2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据分析实战试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据分析实战试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Python基础语法要求：掌握Python的基础语法，包括变量、数据类型、运算符、流程控制等。1.以下哪个不是Python中的数据类型？a.整数b.浮点数c.字符串d.布尔值e.列表2.以下哪个是Python中的逻辑运算符？a.&&b.||c.==d.!=e.+=3.以下哪个是Python中的条件语句？a.if-elseb.whilec.ford.defe.return4.以下哪个是Python中的循环语句？a.if-elseb.whilec.ford.defe.return5.以下哪个是Python中的列表推导式？a.[iforiinrange(1,11)]b.(iforiinrange(1,11))c.{iforiinrange(1,11)}d.{i:i**2foriinrange(1,11)}e.(i**2foriinrange(1,11))6.以下哪个是Python中的字典推导式？a.[iforiinrange(1,11)]b.(iforiinrange(1,11))c.{iforiinrange(1,11)}d.{i:i**2foriinrange(1,11)}e.(i**2foriinrange(1,11))7.以下哪个是Python中的元组推导式？a.[iforiinrange(1,11)]b.(iforiinrange(1,11))c.{iforiinrange(1,11)}d.{i:i**2foriinrange(1,11)}e.(i**2foriinrange(1,11))8.以下哪个是Python中的集合推导式？a.[iforiinrange(1,11)]b.(iforiinrange(1,11))c.{iforiinrange(1,11)}d.{i:i**2foriinrange(1,11)}e.(i**2foriinrange(1,11))9.以下哪个是Python中的函数定义？a.if-elseb.whilec.ford.defe.return10.以下哪个是Python中的函数调用？a.if-elseb.whilec.ford.defe.return二、Python数据分析库Pandas要求：掌握Pandas库的基本操作，包括数据读取、数据清洗、数据操作等。1.以下哪个是Pandas库中的数据结构？a.NumPyb.Matplotlibc.Pandasd.Scikit-learne.TensorFlow2.以下哪个是Pandas库中的数据读取函数？a.read_csv()b.read_excel()c.read_json()d.read_html()e.read_feather()3.以下哪个是Pandas库中的数据清洗函数？a.drop_duplicates()b.fillna()c.replace()d.to_datetime()e.head()4.以下哪个是Pandas库中的数据操作函数？a.drop_duplicates()b.fillna()c.replace()d.to_datetime()e.head()5.以下哪个是Pandas库中的数据排序函数？a.sort_values()b.groupby()c.pivot_table()d.merge()e.join()6.以下哪个是Pandas库中的数据分组函数？a.sort_values()b.groupby()c.pivot_table()d.merge()e.join()7.以下哪个是Pandas库中的数据透视表函数？a.sort_values()b.groupby()c.pivot_table()d.merge()e.join()8.以下哪个是Pandas库中的数据合并函数？a.sort_values()b.groupby()c.pivot_table()d.merge()e.join()9.以下哪个是Pandas库中的数据连接函数？a.sort_values()b.groupby()c.pivot_table()d.merge()e.join()10.以下哪个是Pandas库中的数据转换函数？a.sort_values()b.groupby()c.pivot_table()d.merge()e.join()四、Pandas高级数据处理要求：能够运用Pandas库的高级数据处理功能，如数据透视、时间序列分析等。1.在Pandas中，如何创建一个数据透视表（pivottable）来对数据进行多级聚合？a.df.pivot_table(values='count',index='Category',columns='Subcategory',aggfunc='sum')b.df.pivot_table(values='values',index='Date',columns='Category',aggfunc='mean')c.df.pivot_table(values='values',index='Category',columns='Subcategory',aggfunc='max')d.df.pivot_table(values='values',index='Subcategory',columns='Category',aggfunc='min')2.假设有一个包含日期和销售数据的DataFrame，如何计算每个工作日的总销售额？a.df['Total']=df['Sales'].resample('D').sum()b.df['Total']=df['Sales'].resample('W').sum()c.df['Total']=df['Sales'].resample('M').sum()d.df['Total']=df['Sales'].resample('H').sum()3.在Pandas中，如何将一个DataFrame中的时间索引转换为日期字符串？a.df.index.strftime('%Y-%m-%d')b.df.index.to_series().dt.strftime('%Y-%m-%d')c.df.index.date.strftime('%Y-%m-%d')d.df.index.to_datetime().dt.strftime('%Y-%m-%d')五、数据可视化要求：能够使用Matplotlib或Seaborn等库进行数据可视化，包括图表的选择和定制。1.在Matplotlib中，以下哪个函数用于创建一个直方图？a.plt.hist()b.plt.bar()c.plt.scatter()d.plt.plot()2.假设有一个包含不同类别和对应销售额的DataFrame，以下哪个代码片段用于绘制一个条形图来比较这些类别？a.plt.bar(df['Category'],df['Sales'])b.plt.barh(df['Category'],df['Sales'])c.plt.plot(df['Category'],df['Sales'])d.plt.scatter(df['Category'],df['Sales'])3.在Seaborn库中，以下哪个函数用于创建一个箱线图？a.sns.boxplot()b.sns.barplot()c.sns.lineplot()d.sns.scatterplot()六、数据预处理要求：能够对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测和处理等。1.在Pandas中，以下哪个函数可以用来填充DataFrame中的缺失值？a.df.fillna(method='ffill')b.df.fillna(method='bfill')c.df.fillna(value=0)d.df.fillna(method='pad')2.假设有一个包含销售数据的DataFrame，以下哪个代码片段可以用来检测并删除包含缺失值的行？a.df.dropna()b.df.dropna(inplace=True)c.df.dropna(how='all')d.df.dropna(thresh=1)3.在Pandas中，以下哪个函数可以用来检测DataFrame中的异常值？a.df.outliers()b.df.detect_anomalies()c.df.zscore()d.df.abs()本次试卷答案如下：一、Python基础语法1.e.布尔值解析：Python中的数据类型包括整数、浮点数、字符串、布尔值等，布尔值是Python中的一个基本数据类型，用于表示真（True）或假（False）。2.b.||解析：逻辑运算符包括逻辑与（&&）、逻辑或（||）、逻辑非（!）、相等（==）、不等（!=）等，其中||表示逻辑或。3.a.if-else解析：条件语句用于根据条件判断执行不同的代码块，Python中的条件语句包括if、if-else和elif。4.b.while解析：循环语句用于重复执行一段代码，Python中的循环语句包括for和while，其中while用于当满足特定条件时重复执行。5.a.[iforiinrange(1,11)]解析：列表推导式是Python中的一种简洁方式来创建列表，这里的列表推导式生成一个从1到10的整数列表。6.c.{iforiinrange(1,11)}解析：集合推导式用于创建一个集合，这里的集合推导式生成一个包含1到10的整数集合。7.b.(iforiinrange(1,11))解析：生成器表达式用于创建一个生成器，这里的生成器表达式生成一个从1到10的整数生成器。8.d.{i:i**2foriinrange(1,11)}解析：字典推导式用于创建一个字典，这里的字典推导式生成一个键为1到10，值为对应平方的字典。9.d.def解析：函数定义使用def关键字，用于定义一个函数。10.e.return解析：函数调用时，如果需要返回一个值，可以使用return关键字。二、Python数据分析库Pandas1.c.Pandas解析：Pandas是一个Python库，用于数据分析，提供了丰富的数据结构（如DataFrame和Series）和数据分析工具。2.a.read_csv()解析：read_csv()是Pandas库中用于读取CSV文件的数据读取函数。3.a.drop_duplicates()解析：drop_duplicates()是Pandas库中用于删除重复行的数据清洗函数。4.a.drop_duplicates()解析：drop_duplicates()同样是Pandas库中用于删除重复行的数据清洗函数。5.a.sort_values()解析：sort_values()是Pandas库中用于根据指定列对数据进行排序的函数。6.b.groupby()解析：groupby()是Pandas库中用于对数据进行分组操作的函数。7.c.pivot_table()解析：pivot_table()是Pandas库中用于创建数据透视表的函数。8.d.merge()解析：merge()是Pandas库中用于合并两个或多个DataFrame的函数。9.d.join()解析：join()是Pandas库中用于合并两个或多个DataFrame的函数，它主要用于合并索引。10.b.fillna()解析：fillna()是Pandas库中用于填充缺失值的函数。三、Pandas高级数据处理1.a.df.pivot_table(values='count',index='Category',columns='Subcategory',aggfunc='sum')解析：pivot_table()函数可以创建数据透视表，这里指定values为计数，index为类别，columns为子类别，aggfunc为求和。2.a.df['Total']=df['Sales'].resample('D').sum()解析：resample()函数可以对时间序列数据进行重采样，这里指定按日（'D'）重采样，并求和。3.b.df.index.to_series().dt.strftime('%Y-%m-%d')解析：strftime()函数用于将时间索引转换为日期字符串，这里将索引转换为Series，然后使用dt.strftime()进行格式化。四、数据可视化1.a.plt.hist()解析：hist()函数用于创建直方图，用于显示数据分布。2.a.plt.bar(df['Category'],df['Sales'])解析：bar(