2025年P(guān)ython數(shù)據(jù)分析師進(jìn)階指南及模擬題集一、選擇題（每題2分，共20題）1.在Pandas中，用于從DataFrame中篩選出滿足特定條件的行的函數(shù)是？A.`filter()`B.`loc[]`C.`query()`D.`select()`2.下列哪個(gè)庫主要用于數(shù)據(jù)可視化？A.NumPyB.PandasC.MatplotlibD.Scikit-learn3.在Python中，用于創(chuàng)建多維數(shù)組對(duì)象的庫是？A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Seaborn4.以下哪個(gè)函數(shù)用于計(jì)算PandasSeries中的均值？A.`sum()`B.`mean()`C.`median()`D.`mode()`5.在Pandas中，用于對(duì)DataFrame進(jìn)行分組操作的函數(shù)是？A.`groupby()`B.`aggregate()`C.`pivot()`D.`merge()`6.在Matplotlib中，用于繪制直方圖的函數(shù)是？A.`plot()`B.`hist()`C.`bar()`D.`scatter()`7.以下哪個(gè)庫主要用于自然語言處理？A.NumPyB.PandasC.NLTKD.Matplotlib8.在Python中，用于創(chuàng)建交互式數(shù)據(jù)可視化的庫是？A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.Bokeh9.以下哪個(gè)函數(shù)用于計(jì)算PandasDataFrame中的協(xié)方差矩陣？A.`cov()`B.`corr()`C.`var()`D.`std()`10.在Pandas中，用于將多個(gè)DataFrame合并為一個(gè)的函數(shù)是？A.`concat()`B.`merge()`C.`join()`D.`union()`二、填空題（每空1分，共10空）1.在Pandas中，用于按列對(duì)DataFrame進(jìn)行排序的函數(shù)是________。2.Matplotlib中的________函數(shù)用于繪制散點(diǎn)圖。3.NumPy中的________函數(shù)用于生成隨機(jī)數(shù)。4.在Pandas中，用于創(chuàng)建DataFrame的函數(shù)是________。5.Seaborn中的________函數(shù)用于繪制箱線圖。6.Plotly中的________函數(shù)用于創(chuàng)建交互式圖表。7.在Pandas中，用于處理缺失數(shù)據(jù)的函數(shù)是________。8.Matplotlib中的________函數(shù)用于設(shè)置圖表標(biāo)題。9.NumPy中的________函數(shù)用于計(jì)算數(shù)組的中位數(shù)。10.在Pandas中，用于將多個(gè)Series合并為一個(gè)DataFrame的函數(shù)是________。三、簡答題（每題5分，共5題）1.簡述Pandas中DataFrame和Series的區(qū)別。2.描述Matplotlib中子圖繪制的步驟。3.解釋NumPy中的廣播機(jī)制。4.說明Pandas中g(shù)roupby操作的基本流程。5.比較Matplotlib和Seaborn在數(shù)據(jù)可視化方面的優(yōu)缺點(diǎn)。四、編程題（每題10分，共5題）1.編寫Python代碼，使用Pandas讀取CSV文件，然后篩選出年齡大于30歲的用戶，并計(jì)算這些用戶的平均收入。python#示例代碼框架importpandasaspd#讀取CSV文件data=pd.read_csv('users.csv')#篩選年齡大于30歲的用戶filtered_data=data[data['age']>30]#計(jì)算平均收入average_income=filtered_data['income'].mean()print(f"平均收入:{average_income}")2.使用Matplotlib繪制一個(gè)包含直線、散點(diǎn)和直方圖的圖表，并設(shè)置圖表標(biāo)題和坐標(biāo)軸標(biāo)簽。pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成數(shù)據(jù)x=np.linspace(0,10,100)y=2*x+1scatter_x=np.random.normal(5,2,50)scatter_y=np.random.normal(11,2,50)#創(chuàng)建圖表fig,ax=plt.subplots()#繪制直線ax.plot(x,y,label='直線')#繪制散點(diǎn)圖ax.scatter(scatter_x,scatter_y,label='散點(diǎn)')#繪制直方圖ax.hist(scatter_y,bins=10,alpha=0.3,label='直方圖')#設(shè)置標(biāo)題和標(biāo)簽ax.set_title('包含直線、散點(diǎn)和直方圖的圖表')ax.set_xlabel('X軸')ax.set_ylabel('Y軸')#添加圖例ax.legend()#顯示圖表plt.show()3.使用Pandas和Seaborn創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)可視化報(bào)告，展示某公司員工的年齡分布、收入水平和部門分布。pythonimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#示例數(shù)據(jù)data={'age':[25,30,35,40,45,50,55,60],'income':[50000,60000,70000,80000,90000,100000,110000,120000],'department':['HR','IT','Sales','Marketing','HR','IT','Sales','Marketing']}#創(chuàng)建DataFramedf=pd.DataFrame(data)#繪制年齡分布直方圖plt.figure(figsize=(10,6))sns.histplot(df['age'],bins=5,kde=True)plt.title('員工年齡分布')plt.xlabel('年齡')plt.ylabel('數(shù)量')plt.show()#繪制收入水平箱線圖plt.figure(figsize=(10,6))sns.boxplot(x='department',y='income',data=df)plt.title('各部門收入水平')plt.xlabel('部門')plt.ylabel('收入')plt.show()#繪制部門分布餅圖plt.figure(figsize=(8,8))sns.countplot(x='department',data=df)plt.title('部門分布')plt.xlabel('部門')plt.ylabel('數(shù)量')plt.show()4.編寫Python代碼，使用NumPy生成一個(gè)5x5的隨機(jī)矩陣，然后計(jì)算其轉(zhuǎn)置矩陣和逆矩陣。pythonimportnumpyasnp#生成5x5隨機(jī)矩陣matrix=np.random.rand(5,5)#計(jì)算轉(zhuǎn)置矩陣transpose_matrix=matrix.T#計(jì)算逆矩陣inverse_matrix=np.linalg.inv(matrix)print("隨機(jī)矩陣:")print(matrix)print("\n轉(zhuǎn)置矩陣:")print(transpose_matrix)print("\n逆矩陣:")print(inverse_matrix)5.使用Pandas處理缺失數(shù)據(jù)，編寫代碼實(shí)現(xiàn)以下功能：讀取CSV文件，處理缺失值，然后填充缺失值并保存到新的CSV文件。pythonimportpandasaspd#讀取CSV文件data=pd.read_csv('missing_data.csv')#處理缺失值data.dropna(inplace=True)#刪除缺失值data.fillna(0,inplace=True)#填充缺失值為0#保存到新的CSV文件data.to_csv('processed_data.csv',index=False)print("數(shù)據(jù)處理完成，已保存到processed_data.csv")答案一、選擇題答案1.B2.C3.B4.B5.A6.B7.C8.C9.A10.A二、填空題答案1.`sort_values()`2.`scatter()`3.`np.random.rand()`4.`pd.DataFrame()`5.`boxplot()`6.`plot()`7.`fillna()`8.`set_title()`9.`np.median()`10.`pd.concat()`三、簡答題答案1.Pandas中DataFrame和Series的區(qū)別：-DataFrame是一個(gè)二維的、大小可變的表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，具有行和列。-Series是一個(gè)一維的數(shù)組，只能存儲(chǔ)單一數(shù)據(jù)類型。2.Matplotlib中子圖繪制的步驟：-使用`plt.subplots()`創(chuàng)建圖表和坐標(biāo)軸對(duì)象。-使用`ax.plot()`、`ax.scatter()`等函數(shù)在子圖上繪制數(shù)據(jù)。-使用`ax.set_title()`、`ax.set_xlabel()`、`ax.set_ylabel()`設(shè)置標(biāo)題和標(biāo)簽。-使用`plt.show()`顯示圖表。3.NumPy中的廣播機(jī)制：-廣播機(jī)制允許在不同形狀的數(shù)組之間進(jìn)行計(jì)算，自動(dòng)擴(kuò)展數(shù)組維度以匹配。-規(guī)則：維度不足的數(shù)組在前面補(bǔ)1，比較維度時(shí)，形狀不匹配的維度通過重復(fù)元素?cái)U(kuò)展。4.Pandas中g(shù)roupby操作的基本流程：-使用`df.groupby()`按指定列分組。-使用`groupby().sum()`、`groupby().mean()`等聚合函數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。-使用`groupby().apply()`應(yīng)用自定義函數(shù)。5.Matplotlib和Seaborn在數(shù)據(jù)可視化方面的優(yōu)缺點(diǎn)：-Matplotlib：功能全面，高度可定制，適合基礎(chǔ)和高級(jí)圖表繪制。-Seaborn：基于Matplotlib，提供高級(jí)統(tǒng)計(jì)圖表，代碼簡潔，適合快速數(shù)據(jù)探索。四、編程題答案1.平均收入計(jì)算代碼：pythonimportpandasaspd#讀取CSV文件data=pd.read_csv('users.csv')#篩選年齡大于30歲的用戶filtered_data=data[data['age']>30]#計(jì)算平均收入average_income=filtered_data['income'].mean()print(f"平均收入:{average_income}")2.圖表繪制代碼：pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成數(shù)據(jù)x=np.linspace(0,10,100)y=2*x+1scatter_x=np.random.normal(5,2,50)scatter_y=np.random.normal(11,2,50)#創(chuàng)建圖表fig,ax=plt.subplots()#繪制直線ax.plot(x,y,label='直線')#繪制散點(diǎn)圖ax.scatter(scatter_x,scatter_y,label='散點(diǎn)')#繪制直方圖ax.hist(scatter_y,bins=10,alpha=0.3,label='直方圖')#設(shè)置標(biāo)題和標(biāo)簽ax.set_title('包含直線、散點(diǎn)和直方圖的圖表')ax.set_xlabel('X軸')ax.set_ylabel('Y軸')#添加圖例ax.legend()#顯示圖表plt.show()3.數(shù)據(jù)可視化報(bào)告代碼：pythonimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#示例數(shù)據(jù)data={'age':[25,30,35,40,45,50,55,60],'income':[50000,60000,70000,80000,90000,100000,110000,120000],'department':['HR','IT','Sales','Marketing','HR','IT','Sales','Marketing']}#創(chuàng)建DataFramedf=pd.DataFrame(data)#繪制年齡分布直方圖plt.figure(figsize=(10,6))sns.histplot(df['age'],bins=5,kde=True)plt.title('員工年齡分布')plt.xlabel('年齡')plt.ylabel('數(shù)量')plt.show()#繪制收入水平箱線圖plt.figure(figsize=(10,6))sns.boxplot(x='department',y='income',data=df)plt.title('各部門收入水平')plt.xlabel('部門')plt.ylabel('收入')plt.show()#繪制部門分布餅圖plt.figu