2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)清洗試題集考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共20小題，每小題2分，共40分。在每小題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的，請將正確選項(xiàng)字母填涂在答題卡相應(yīng)位置。）1.在Python中，以下哪個(gè)庫主要用于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)清洗？A.MatplotlibB.PandasC.NumPyD.Scikit-learn2.下列哪個(gè)函數(shù)可以用來讀取CSV文件并將其存儲(chǔ)為DataFrame？A.read_excel()B.read_csv()C.read_sql()D.read_json()3.如何檢查DataFrame中的缺失值？A.df.dropna()B.df.isnull()C.df.fillna()D.df.count()4.在Pandas中，如何對DataFrame進(jìn)行排序？A.df.sort()B.df.order()C.df.sort_values()D.df.rank()5.下列哪個(gè)方法可以用來刪除DataFrame中的重復(fù)行？A.df.drop_duplicates()B.df.remove_duplicates()C.df.drop()D.df.remove()6.如何使用Pandas對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組并計(jì)算每組的平均值？A.df.groupby().mean()B.df.group().average()C.df.groupby().aggregate()D.df.groupby().aggregate()7.在Pandas中，如何將兩個(gè)DataFrame按某個(gè)共同列進(jìn)行合并？A.df.merge()B.df.join()C.df.concat()D.df.union()8.下列哪個(gè)函數(shù)可以用來將DataFrame中的某列轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間格式？A.to_datetime()B.to_date()C.convert_datetime()D.change_to_datetime()9.如何使用Pandas對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)填充，將缺失值填充為特定值？A.df.fillna(value)B.df.fill()C.df.replace_na()D.df.paste()10.在Pandas中，如何對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣？A.df.sample()B.df.choice()C.df.random()D.df.select()11.下列哪個(gè)方法可以用來對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)透視表操作？A.df.pivot_table()B.df.pivot()C.df.pivotindex()D.df.pivotcolumns()12.如何使用Pandas對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換？A.df.astype()B.df.convert_dtype()C.df.type_convert()D.df.change_type()13.在Pandas中，如何對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，選出滿足某個(gè)條件的行？A.df.query()B.df.filter()C.df.select()D.df.where()14.下列哪個(gè)函數(shù)可以用來計(jì)算DataFrame中每列的描述性統(tǒng)計(jì)信息？A.df.describe()B.df.stats()C.df.summary()D.df.stats_summary()15.如何使用Pandas對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)重塑，將寬格式轉(zhuǎn)換為長格式？A.df.melt()B.df.unmelt()C.df.reshape()D.df.flatten()16.在Pandas中，如何對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理？A.df.normalize()B.df.scale()C.dfSTANDARDIZE()D.dfSTANDARDIZATION()17.下列哪個(gè)方法可以用來對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)去重，保留第一個(gè)出現(xiàn)的行？A.df.drop_duplicates(keep='first')B.df.remove_duplicates(keep='first')C.df.drop_first_duplicates()D.df.remove_first_duplicates()18.如何使用Pandas對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)插值，填充缺失值？A.erpolate()B.df.fillinterpolate()C.erpolate_values()D.erpolate_data()19.在Pandas中，如何對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)合并，將兩個(gè)DataFrame按索引對齊后相加？A.df.add()B.df.merge()C.df.concat()D.df.join()20.下列哪個(gè)函數(shù)可以用來對DataFrame中的數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)抽樣，并返回抽樣后的DataFrame？A.df.sample()B.df.choice()C.df.random()D.df.select()二、判斷題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。請判斷下列敘述的正誤，正確的填“√”，錯(cuò)誤的填“×”。）21.Pandas是Python中用于數(shù)據(jù)分析的一個(gè)庫，它提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。（√）22.在Pandas中，DataFrame是一種二維的、大小可變的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類似于Excel表格。（√）23.使用df.dropna()函數(shù)可以刪除DataFrame中的所有缺失值。（×）24.在Pandas中，可以使用groupby()方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并使用sum()函數(shù)對每組數(shù)據(jù)進(jìn)行求和。（√）25.使用merge()函數(shù)可以將兩個(gè)DataFrame按索引進(jìn)行合并。（×）26.to_datetime()函數(shù)可以將字符串轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間格式。（√）27.使用fillna()函數(shù)可以將DataFrame中的所有缺失值填充為特定值。（×）28.在Pandas中，可以使用sample()函數(shù)對DataFrame進(jìn)行隨機(jī)抽樣。（√）29.pivot_table()函數(shù)可以用來對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)透視表操作。（√）30.使用astype()函數(shù)可以將DataFrame中的某列轉(zhuǎn)換為指定數(shù)據(jù)類型。（√）三、填空題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。請將答案填寫在答題卡相應(yīng)位置。）31.在Pandas中，用于創(chuàng)建DataFrame的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是________。32.下列哪個(gè)函數(shù)可以用來計(jì)算DataFrame中兩列之間的相關(guān)系數(shù)？________。33.如何使用Pandas對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)排序，按照多列進(jìn)行排序？________。34.在Pandas中，如何刪除DataFrame中的重復(fù)行，并保留第一個(gè)出現(xiàn)的行？________。35.下列哪個(gè)方法可以用來對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)透視表操作，指定行索引、列名和值？________。36.如何使用Pandas對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換，將某列轉(zhuǎn)換為字符串類型？________。37.在Pandas中，如何對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，選出滿足某個(gè)條件的行？________。38.下列哪個(gè)函數(shù)可以用來計(jì)算DataFrame中每列的描述性統(tǒng)計(jì)信息，如計(jì)數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差等？________。39.如何使用Pandas對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)重塑，將長格式轉(zhuǎn)換為寬格式？________。40.在Pandas中，如何對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，將數(shù)據(jù)縮放到均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的范圍內(nèi)？________。四、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請根據(jù)題目要求，簡要回答問題。）41.請簡述在Pandas中如何讀取CSV文件并將其存儲(chǔ)為DataFrame。42.請簡述在Pandas中如何檢查DataFrame中的缺失值，并說明如何處理這些缺失值。43.請簡述在Pandas中如何對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)分組，并計(jì)算每組的統(tǒng)計(jì)信息，如均值、中位數(shù)等。44.請簡述在Pandas中如何將兩個(gè)DataFrame按某個(gè)共同列進(jìn)行合并，并說明合并的方式有哪些。45.請簡述在Pandas中如何對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，選出滿足某個(gè)條件的行，并說明篩選的條件可以有哪些類型。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.答案：B解析：Pandas是Python中專門用于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)清洗的庫，提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。Matplotlib是用于數(shù)據(jù)可視化的庫，NumPy是用于數(shù)值計(jì)算的庫，Scikit-learn是用于機(jī)器學(xué)習(xí)的庫。2.答案：B解析：read_csv()函數(shù)是Pandas中用于讀取CSV文件并將其存儲(chǔ)為DataFrame的函數(shù)。read_excel()用于讀取Excel文件，read_sql用于讀取SQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，read_json用于讀取JSON文件。3.答案：B解析：isnull()函數(shù)用于檢查DataFrame中的缺失值，返回一個(gè)布爾值的DataFrame，表示每個(gè)元素是否為缺失值。dropna()用于刪除包含缺失值的行，fillna()用于填充缺失值，count()用于計(jì)算每列的非缺失值數(shù)量。4.答案：C解析：sort_values()函數(shù)用于對DataFrame進(jìn)行排序，可以根據(jù)一列或多列進(jìn)行排序。sort()和order()不是Pandas中的函數(shù)，rank()用于計(jì)算數(shù)據(jù)的排名。5.答案：A解析：drop_duplicates()函數(shù)用于刪除DataFrame中的重復(fù)行，可以通過參數(shù)keep指定保留第一個(gè)還是最后一個(gè)出現(xiàn)的行。remove_duplicates()不是Pandas中的函數(shù)。6.答案：A解析：groupby()方法用于對DataFrame進(jìn)行分組，然后可以使用mean()、sum()等聚合函數(shù)對每組數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。group().average()和groupby().aggregate()不是正確的語法。7.答案：A解析：merge()函數(shù)用于將兩個(gè)DataFrame按某個(gè)共同列進(jìn)行合并，可以通過參數(shù)on指定合并的列，可以通過how參數(shù)指定合并的方式（如inner、outer、left、right）。join()通常用于按索引合并，concat()用于按行或列拼接。8.答案：A解析：to_datetime()函數(shù)用于將字符串轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間格式，可以將DataFrame中的某列轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間格式。to_date()、convert_datetime()和change_to_datetime()不是Pandas中的函數(shù)。9.答案：A解析：fillna()函數(shù)用于將DataFrame中的缺失值填充為特定值，可以通過value參數(shù)指定填充的值。fill()、replace_na()和paste()不是正確的函數(shù)名稱。10.答案：A解析：sample()函數(shù)用于對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣，可以通過n參數(shù)指定采樣的數(shù)量，可以通過frac參數(shù)指定采樣的比例。choice()、random()和select()不是用于數(shù)據(jù)采樣的函數(shù)。11.答案：A解析：pivot_table()函數(shù)用于對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)透視表操作，可以通過columns、index和values參數(shù)指定透視表的列、行和值。pivot()和pivotindex()不是正確的函數(shù)名稱，pivotcolumns()不是Pandas中的函數(shù)。12.答案：A解析：astype()函數(shù)用于將DataFrame中的某列轉(zhuǎn)換為指定數(shù)據(jù)類型，可以通過dtype參數(shù)指定目標(biāo)數(shù)據(jù)類型。convert_dtype()、type_convert()和change_type()不是正確的函數(shù)名稱。13.答案：A解析：query()函數(shù)用于對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，選出滿足某個(gè)條件的行，條件需要用括號(hào)括起來，并使用單引號(hào)或雙引號(hào)包圍。filter()、select()和where()不是正確的函數(shù)名稱。14.答案：A解析：describe()函數(shù)用于計(jì)算DataFrame中每列的描述性統(tǒng)計(jì)信息，如計(jì)數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值等。stats()、summary()和stats_summary()不是Pandas中的函數(shù)。15.答案：A解析：melt()函數(shù)用于將寬格式轉(zhuǎn)換為長格式，可以通過id_vars參數(shù)指定保留的列，可以通過value_vars參數(shù)指定要轉(zhuǎn)換的列。unmelt()、reshape()和flatten()不是正確的函數(shù)名稱。16.答案：A解析：normalize()函數(shù)用于對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，將數(shù)據(jù)縮放到均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的范圍內(nèi)。scale()、STANDARDIZE()和STANDARDIZATION()不是Pandas中的函數(shù)。17.答案：A解析：drop_duplicates(keep='first')函數(shù)用于刪除DataFrame中的重復(fù)行，并保留第一個(gè)出現(xiàn)的行。remove_duplicates(keep='first')、drop_first_duplicates()和remove_first_duplicates()不是正確的函數(shù)名稱。18.答案：A解析：interpolate()函數(shù)用于對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)插值，填充缺失值，可以通過method參數(shù)指定插值方法（如linear、time等）。fillinterpolate()、interpolate_values()和interpolate_data()不是正確的函數(shù)名稱。19.答案：A解析：add()函數(shù)用于將兩個(gè)DataFrame按索引對齊后相加，可以通過axis參數(shù)指定相加的軸。merge()、concat()和join()是其他類型的合并操作。20.答案：A解析：sample()函數(shù)可以用來對DataFrame中的數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)抽樣，并返回抽樣后的DataFrame。choice()、random()和select()不是用于數(shù)據(jù)采樣的函數(shù)。二、判斷題答案及解析21.答案：√解析：Pandas是Python中用于數(shù)據(jù)分析的一個(gè)庫，它提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具，是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)清洗的重要工具。22.答案：√解析：DataFrame是Pandas中的一種二維的、大小可變的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類似于Excel表格，包含了行和列，可以存儲(chǔ)各種類型的數(shù)據(jù)。23.答案：×解析：df.dropna()函數(shù)用于刪除DataFrame中的包含缺失值的行或列，而不是刪除所有缺失值。要?jiǎng)h除所有缺失值，可以使用dropna(how='all')。24.答案：√解析：groupby()方法用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，然后可以使用sum()函數(shù)對每組數(shù)據(jù)進(jìn)行求和，還可以使用其他聚合函數(shù)如mean()、median()等。25.答案：×解析：merge()函數(shù)用于將兩個(gè)DataFrame按某個(gè)共同列進(jìn)行合并，而不是按索引合并。按索引合并通常使用join()函數(shù)。26.答案：√解析：to_datetime()函數(shù)可以將字符串轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間格式，是Pandas中常用的日期時(shí)間處理函數(shù)。27.答案：×解析：fillna()函數(shù)用于將DataFrame中的缺失值填充為特定值，而不是所有缺失值。要填充所有缺失值，需要在函數(shù)中指定參數(shù)。28.答案：√解析：sample()函數(shù)用于對DataFrame進(jìn)行隨機(jī)抽樣，可以通過n參數(shù)指定采樣的數(shù)量，可以通過frac參數(shù)指定采樣的比例。29.答案：√解析：pivot_table()函數(shù)可以用來對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)透視表操作，可以指定透視表的行、列和值。30.答案：√解析：astype()函數(shù)用于將DataFrame中的某列轉(zhuǎn)換為指定數(shù)據(jù)類型，可以通過dtype參數(shù)指定目標(biāo)數(shù)據(jù)類型，是數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換的常用方法。三、填空題答案及解析31.答案：Series解析：在Pandas中，用于創(chuàng)建DataFrame的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是Series，DataFrame是由多個(gè)Series組成的二維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。32.答案：corr()解析：corr()函數(shù)用于計(jì)算DataFrame中兩列之間的相關(guān)系數(shù)，可以返回一個(gè)相關(guān)系數(shù)矩陣，表示每兩列之間的相關(guān)程度。33.答案：sort_values(by=[列名1,列名2],ascending=[True,False])解析：sort_values()函數(shù)可以按照多列進(jìn)行排序，通過by參數(shù)指定排序的列，通過ascending參數(shù)指定每列的排序順序（True為升序，F(xiàn)alse為降序）。34.答案：drop_duplicates(keep='first')解析：drop_duplicates()函數(shù)可以刪除DataFrame中的重復(fù)行，通過keep參數(shù)指定保留第一個(gè)還是最后一個(gè)出現(xiàn)的行，默認(rèn)為'first'。35.答案：pivot_table(index='行索引',columns='列名',values='值')解析：pivot_table()函數(shù)可以用來對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)透視表操作，通過index參數(shù)指定行索引，通過columns參數(shù)指定列名，通過values參數(shù)指定值。36.答案：astype(str)解析：astype()函數(shù)用于將DataFrame中的某列轉(zhuǎn)換為指定數(shù)據(jù)類型，通過dtype參數(shù)指定目標(biāo)數(shù)據(jù)類型，將某列轉(zhuǎn)換為字符串類型可以使用astype(str)。37.答案：df[條件]解析：在Pandas中，可以使用方括號(hào)[]和條件表達(dá)式對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，選出滿足某個(gè)條件的行，例如df[df['列名']>10]。38.答案：describe()解析：describe()函數(shù)可以計(jì)算DataFrame中每列的描述性統(tǒng)計(jì)信息，如計(jì)數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值等，是數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)函數(shù)。39.答案：pivot_table(index='行索引',columns='列名',values='值',values_fill=0)解析：pivot_table()函數(shù)可以用來將長格式轉(zhuǎn)換為寬格式，通過index參數(shù)指定行索引，通過columns參數(shù)指定列名，通過values參數(shù)指定值，values_fill參數(shù)可以指定缺失值的填充值。40.答案：scale()解析：scale()函數(shù)可以將數(shù)據(jù)縮放到均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的范圍內(nèi)，是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理的一種方法，可以通過scale()函數(shù)實(shí)現(xiàn)。四、簡答題答案及解析41.答案：使用pandas.read_csv()函數(shù)讀取CSV文件并將其存儲(chǔ)為DataFrame。例如：df=pd.read_csv('文件路徑.csv')解析：read_csv()函數(shù)是Pandas中用于讀取CSV文件并將其存儲(chǔ)為DataFrame的函數(shù)，可以通過文件路徑參數(shù)指定CSV文件的路徑，讀取后會(huì)返回一個(gè)DataFrame對象。42.答案：首先使用isnull()函數(shù)檢查DataFrame中的缺失值，然后可以使用dropna()函數(shù)刪除缺失值，也可以使用fillna()函數(shù)填充缺失值。例如：缺失值檢查：df.isnull()