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文檔簡介
Python數(shù)據(jù)分析工具比較試題及答案姓名:____________________
一、單項選擇題(每題2分,共10題)
1.以下哪個不是Python中常用的數(shù)據(jù)分析庫?
A.NumPy
B.Pandas
C.Matplotlib
D.MySQL
2.在Pandas庫中,如何選擇DataFrame中的特定列?
A.df.loc[列名]
B.df.iloc[行號,列號]
C.df.columns[列名]
D.df.index[行號]
3.NumPy庫中的哪個函數(shù)用于生成一個一維數(shù)組?
A.arange()
B.linspace()
C.meshgrid()
D.mesh()
4.在Pandas中,如何將數(shù)據(jù)從字符串轉換為日期類型?
A.df['日期']=pd.to_datetime(df['日期'])
B.df['日期']=datetime.strptime(df['日期'],'%Y-%m-%d')
C.df['日期']=pd.to_date(df['日期'])
D.df['日期']=datetime.strptime(df['日期'],'%m/%d/%Y')
5.以下哪個函數(shù)可以用來計算兩個NumPy數(shù)組的點積?
A.dot()
B.sum()
C.prod()
D.mean()
6.在Pandas中,如何刪除DataFrame中的重復行?
A.df.drop_duplicates()
B.df.deduplicate()
C.df.remove_duplicates()
D.df.drop_duplicates(keep='first')
7.以下哪個函數(shù)可以用來創(chuàng)建一個NumPy數(shù)組中的隨機數(shù)?
A.random()
B.choice()
C.shuffle()
D.randint()
8.在Pandas中,如何將數(shù)據(jù)按照某個列的值進行排序?
A.df.sort_values(by='列名')
B.df.sort(by='列名')
C.df.sort_values('列名')
D.df.sort(by='列名')
9.以下哪個函數(shù)可以用來計算兩個NumPy數(shù)組的矩陣乘積?
A.dot()
B.sum()
C.prod()
D.mean()
10.在Pandas中,如何將數(shù)據(jù)從整數(shù)類型轉換為浮點類型?
A.df['列名']=df['列名'].astype(float)
B.df['列名']=df['列名'].float()
C.df['列名']=df['列名'].to_float()
D.df['列名']=df['列名'].astype('float')
二、多項選擇題(每題3分,共10題)
1.以下哪些是Python中常用的數(shù)據(jù)分析庫?
A.NumPy
B.Pandas
C.Matplotlib
D.SciPy
E.Scikit-learn
2.在Pandas中,以下哪些方法可以用來篩選DataFrame中的數(shù)據(jù)?
A.df.loc[條件]
B.df.iloc[條件]
C.df.query('條件')
D.df.filter(條件)
E.df.where(條件)
3.NumPy中哪些函數(shù)可以用來生成數(shù)組?
A.arange()
B.linspace()
C.meshgrid()
D.zeros()
E.ones()
4.以下哪些函數(shù)可以用來進行數(shù)據(jù)聚合操作?
A.df.groupby().sum()
B.df.groupby().mean()
C.df.groupby().max()
D.df.groupby().min()
E.df.groupby().count()
5.在Pandas中,以下哪些方法可以用來重命名列?
A.df.rename(columns={'舊列名':'新列名'})
B.df.rename(index={舊索引:新索引})
C.df.columns=['新列名1','新列名2']
D.df.index=[新索引1,新索引2]
E.df.rename(columns={'舊列名':'新列名'},inplace=True)
6.以下哪些是Pandas中用于數(shù)據(jù)清洗的常用方法?
A.df.dropna()
B.df.fillna()
C.df.replace()
D.df.drop_duplicates()
E.df.sort_values()
7.在NumPy中,以下哪些函數(shù)可以用來生成隨機數(shù)?
A.numpy.random.rand()
B.numpy.random.randint()
C.numpy.random.choice()
D.numpy.random.shuffle()
E.numpy.random.normal()
8.以下哪些是Pandas中用于時間序列數(shù)據(jù)分析的函數(shù)?
A.df.resample()
B.df.tz_localize()
C.df.tz_convert()
D.df.to_period()
E.df.to_timestamp()
9.在Pandas中,以下哪些方法可以用來處理缺失值?
A.df.dropna()
B.df.fillna()
C.df.notnull()
D.df.isnull()
E.df.replace()
10.以下哪些是Pandas中用于合并數(shù)據(jù)的函數(shù)?
A.df.merge()
B.df.join()
C.df.concat()
D.df.align()
E.df.stack()
三、判斷題(每題2分,共10題)
1.NumPy庫中的arange()函數(shù)可以生成一個指定范圍的浮點數(shù)數(shù)組。()
2.Pandas庫中的DataFrame對象可以存儲多種類型的數(shù)據(jù),包括字符串、整數(shù)、浮點數(shù)等。()
3.在Pandas中,使用df.iloc[]可以訪問DataFrame中的任意行和列。()
4.Matplotlib庫中的pyplot模塊提供了繪制散點圖、柱狀圖、折線圖等多種圖表的功能。()
5.NumPy庫中的dot()函數(shù)只能計算兩個一維數(shù)組的點積。()
6.Pandas庫中的drop_duplicates()函數(shù)默認保留第一個重復的行。()
7.在Pandas中,可以使用df.query()方法進行高級的查詢操作。()
8.NumPy庫中的random()函數(shù)可以生成一個指定范圍的隨機浮點數(shù)數(shù)組。()
9.Pandas庫中的resample()函數(shù)可以用來對時間序列數(shù)據(jù)進行重采樣操作。()
10.在Pandas中,可以使用df.stack()函數(shù)將DataFrame轉換為一個Series對象。()
四、簡答題(每題5分,共6題)
1.簡述NumPy庫在數(shù)據(jù)分析中的作用。
2.列舉Pandas庫中常用的數(shù)據(jù)清洗和預處理方法。
3.解釋Pandas中DataFrame的索引和列的命名方式。
4.描述NumPy中如何進行矩陣運算。
5.簡要說明Pandas中如何進行數(shù)據(jù)聚合操作。
6.解釋Pandas中如何進行數(shù)據(jù)合并操作,并列舉幾種常用的合并方法。
試卷答案如下
一、單項選擇題
1.D
2.A
3.A
4.A
5.A
6.A
7.A
8.A
9.A
10.A
二、多項選擇題
1.A,B,C,D,E
2.A,B,C,D,E
3.A,B,C,D,E
4.A,B,C,D,E
5.A,B,C,D,E
6.A,B,C,D,E
7.A,B,C,D,E
8.A,B,C,D,E
9.A,B,C,D,E
10.A,B,C,D,E
三、判斷題
1.×
2.√
3.√
4.√
5.×
6.√
7.√
8.√
9.√
10.√
四、簡答題
1.NumPy庫在數(shù)據(jù)分析中的作用包括:提供高性能的多維數(shù)組對象;支持大型、多維數(shù)組和矩陣運算;提供一系列用于數(shù)組計算的函數(shù),如數(shù)學函數(shù)、隨機數(shù)生成等。
2.Pandas庫中常用的數(shù)據(jù)清洗和預處理方法包括:dropna()刪除缺失值;fillna()填充缺失值;replace()替換值;drop_duplicates()刪除重復行;sort_values()排序等。
3.Pandas中DataFrame的索引和列的命名方式:索引通常用于行標簽,列名用于列標簽??梢酝ㄟ^列名訪問列,通過索引訪問行。
4.NumPy中矩陣運算可以通過dot()函數(shù)進行,它計算兩個數(shù)組的點積,即對應元素相乘后求和。
5.Pandas中數(shù)據(jù)聚合操作可以通過groupby()
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