（）（2分）A.fillnaB.dropnaC.replaceD.allofabove【答案】D【解析】在Pandas中，处理缺失值的函数包括fillna（填充）、dropna（删除）和replace（替换）

8.以下哪个方法用于在PandasDataFrame中添加新列？（）（2分）A.appendB.addC.assignD.extend【答案】C【解析】在Pandas中，用于添加新列的方法是assign

9.在Pandas中，用于计算DataFrame中数值型列的均值的方法是（）（2分）A.meanB.averageC.sumDavarage【答案】A【解析】在Pandas中，计算数值型列的均值的方法是mean

10.在Pandas中，用于对DataFrame进行分组统计的函数是（）（2分）A.groupbyB.aggregateC.summarizeD.group【答案】A【解析】在Pandas中，用于对DataFrame进行分组统计的函数是groupby

二、多选题（每题4分，共20分）

1.以下哪些是Pandas的常用功能？（）A.数据读取B.数据清洗C.数据分析D.数据可视化E.数据存储【答案】A、B、C、E【解析】Pandas的常用功能包括数据读取、数据清洗、数据分析和数据存储，数据可视化通常使用Matplotlib或Seaborn库

2.以下哪些是NumPy数组的常用操作？（）A.数组切片B.数组求和C.数组转置D.数组求平均值E.数组排序【答案】A、B、C、D、E【解析】NumPy数组的常用操作包括数组切片、数组求和、数组转置、数组求平均值和数组排序

3.以下哪些函数可以用于处理PandasDataFrame中的缺失值？（）A.fillnaB.dropnaC.replaceD.isnullE.astype【答案】A、B、C、D【解析】处理PandasDataFrame中的缺失值的函数包括fillna、dropna、replace和isnull，astype用于数据类型转换

4.以下哪些方法可以用于对PandasDataFrame进行排序？（）A.sort_valuesB.sort_indexC.rankD.sortE.order【答案】A、B、C【解析】对PandasDataFrame进行排序的方法包括sort_values、sort_index和rank

5.以下哪些是PandasDataFrame的常用属性？（）A.shapeB.sizeC.dtypeD.indexE.columns【答案】A、B、C、D、E【解析】PandasDataFrame的常用属性包括shape（形状）、size（大小）、dtype（数据类型）、index（索引）和columns（列名）

三、填空题

1.在Pandas中，用于创建Series的数据类型是______（4分）【答案】list、tuple（4分）

2.在Pandas中，用于读取Excel文件到DataFrame的函数是______（4分）【答案】read_excel（4分）

3.在Pandas中，用于选择DataFrame中特定行的语法是______（4分）【答案】DataFrame.loc[]或DataFrame.iloc[]（4分）

4.在Pandas中，用于计算DataFrame中数值型列的方差的方法是______（4分）【答案】var（4分）

5.在Pandas中，用于对DataFrame进行分组统计的函数是______（4分）【答案】groupby（4分）

四、判断题

1.在Pandas中，DataFrame是一种二维表格数据结构（）（2分）【答案】（√）【解析】在Pandas中，DataFrame是一种二维表格数据结构，类似于Excel表格

2.在Pandas中，Series是一种一维数组数据结构（）（2分）【答案】（√）【解析】在Pandas中，Series是一种一维数组数据结构，类似于NumPy的一维数组

3.在Pandas中，可以使用drop_duplicates函数去除DataFrame中的重复行（）（2分）【答案】（√）【解析】在Pandas中，可以使用drop_duplicates函数去除DataFrame中的重复行

4.在Pandas中，可以使用merge函数将两个DataFrame按键合并（）（2分）【答案】（√）【解析】在Pandas中，可以使用merge函数将两个DataFrame按键合并

5.在Pandas中，可以使用apply函数对DataFrame的每一行或每一列应用自定义函数（）（2分）【答案】（√）【解析】在Pandas中，可以使用apply函数对DataFrame的每一行或每一列应用自定义函数

五、简答题

1.简述Pandas中DataFrame和Series的区别（5分）【答案】Pandas中的DataFrame和Series是两种不同的数据结构，主要区别如下-DataFrame是一个二维表格数据结构，可以包含多种数据类型，类似于Excel表格-Series是一个一维数组数据结构，只能包含单一数据类型，类似于NumPy的一维数组-DataFrame可以通过行索引和列名进行数据访问，而Series只能通过索引进行数据访问-DataFrame可以进行更复杂的数据操作，如分组、合并等，而Series的数据操作相对简单

2.简述Pandas中常用的数据清洗方法（5分）【答案】Pandas中常用的数据清洗方法包括-去除重复数据使用drop_duplicates函数去除DataFrame中的重复行-处理缺失值使用fillna函数填充缺失值，使用dropna函数删除缺失值-数据类型转换使用astype函数将数据转换为指定类型-数据格式化使用str函数对字符串数据进行格式化-数据标准化使用apply函数对数据进行标准化处理

3.简述Pandas中常用的数据聚合方法（5分）【答案】Pandas中常用的数据聚合方法包括-分组统计使用groupby函数对数据进行分组，然后使用聚合函数如sum、mean、count等进行统计-算术运算使用sum、mean、min、max等函数进行算术运算-数据透视表使用pivot_table函数创建数据透视表，进行多级聚合分析

六、分析题

1.假设有一个包含学生姓名、年龄、成绩的DataFrame，请编写代码实现以下功能-添加一个新列，计算学生的年龄是否大于18岁-选择年龄大于18岁的学生，并按成绩降序排序-计算所有学生的平均成绩（10分）【答案】```pythonimportpandasaspd创建DataFramedata={姓名:[张三,李四,王五,赵六],年龄:[17,20,22,19],成绩:[85,90,78,88]}df=pd.DataFramedata添加新列，判断年龄是否大于18岁df[是否成年]=df[年龄]18选择年龄大于18岁的学生，并按成绩降序排序df_filtered=df[df[年龄]18].sort_valuesby=成绩,ascending=False计算所有学生的平均成绩average_score=df[成绩].meanprintdfprintdf_filteredprintf所有学生的平均成绩:{average_score}```

2.假设有一个包含销售数据的时间序列DataFrame，请编写代码实现以下功能-填充缺失值，使用前一个值填充-计算每个月的销售总额-绘制销售总额的折线图（15分）【答案】```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt创建DataFramedata={日期:[2023-01-01,2023-01-15,2023-02-01,2023-02-15,2023-03-01],销售额:[200,None,250,180,None]}df=pd.DataFramedatadf[日期]=pd.to_datetimedf[日期]填充缺失值，使用前一个值填充df[销售额]=df[销售额].fillnamethod=ffill计算每个月的销售总额df[月份]=df[日期].dt.monthmonthly_sales=df.groupby月份[销售额].sum绘制销售总额的折线图plt.plotmonthly_sales.index,monthly_sales.values,marker=oplt.xlabel月份plt.ylabel销售总额plt.title每月销售总额plt.gridTrueplt.show```

七、综合应用题

1.假设有一个包含电影评分数据的DataFrame，请编写代码实现以下功能-读取CSV文件到DataFrame-计算每部电影的平均评分-找出评分最高的电影和评分最低的电影-绘制每部电影评分的直方图（25分）【答案】```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt读取CSV文件到DataFramedf=pd.read_csvmovie_ratings.csv计算每部电影的平均评分average_ratings=df.groupby电影名称[评分].mean找出评分最高的电影和评分最低的电影highest_rating_movie=average_ratings.idxmaxlowest_rating_movie=average_ratings.idxmin绘制每部电影评分的直方图plt.histdf[评分],bins=10,edgecolor=kplt.xlabel评分plt.ylabel电影数量plt.title电影评分分布plt.gridTrueplt.showprintf平均评分:{average_ratings}printf评分最高的电影:{highest_rating_movie}printf评分最低的电影:{lowest_rating_movie}```---完整标准答案

一、单选题

1.A

2.D

3.D

4.B

5.D

6.C

7.D

8.C

9.A

10.A

二、多选题

1.A、B、C、E

2.A、B、C、D、E

3.A、B、C、D

4.A、B、C

5.A、B、C、D、E

三、填空题

1.list、tuple

2.read_excel

3.DataFrame.loc[]或DataFrame.iloc[]

4.var

5.groupby

四、判断题

1.（√）

2.（√）

3.（√）

4.（√）

5.（√）

五、简答题

1.见简答题部分答案

2.见简答题部分答案

3.见简答题部分答案

六、分析题

1.见分析题部分答案

2.见分析题部分答案

七、综合应用题

1.见综合应用题部分答案。