2025年統(tǒng)計學(xué)期末考試題庫：統(tǒng)計軟件在數(shù)據(jù)預(yù)處理中的應(yīng)用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本部分共20小題，每小題2分，共40分。每小題只有一個正確答案，請將正確答案的字母序號填涂在答題卡相應(yīng)位置上。）1.在使用統(tǒng)計軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，以下哪項操作屬于數(shù)據(jù)清洗的范疇？A.數(shù)據(jù)抽樣B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.處理缺失值D.數(shù)據(jù)聚合2.如果你在使用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中存在異常值，以下哪種方法最適合用于處理這些異常值？A.刪除異常值B.將異常值替換為中位數(shù)C.對異常值進(jìn)行平滑處理D.以上都不對3.在使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，以下哪個函數(shù)可以用來刪除數(shù)據(jù)框中的缺失值？A.drop_na()B.remove_na()C.delete_na()D.none_of_the_above4.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的一個重要步驟，以下哪種方法不是常用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法？A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化C.最大最小值標(biāo)準(zhǔn)化D.百分比標(biāo)準(zhǔn)化5.在使用Python的Pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，以下哪個函數(shù)可以用來對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序？A.sort()B.arrange()C.order()D.sort_values()6.如果你在使用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，需要將數(shù)據(jù)集中的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)，以下哪種方法最適合？A.使用公式轉(zhuǎn)換B.使用數(shù)據(jù)透視表C.使用條件格式D.使用數(shù)據(jù)驗證7.在使用SAS進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，以下哪個語句可以用來創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)集？A.datanew_dataset;B.createnew_dataset;C.newdataset;D.setnew_dataset;8.數(shù)據(jù)集的合并是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的一個常見操作，以下哪種方法不是常用的數(shù)據(jù)集合并方法？A.內(nèi)連接B.左連接C.外連接D.交叉連接9.在使用Stata進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，以下哪個命令可以用來篩選數(shù)據(jù)？A.keepB.selectC.filterD.subset10.數(shù)據(jù)集的拆分是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的一個常見操作，以下哪種方法不是常用的數(shù)據(jù)集拆分方法？A.按條件拆分B.按行拆分C.按列拆分D.按比例拆分11.在使用MATLAB進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，以下哪個函數(shù)可以用來處理缺失值？A.fillmissing()B.fillna()C.fillna_D.none_of_the_above12.數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)置是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的一個常見操作，以下哪種方法不是常用的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)置方法？A.轉(zhuǎn)置函數(shù)B.矩陣轉(zhuǎn)置C.列轉(zhuǎn)行D.行轉(zhuǎn)列13.在使用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，以下哪個功能可以用來對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組？A.GroupB.SortC.SelectD.Filter14.數(shù)據(jù)集的透視表是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的一個重要工具，以下哪種方法不是常用的透視表操作？A.數(shù)據(jù)匯總B.數(shù)據(jù)分組C.數(shù)據(jù)篩選D.數(shù)據(jù)排序15.在使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，以下哪個函數(shù)可以用來處理重復(fù)值？A.unique()B.drop_duplicates()C.remove_duplicates()D.none_of_the_above16.數(shù)據(jù)集的合并與連接是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的一個常見操作，以下哪種方法不是常用的合并與連接方法？A.內(nèi)連接B.左連接C.右連接D.自連接17.在使用Python的Pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，以下哪個函數(shù)可以用來對數(shù)據(jù)進(jìn)行去重？A.drop_duplicates()B.unique()C.remove_duplicates()D.deduplicate()18.數(shù)據(jù)集的抽樣是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的一個常見操作，以下哪種方法不是常用的抽樣方法？A.隨機抽樣B.分層抽樣C.系統(tǒng)抽樣D.整群抽樣19.在使用SAS進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，以下哪個語句可以用來對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序？A.procsort;B.datasort;C.sortdata;D.orderdata;20.數(shù)據(jù)集的合并與連接是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的一個常見操作，以下哪種方法不是常用的合并與連接方法？A.內(nèi)連接B.左連接C.右連接D.自連接二、判斷題（本部分共10小題，每小題2分，共20分。請將正確答案的“正確”或“錯誤”填涂在答題卡相應(yīng)位置上。）1.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的一個重要步驟，其主要目的是去除數(shù)據(jù)集中的錯誤數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)歸一化是同一個概念。3.在使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，可以使用NA來表示缺失值。4.數(shù)據(jù)集的合并操作只能通過外連接來完成。5.數(shù)據(jù)集的拆分操作只能按條件拆分。6.數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)置操作會改變數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)。7.在使用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，可以使用Select功能來篩選數(shù)據(jù)。8.數(shù)據(jù)集的透視表操作只能用于匯總數(shù)據(jù)。9.在使用Python的Pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，可以使用drop_duplicates()函數(shù)來刪除重復(fù)值。10.數(shù)據(jù)集的抽樣操作只能隨機抽樣。三、簡答題（本部分共5小題，每小題4分，共20分。請將答案寫在答題卡相應(yīng)位置上。）1.請簡述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其目的。2.在使用統(tǒng)計軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，如何處理數(shù)據(jù)集中的重復(fù)值？請說明至少兩種方法。3.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)歸一化有什么區(qū)別？請分別說明它們的計算方法。4.請簡述數(shù)據(jù)集合并操作中，內(nèi)連接、左連接和右連接的區(qū)別。5.在使用統(tǒng)計軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，如何處理數(shù)據(jù)集中的缺失值？請說明至少兩種方法。四、操作題（本部分共3小題，每小題10分，共30分。請根據(jù)題目要求，在答題卡上寫出相應(yīng)的操作步驟或代碼。）1.假設(shè)你使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)集名為data，請寫出以下操作的代碼：a.刪除數(shù)據(jù)集中的缺失值。b.對數(shù)據(jù)集中的數(shù)值型變量進(jìn)行Z-score標(biāo)準(zhǔn)化。c.將數(shù)據(jù)集中的文本變量“category”轉(zhuǎn)換為因子變量。2.假設(shè)你使用Python的Pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)框名為df，請寫出以下操作的代碼：a.刪除數(shù)據(jù)框中的重復(fù)值。b.對數(shù)據(jù)框中的數(shù)值型變量進(jìn)行Min-Max歸一化。c.將數(shù)據(jù)框中的日期列“date”轉(zhuǎn)換為日期時間格式。3.假設(shè)你使用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)集名為dataset，請寫出以下操作的操作步驟：a.對數(shù)據(jù)集進(jìn)行排序，按變量“age”降序排列。b.將數(shù)據(jù)集按變量“gender”分組，并計算每個組的均值。c.創(chuàng)建一個新的變量“new_var”，其值為變量“var1”和“var2”的和。五、論述題（本部分共2小題，每小題15分，共30分。請將答案寫在答題卡相應(yīng)位置上。）1.請論述數(shù)據(jù)預(yù)處理在數(shù)據(jù)分析中的重要性，并舉例說明數(shù)據(jù)預(yù)處理的具體步驟及其作用。2.請論述數(shù)據(jù)集合并與連接操作在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用場景，并分別說明內(nèi)連接、左連接和右連接的具體應(yīng)用場景及區(qū)別。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.C.處理缺失值解析：數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)之一是處理數(shù)據(jù)集中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。數(shù)據(jù)抽樣、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)聚合雖然也是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分，但它們的目的和處理方法與數(shù)據(jù)清洗不完全相同。2.B.將異常值替換為中位數(shù)解析：處理異常值的方法有多種，刪除異常值可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，將異常值替換為中位數(shù)可以減少異常值對數(shù)據(jù)分析的影響，同時保留大部分?jǐn)?shù)據(jù)的信息。3.A.drop_na()解析：在R語言中，drop_na()函數(shù)用于刪除數(shù)據(jù)框中的缺失值，這是處理缺失值的一種常見方法。remove_na()和delete_na()不是R語言中的標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，而none_of_the_above顯然不正確。4.D.百分比標(biāo)準(zhǔn)化解析：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化是常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，Z-score標(biāo)準(zhǔn)化和Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化都是常見的方法，而百分比標(biāo)準(zhǔn)化不是一種標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法。5.D.sort_values()解析：在Pandas庫中，sort_values()函數(shù)用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，這是處理數(shù)據(jù)排序的一種常見方法。sort()、arrange()和order()在Pandas中并不存在或不是用于排序的標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)。6.A.使用公式轉(zhuǎn)換解析：在Excel中，使用公式轉(zhuǎn)換是將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)的一種常見方法，例如使用VALUE函數(shù)或NUMBERFORMAT函數(shù)。數(shù)據(jù)透視表、條件格式和數(shù)據(jù)驗證雖然也是Excel的功能，但它們不直接用于數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換。7.A.datanew_dataset;解析：在SAS中，data語句用于創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)集，這是SAS中創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)方法。createnew_dataset、newdataset和setnew_dataset都不是SAS中創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)語法。8.C.外連接解析：數(shù)據(jù)集的合并方法包括內(nèi)連接、左連接、右連接和交叉連接，但外連接不是常用的數(shù)據(jù)集合并方法。內(nèi)連接、左連接和右連接都是常見的合并方法，而交叉連接用于生成所有可能的組合。9.A.keep解析：在Stata中，keep命令用于篩選數(shù)據(jù)，保留指定的變量或觀測值。select、filter和subset雖然也是數(shù)據(jù)篩選的術(shù)語，但它們不是Stata中的標(biāo)準(zhǔn)命令。10.B.左連接解析：數(shù)據(jù)集的拆分方法包括按條件拆分、按行拆分、按列拆分和按比例拆分，但左連接不是常用的數(shù)據(jù)集拆分方法。右連接、按條件拆分、按行拆分和按比例拆分都是常見的拆分方法。11.A.fillmissing()解析：在MATLAB中，fillmissing()函數(shù)用于處理缺失值，這是處理缺失值的一種常見方法。fillna()、fillna_和none_of_the_above都不是MATLAB中處理缺失值的標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)。12.A.轉(zhuǎn)置函數(shù)解析：數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)置方法包括矩陣轉(zhuǎn)置、列轉(zhuǎn)行和行轉(zhuǎn)列，但轉(zhuǎn)置函數(shù)不是常用的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)置方法。矩陣轉(zhuǎn)置、列轉(zhuǎn)行和行轉(zhuǎn)列都是常見的轉(zhuǎn)置方法。13.A.Group解析：在SPSS中，Group功能用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，這是數(shù)據(jù)處理中的一個常見操作。Sort、Select和Filter雖然也是SPSS的功能，但它們的目的和處理方法與分組不完全相同。14.C.數(shù)據(jù)篩選解析：數(shù)據(jù)集的透視表操作包括數(shù)據(jù)匯總、數(shù)據(jù)分組和數(shù)據(jù)排序，但數(shù)據(jù)篩選不是透視表操作的一部分。數(shù)據(jù)匯總、數(shù)據(jù)分組和數(shù)據(jù)排序都是透視表操作中的常見步驟。15.B.drop_duplicates()解析：在R語言中，drop_duplicates()函數(shù)用于處理重復(fù)值，這是刪除重復(fù)值的一種常見方法。unique()、remove_duplicates()和none_of_the_above都不是R語言中刪除重復(fù)值的標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)。16.D.自連接解析：數(shù)據(jù)集的合并與連接方法包括內(nèi)連接、左連接、右連接和自連接，但自連接不是常用的合并與連接方法。內(nèi)連接、左連接和右連接都是常見的合并與連接方法。17.A.drop_duplicates()解析：在Pandas中，drop_duplicates()函數(shù)用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行去重，這是刪除重復(fù)值的一種常見方法。unique()、remove_duplicates()和deduplicate()雖然也是Pandas中的函數(shù)，但它們的目的和處理方法與drop_duplicates()不完全相同。18.D.整群抽樣解析：數(shù)據(jù)集的抽樣方法包括隨機抽樣、分層抽樣和系統(tǒng)抽樣，但整群抽樣不是常用的抽樣方法。隨機抽樣、分層抽樣和系統(tǒng)抽樣都是常見的抽樣方法。19.A.procsort;解析：在SAS中，procsort語句用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，這是SAS中排序的標(biāo)準(zhǔn)方法。datasort、sortdata和orderdata都不是SAS中排序的標(biāo)準(zhǔn)語法。20.D.自連接解析：數(shù)據(jù)集的合并與連接方法包括內(nèi)連接、左連接、右連接和自連接，但自連接不是常用的合并與連接方法。內(nèi)連接、左連接和右連接都是常見的合并與連接方法。二、判斷題答案及解析1.正確解析：數(shù)據(jù)清洗的主要目的是去除數(shù)據(jù)集中的錯誤數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。這是數(shù)據(jù)分析中非常重要的一步，因為錯誤的數(shù)據(jù)會導(dǎo)致分析結(jié)果的偏差或不準(zhǔn)確。2.錯誤解析：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)歸一化是兩個不同的概念。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化通常指的是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，而數(shù)據(jù)歸一化通常指的是將數(shù)據(jù)縮放到一個特定的范圍，如0到1之間。3.正確解析：在R語言中，NA表示缺失值，這是R語言中處理缺失值的標(biāo)準(zhǔn)方式。使用NA來表示缺失值是R語言中的一種常見做法。4.錯誤解析：數(shù)據(jù)集的合并操作不僅限于外連接，還包括內(nèi)連接、左連接和右連接等多種方法。不同的合并方法適用于不同的數(shù)據(jù)分析需求。5.錯誤解析：數(shù)據(jù)集的拆分操作不僅限于按條件拆分，還包括按行拆分、按列拆分和按比例拆分等多種方法。不同的拆分方法適用于不同的數(shù)據(jù)分析需求。6.正確解析：數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)置操作會改變數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)，將行轉(zhuǎn)換為列，列轉(zhuǎn)換為行。這是數(shù)據(jù)處理中的一個常見操作，但需要注意的是，轉(zhuǎn)置操作會改變數(shù)據(jù)的存儲方式。7.正確解析：在SPSS中，Select功能可以用于篩選數(shù)據(jù)，這是SPSS中數(shù)據(jù)處理的一個常見功能。通過Select功能，可以選擇保留或刪除特定的觀測值或變量。8.錯誤解析：數(shù)據(jù)集的透視表操作不僅可以用于匯總數(shù)據(jù)，還可以用于分組、計算統(tǒng)計量等多種數(shù)據(jù)分析任務(wù)。透視表是數(shù)據(jù)處理中的一個強大工具，可以用于多種數(shù)據(jù)分析需求。9.正確解析：在Pandas中，drop_duplicates()函數(shù)可以用于刪除重復(fù)值，這是Pandas中處理重復(fù)值的一種常見方法。使用drop_duplicates()函數(shù)可以確保數(shù)據(jù)集的唯一性，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。10.錯誤解析：數(shù)據(jù)集的抽樣操作不僅限于隨機抽樣，還包括分層抽樣、系統(tǒng)抽樣和整群抽樣等多種方法。不同的抽樣方法適用于不同的數(shù)據(jù)分析需求。三、簡答題答案及解析1.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其目的解析：數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括處理缺失值、處理異常值、處理重復(fù)值和數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等。處理缺失值的目的是確保數(shù)據(jù)的完整性，處理異常值的目的是減少異常值對數(shù)據(jù)分析的影響，處理重復(fù)值的目的是確保數(shù)據(jù)的唯一性，數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換的目的是確保數(shù)據(jù)的一致性和可用性。2.在使用統(tǒng)計軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，如何處理數(shù)據(jù)集中的重復(fù)值？請說明至少兩種方法。解析：處理數(shù)據(jù)集中的重復(fù)值的方法有多種，其中兩種常見的方法是刪除重復(fù)值和替換重復(fù)值。刪除重復(fù)值可以直接刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)觀測值，替換重復(fù)值可以將重復(fù)值替換為其他值，如中位數(shù)或均值。這兩種方法都可以確保數(shù)據(jù)集的唯一性，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。3.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)歸一化的區(qū)別？請分別說明它們的計算方法。解析：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)歸一化的主要區(qū)別在于它們的計算方法和目的不同。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化通常指的是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，其計算方法為：(x-mean)/sd，其中x為原始數(shù)據(jù)，mean為均值，sd為標(biāo)準(zhǔn)差。數(shù)據(jù)歸一化通常指的是將數(shù)據(jù)縮放到一個特定的范圍，如0到1之間，其計算方法為：(x-min)/(max-min)，其中x為原始數(shù)據(jù)，min為最小值，max為最大值。4.數(shù)據(jù)集合并操作中，內(nèi)連接、左連接和右連接的區(qū)別解析：數(shù)據(jù)集合并操作中，內(nèi)連接、左連接和右連接的區(qū)別在于它們合并數(shù)據(jù)的方式不同。內(nèi)連接只保留兩個數(shù)據(jù)集中都存在的觀測值，左連接保留左側(cè)數(shù)據(jù)集中的所有觀測值，右側(cè)數(shù)據(jù)集中不存在的觀測值用NA表示，右連接保留右側(cè)數(shù)據(jù)集中的所有觀測值，左側(cè)數(shù)據(jù)集中不存在的觀測值用NA表示。5.在使用統(tǒng)計軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，如何處理數(shù)據(jù)集中的缺失值？請說明至少兩種方法。解析：處理數(shù)據(jù)集中的缺失值的方法有多種，其中兩種常見的方法是刪除缺失值和替換缺失值。刪除缺失值可以直接刪除數(shù)據(jù)集中的缺失觀測值，替換缺失值可以將缺失值替換為其他值，如中位數(shù)、均值或預(yù)測值。這兩種方法都可以確保數(shù)據(jù)的完整性，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。四、操作題答案及解析1.假設(shè)你使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)集名為data，請寫出以下操作的代碼：a.刪除數(shù)據(jù)集中的缺失值。解析：在R語言中，可以使用na.omit()函數(shù)或drop_na()函數(shù)來刪除數(shù)據(jù)集中的缺失值。na.omit()函數(shù)會刪除包含缺失值的觀測值，drop_na()函數(shù)也會刪除包含缺失值的觀測值。以下是使用na.omit()函數(shù)的代碼：na.omit(data)或者使用drop_na()函數(shù)的代碼：drop_na(data)b.對數(shù)據(jù)集中的數(shù)值型變量進(jìn)行Z-score標(biāo)準(zhǔn)化。解析：在R語言中，可以使用scale()函數(shù)對數(shù)據(jù)集中的數(shù)值型變量進(jìn)行Z-score標(biāo)準(zhǔn)化。scale()函數(shù)會返回標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，其中均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。以下是使用scale()函數(shù)的代碼：scale(data)c.將數(shù)據(jù)集中的文本變量“category”轉(zhuǎn)換為因子變量。解析：在R語言中，可以使用as.factor()函數(shù)將數(shù)據(jù)集中的文本變量轉(zhuǎn)換為因子變量。以下是使用as.factor()函數(shù)的代碼：data$category<-as.factor(data$category)2.假設(shè)你使用Python的Pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)框名為df，請寫出以下操作的代碼：a.刪除數(shù)據(jù)框中的重復(fù)值。解析：在Pandas中，可以使用drop_duplicates()函數(shù)來刪除數(shù)據(jù)框中的重復(fù)值。以下是使用drop_duplicates()函數(shù)的代碼：df.drop_duplicates(inplace=True)b.對數(shù)據(jù)框中的數(shù)值型變量進(jìn)行Min-Max歸一化。解析：在Pandas中，可以使用MinMaxScaler類對數(shù)據(jù)框中的數(shù)值型變量進(jìn)行Min-Max歸一化。以下是使用MinMaxScaler類的代碼：fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerscaler=MinMaxScaler()df[df.select_dtypes(include=['float64','int64']).columns]=scaler.fit_transform(df.select_dtypes(include=['float64','int64']))c.將數(shù)據(jù)框中的日期列“date”轉(zhuǎn)換為日期時間格式。解析：在Pandas中，可以使用to_datetime()函數(shù)將數(shù)據(jù)框中的日期列轉(zhuǎn)換為日期時間格式。以下是使用to_datetime()函數(shù)的代碼：df['date']=pd.to_datetime(df['date'])3.假設(shè)你使用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)集名為dataset，請寫出以下操作的操作步驟：a.對數(shù)據(jù)集進(jìn)行排序，按變量“age”降序排列。解析：在SPSS中，可以使用SortCases功能對數(shù)據(jù)集進(jìn)行排序。以下是操作步驟：1.點擊Data菜單，選擇SortCases。2.在Sortby框中選擇變量“age”。3.在SortOrder框中選擇降序。4.點擊OK按鈕。b.將數(shù)據(jù)集按變量“gender”分組，并計算每個組的均值。解析：在SPSS中，可以使用Descriptives功能將數(shù)據(jù)集按變量“gender”分組，并計算每個組的均值。以下是操作步驟：1.點擊Analyze菜單，選擇Descriptives，然后選擇Explore。2.將變量“gender”放入DependentList框中。3.將變量“gender”放入FactorList框中。4.點擊Statistics按鈕，選擇Descriptives，然后點擊OK按鈕。c.創(chuàng)建