2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：Python數(shù)據(jù)分析庫Pandas高級應(yīng)用試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作要求：熟練掌握Pandas庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括Series和DataFrame的基本操作，如創(chuàng)建、索引、選擇、修改、合并等。1.創(chuàng)建一個(gè)包含以下數(shù)據(jù)的Series對象：-'a','b','c','d','e'-1,2,3,4,5-[10,20,30,40,50]-True,False,True,False,True2.選擇Series中所有值為True的元素。3.創(chuàng)建一個(gè)包含以下數(shù)據(jù)的DataFrame對象：-列名：'Name','Age','Gender'-數(shù)據(jù)：[['Alice',25,'Female'],['Bob',30,'Male'],['Charlie',35,'Male'],['David',40,'Male']]4.選擇DataFrame中Age列大于30的行。5.修改DataFrame中Name列的值為'Zoe'。6.將兩個(gè)DataFrame對象合并，要求以Name列作為鍵進(jìn)行合并。7.刪除DataFrame中Gender列。8.將DataFrame中的數(shù)據(jù)按照Age列進(jìn)行排序。9.創(chuàng)建一個(gè)包含以下數(shù)據(jù)的Series對象，并計(jì)算其均值、最大值、最小值和標(biāo)準(zhǔn)差。-[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]10.將Series對象中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型。二、Pandas數(shù)據(jù)處理要求：熟練掌握Pandas庫中的數(shù)據(jù)處理功能，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)聚合等。1.創(chuàng)建一個(gè)包含以下數(shù)據(jù)的DataFrame對象：-列名：'Date','Sales','Region'-數(shù)據(jù)：[['2022-01-01',100,'East'],['2022-01-02',150,'West'],['2022-01-03',200,'East'],['2022-01-04',180,'West']]2.將Date列轉(zhuǎn)換為日期類型。3.計(jì)算Sales列的日增長率。4.創(chuàng)建一個(gè)按Region分組的數(shù)據(jù)聚合，計(jì)算每個(gè)Region的Sales總和。5.刪除Sales列中值為NaN的行。6.將Sales列中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型。7.計(jì)算Sales列的方差。8.創(chuàng)建一個(gè)按Date分組的數(shù)據(jù)聚合，計(jì)算每個(gè)日期的Sales平均值。9.將Date列中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字符串類型。10.計(jì)算Sales列的眾數(shù)。三、Pandas數(shù)據(jù)可視化要求：熟練掌握Pandas庫中的數(shù)據(jù)可視化功能，包括繪圖、圖表等。1.創(chuàng)建一個(gè)包含以下數(shù)據(jù)的DataFrame對象：-列名：'Date','Sales','Region'-數(shù)據(jù)：[['2022-01-01',100,'East'],['2022-01-02',150,'West'],['2022-01-03',200,'East'],['2022-01-04',180,'West']]2.繪制一個(gè)折線圖，展示Sales隨日期的變化趨勢。3.繪制一個(gè)柱狀圖，展示每個(gè)Region的Sales總和。4.繪制一個(gè)散點(diǎn)圖，展示Sales與Date的關(guān)系。5.創(chuàng)建一個(gè)餅圖，展示每個(gè)Region的Sales占比。6.繪制一個(gè)面積圖，展示Sales隨日期的變化趨勢。7.創(chuàng)建一個(gè)直方圖，展示Sales的分布情況。8.繪制一個(gè)箱線圖，展示Sales的分布情況。9.創(chuàng)建一個(gè)雷達(dá)圖，展示Sales與Date的關(guān)系。10.繪制一個(gè)K線圖，展示Sales隨日期的變化趨勢。四、Pandas數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出要求：熟練掌握Pandas庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出功能，包括從CSV、Excel、JSON等格式的文件中讀取數(shù)據(jù)，以及將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到這些格式。1.使用Pandas讀取一個(gè)CSV文件，文件中包含以下列：'ID','Name','Age','Salary'。2.使用Pandas讀取一個(gè)Excel文件，文件中包含以下列：'Date','Sales','Region'。3.使用Pandas讀取一個(gè)JSON文件，文件中包含以下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：[{'ID':1,'Name':'Alice','Age':25,'Salary':50000},{'ID':2,'Name':'Bob','Age':30,'Salary':60000}]。4.將一個(gè)DataFrame對象導(dǎo)出到CSV文件，文件名為'Data.csv'。5.將一個(gè)DataFrame對象導(dǎo)出到Excel文件，文件名為'Sales.xlsx'。6.將一個(gè)DataFrame對象導(dǎo)出到JSON文件，文件名為'Employees.json'。7.讀取一個(gè)CSV文件，并選擇ID和Name列。8.讀取一個(gè)Excel文件，并計(jì)算Sales列的平均值。9.讀取一個(gè)JSON文件，并篩選出Age大于28的記錄。10.將一個(gè)DataFrame對象中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到一個(gè)CSV文件，同時(shí)指定列的順序。五、Pandas高級操作要求：熟練掌握Pandas庫中的高級操作，包括條件篩選、分組聚合、自定義函數(shù)等。1.從一個(gè)DataFrame中選擇所有Age列大于30的行。2.對一個(gè)DataFrame按照Region列進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)組的Sales總和。3.定義一個(gè)自定義函數(shù)，用于計(jì)算兩個(gè)數(shù)值的平均值。4.使用自定義函數(shù)對DataFrame中的Salary列進(jìn)行轉(zhuǎn)換。5.對一個(gè)DataFrame按照Name列進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)組的平均Age。6.使用Pandas的apply函數(shù)，對DataFrame中的Name列應(yīng)用一個(gè)自定義函數(shù)，該函數(shù)返回每個(gè)名字的長度。7.從一個(gè)DataFrame中選擇所有包含特定子字符串的行。8.使用Pandas的query函數(shù)，根據(jù)條件篩選DataFrame中的行。9.對一個(gè)DataFrame進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)組的最大Age。10.使用Pandas的melt函數(shù)，將一個(gè)寬格式DataFrame轉(zhuǎn)換為長格式。六、Pandas與NumPy的交互要求：了解Pandas與NumPy的交互，包括向量化操作、數(shù)組的索引等。1.使用NumPy創(chuàng)建一個(gè)一維數(shù)組，并使用Pandas創(chuàng)建一個(gè)Series對象，將NumPy數(shù)組轉(zhuǎn)換為Series。2.使用Pandas的DataFrame與NumPy數(shù)組進(jìn)行向量化操作。3.使用Pandas的DataFrame中的索引訪問NumPy數(shù)組。4.創(chuàng)建一個(gè)NumPy數(shù)組，并使用Pandas的DataFrame進(jìn)行操作，如選擇、修改等。5.使用Pandas的DataFrame的apply函數(shù)，對NumPy數(shù)組進(jìn)行操作。6.將一個(gè)NumPy數(shù)組轉(zhuǎn)換為Pandas的DataFrame，并使用Pandas的操作。7.使用Pandas的DataFrame與NumPy數(shù)組進(jìn)行合并操作。8.使用Pandas的DataFrame與NumPy數(shù)組進(jìn)行條件篩選。9.將一個(gè)Pandas的DataFrame中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為NumPy數(shù)組。10.使用Pandas的DataFrame與NumPy數(shù)組進(jìn)行矩陣運(yùn)算。本次試卷答案如下：一、Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作1.解析：創(chuàng)建Series對象需要使用pd.Series()函數(shù)，并傳入數(shù)據(jù)。```pythonimportpandasaspddata=['a','b','c','d','e',1,2,3,4,5,[10,20,30,40,50],True,False,True,False,True]series_data=pd.Series(data)```2.解析：選擇Series中所有值為True的元素，可以使用布爾索引。```pythontrue_values=series_data[series_data]```3.解析：創(chuàng)建DataFrame對象需要使用pd.DataFrame()函數(shù)，并傳入列名和數(shù)據(jù)。```pythondata=[['Alice',25,'Female'],['Bob',30,'Male'],['Charlie',35,'Male'],['David',40,'Male']]df=pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age','Gender'])```4.解析：選擇DataFrame中Age列大于30的行，可以使用布爾索引。```pythonfiltered_df=df[df['Age']>30]```5.解析：修改DataFrame中Name列的值為'Zoe'，可以使用列賦值。```pythondf['Name']='Zoe'```6.解析：將兩個(gè)DataFrame對象合并，需要指定鍵列和合并方式。```pythondf1=pd.DataFrame({'Name':['Alice','Bob'],'Score':[90,80]})df2=pd.DataFrame({'Name':['Alice','Bob'],'Subject':['Math','Science']})merged_df=pd.merge(df1,df2,on='Name')```7.解析：刪除DataFrame中Gender列，可以使用drop函數(shù)。```pythondf=df.drop('Gender',axis=1)```8.解析：將DataFrame中的數(shù)據(jù)按照Age列進(jìn)行排序，可以使用sort_values函數(shù)。```pythondf=df.sort_values(by='Age')```9.解析：創(chuàng)建一個(gè)包含以下數(shù)據(jù)的Series對象，并計(jì)算其均值、最大值、最小值和標(biāo)準(zhǔn)差。```pythondata=[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]series_data=pd.Series(data)mean=series_data.mean()max_value=series_data.max()min_value=series_data.min()std_dev=series_data.std()```10.解析：將Series對象中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型，可以使用astype函數(shù)。```pythonint_series=series_data.astype(int)```二、Pandas數(shù)據(jù)處理1.解析：創(chuàng)建DataFrame對象需要使用pd.DataFrame()函數(shù)，并傳入列名和數(shù)據(jù)。```pythondata=[['2022-01-01',100,'East'],['2022-01-02',150,'West'],['2022-01-03',200,'East'],['2022-01-04',180,'West']]df=pd.DataFrame(data,columns=['Date','Sales','Region'])```2.解析：將Date列轉(zhuǎn)換為日期類型，可以使用to_datetime函數(shù)。```pythondf['Date']=pd.to_datetime(df['Date'])```3.解析：計(jì)算Sales列的日增長率，可以使用pct_change函數(shù)。```pythondf['Daily_Growth']=df['Sales'].pct_change()```4.解析：創(chuàng)建一個(gè)按Region分組的數(shù)據(jù)聚合，計(jì)算每個(gè)Region的Sales總和。```pythonsales_sum=df.groupby('Region')['Sales'].sum()```5.解析：刪除Sales列中值為NaN的行，可以使用dropna函數(shù)。```pythondf=df.dropna(subset=['Sales'])```6.解析：將Sales列中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型，可以使用astype函數(shù)。```pythondf['Sales']=df['Sales'].astype(int)```7.解析：計(jì)算Sales列的方差，可以使用var函數(shù)。```pythonsales_variance=