2025年python數(shù)據(jù)分析試題及答案本文借鑒了近年相關(guān)經(jīng)典試題創(chuàng)作而成，力求幫助考生深入理解測試題型，掌握答題技巧，提升應(yīng)試能力。---2025年P(guān)ython數(shù)據(jù)分析試題一、選擇題（每題2分，共20分）1.在Python中，用于處理大數(shù)據(jù)集的庫是：A.NumPyB.PandasC.MatplotlibD.Scikit-learn2.下列哪個不是Pandas的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？A.SeriesB.DataFrameC.ArrayD.Panel3.在Pandas中，如何對DataFrame進(jìn)行排序？A.sort()B.order()C.sort_values()D.arrange()4.讀取CSV文件的Pandas函數(shù)是：A.read_excel()B.read_csv()C.read_sql()D.read_json()5.在Pandas中，用于處理缺失值的函數(shù)是：A.dropna()B.fillna()C.remove_na()D.BothAandB6.下列哪個不是Matplotlib的基本圖表類型？A.LinePlotB.BarChartC.PieChartD.Heatmap7.在NumPy中，創(chuàng)建一個3x3的全零矩陣的函數(shù)是：A.zeros()B.ones()C.eye()D.full()8.在Pandas中，用于選擇DataFrame中某一列的語法是：A.df[]B.df[[]]C.df[,]D.df['column_name']9.在Pandas中，用于合并兩個DataFrame的函數(shù)是：A.merge()B.join()C.concatenate()D.Alloftheabove10.在Matplotlib中，用于顯示圖表的函數(shù)是：A.show()B.plot()C.display()D.draw()二、填空題（每空1分，共20分）1.在Pandas中，用于篩選DataFrame中滿足條件的行的函數(shù)是________。2.在NumPy中，用于計算數(shù)組元素平均值的函數(shù)是________。3.在Matplotlib中，用于設(shè)置圖表標(biāo)題的函數(shù)是________。4.在Pandas中，用于對DataFrame進(jìn)行分組的函數(shù)是________。5.在Pandas中，用于統(tǒng)計DataFrame中某一列的唯一值的函數(shù)是________。6.在NumPy中，用于創(chuàng)建一個對角矩陣的函數(shù)是________。7.在Matplotlib中，用于設(shè)置X軸標(biāo)簽的函數(shù)是________。8.在Pandas中，用于將兩個DataFrame按索引對齊合并的函數(shù)是________。9.在NumPy中，用于創(chuàng)建一個隨機數(shù)數(shù)組的函數(shù)是________。10.在Matplotlib中，用于設(shè)置Y軸標(biāo)簽的函數(shù)是________。三、簡答題（每題5分，共30分）1.簡述Pandas中Series和DataFrame的區(qū)別。2.如何使用Pandas處理缺失值？3.簡述Matplotlib的基本使用步驟。4.如何使用NumPy創(chuàng)建一個5x5的單位矩陣？5.簡述Pandas中merge()和join()的區(qū)別。6.如何使用Matplotlib繪制一個散點圖？四、編程題（每題10分，共50分）1.讀取名為“data.csv”的CSV文件，并將其存儲為PandasDataFrame，然后顯示前5行數(shù)據(jù)。2.使用Pandas對DataFrame進(jìn)行操作：篩選出年齡大于30的行，并計算這些行的平均年齡。3.使用Matplotlib繪制一個折線圖，X軸為年份（2010到2020），Y軸為每年的銷售額（假設(shè)數(shù)據(jù)為隨機生成）。4.使用NumPy創(chuàng)建一個3x3的隨機整數(shù)矩陣，并計算其所有元素的總和。5.使用Pandas對兩個DataFrame進(jìn)行合并，第一個DataFrame包含姓名和年齡，第二個DataFrame包含姓名和性別，合并后按姓名排序。---答案及解析一、選擇題1.B.Pandas-Pandas是專門用于數(shù)據(jù)分析和處理的庫，適合處理大數(shù)據(jù)集。2.D.Panel-Panel在Pandas中已經(jīng)被棄用，不是基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。3.C.sort_values()-sort_values()是Pandas中對DataFrame進(jìn)行排序的常用函數(shù)。4.B.read_csv()-read_csv()是Pandas中讀取CSV文件的函數(shù)。5.D.BothAandB-dropna()用于刪除缺失值，fillna()用于填充缺失值。6.D.Heatmap-Heatmap不是Matplotlib的基本圖表類型，但可以通過Seaborn庫實現(xiàn)。7.A.zeros()-zeros()是NumPy中創(chuàng)建全零矩陣的函數(shù)。8.D.df['column_name']-這是Pandas中選擇某一列的常用語法。9.D.Alloftheabove-merge()、join()和concatenate()都可以用于合并DataFrame。10.A.show()-show()是Matplotlib中顯示圖表的函數(shù)。二、填空題1.query()-query()是Pandas中用于篩選滿足條件的行的函數(shù)。2.mean()-mean()是NumPy中計算數(shù)組元素平均值的函數(shù)。3.title()-title()是Matplotlib中設(shè)置圖表標(biāo)題的函數(shù)。4.groupby()-groupby()是Pandas中用于對DataFrame進(jìn)行分組的函數(shù)。5.unique()-unique()是Pandas中統(tǒng)計DataFrame中某一列的唯一值的函數(shù)。6.eye()-eye()是NumPy中創(chuàng)建對角矩陣的函數(shù)。7.xlabel()-xlabel()是Matplotlib中設(shè)置X軸標(biāo)簽的函數(shù)。8.merge()-merge()是Pandas中將兩個DataFrame按索引對齊合并的函數(shù)。9.rand()-rand()是NumPy中創(chuàng)建一個隨機數(shù)數(shù)組的函數(shù)。10.ylabel()-ylabel()是Matplotlib中設(shè)置Y軸標(biāo)簽的函數(shù)。三、簡答題1.Pandas中Series和DataFrame的區(qū)別-Series是Pandas中的一維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類似于一維數(shù)組，可以包含索引。-DataFrame是Pandas中的二維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類似于一覽表，可以包含多列數(shù)據(jù)，每列可以是不同類型。2.如何使用Pandas處理缺失值-使用dropna()刪除包含缺失值的行或列。-使用fillna()填充缺失值，可以是常數(shù)值、前一個值或后一個值。3.簡述Matplotlib的基本使用步驟-導(dǎo)入Matplotlib庫。-創(chuàng)建數(shù)據(jù)。-使用plot()、scatter()等函數(shù)繪制圖表。-設(shè)置圖表標(biāo)題、軸標(biāo)簽等。-使用show()顯示圖表。4.如何使用NumPy創(chuàng)建一個5x5的單位矩陣```pythonimportnumpyasnpmatrix=np.eye(5)print(matrix)```5.Pandas中merge()和join()的區(qū)別-merge()根據(jù)索引或指定的鍵進(jìn)行合并，可以指定合并的方式（內(nèi)連接、外連接等）。-join()通常用于按索引合并，默認(rèn)是左連接。6.如何使用Matplotlib繪制一個散點圖```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3,4,5]y=[2,3,4,5,6]plt.scatter(x,y)plt.xlabel("Xaxis")plt.ylabel("Yaxis")plt.title("ScatterPlot")plt.show()```四、編程題1.讀取CSV文件并顯示前5行數(shù)據(jù)```pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv("data.csv")print(df.head())```2.篩選出年齡大于30的行，并計算這些行的平均年齡```pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv("data.csv")filtered_df=df[df['age']>30]average_age=filtered_df['age'].mean()print(average_age)```3.繪制一個折線圖```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpyears=np.arange(2010,2021)sales=np.random.randint(100,500,size=11)plt.plot(years,sales)plt.xlabel("Year")plt.ylabel("Sales")plt.title("SalesOverYears")plt.show()```4.創(chuàng)建一個3x3的隨機整數(shù)矩陣，并計算其所有元素的總和```pythonimportnumpyasnpmatrix=np.random.randint(1,10,size=(3,3))print(matrix)total_sum=np.sum(matrix)print(total_sum)```5.合并兩個DataFrame并按姓名排序```pythonimportpandasaspddf1=pd.DataFrame({'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[25,30,35]})d