2025年统计学期末考试题库：Python数据分析与统计软件应用试题

2025年统计学期末考试题库：Python数据分析与统计软件应用试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪一项不是Python的基本数据类型？A.整数（int）B.浮点数（float）C.字符串（str）D.列表（list）2.以下哪个函数可以计算一个列表中所有元素的平均值？A.sum()B.mean()C.average()D.median()3.在Python中，以下哪个操作符用于获取列表的长度？A.len()B.size()C.count()D.length()4.以下哪个库提供了数据可视化功能？A.numpyB.pandasC.matplotlibD.scipy5.以下哪个函数可以读取CSV文件？A.read_csv()B.read_excel()C.read_table()D.read_sql()6.以下哪个函数可以将数据框（DataFrame）中的列转换为分类数据类型？A.categorize()B.categorize()C.convert_dtypes()D.dtype()7.以下哪个函数可以计算两个DataFrame的交集？A.intersect()B.join()C.merge()D.concat()8.以下哪个函数可以计算两个DataFrame的并集？A.union()B.join()C.merge()D.concat()9.以下哪个函数可以计算DataFrame的描述性统计信息？A.describe()B.info()C.summary()D.stat()10.以下哪个函数可以将数据框（DataFrame）中的数据按指定列进行排序？A.sort()B.order()C.arrange()D.sort_values()二、简答题（每题5分，共25分）1.简述Python中的数据类型及其特点。2.简述Python中的列表操作，如添加、删除、修改和遍历等。3.简述pandas库中的DataFrame对象及其常用方法。4.简述pandas库中的数据可视化功能，并举例说明。5.简述Python中处理CSV文件的方法。三、编程题（每题15分，共45分）1.编写一个Python程序，实现以下功能：（1）从文件中读取数据，生成一个包含姓名、年龄和性别的列表。（2）统计年龄在20岁至30岁之间的男性人数。2.编写一个Python程序，实现以下功能：（1）从文件中读取数据，生成一个包含姓名、分数和班级的DataFrame。（2）计算每个班级的平均分数。（3）输出平均分数最高的班级及其学生信息。3.编写一个Python程序，实现以下功能：（1）从文件中读取数据，生成一个包含日期、股票名称和价格的DataFrame。（2）计算每个股票在过去一周内的最高价和最低价。（3）输出涨幅最大的股票及其涨幅百分比。四、应用题（每题10分，共30分）1.假设你有一份包含学生成绩的DataFrame，其中包含以下列：学生ID、科目、成绩。请编写一个Python程序，实现以下功能：（1）计算每个学生的平均成绩。（2）找出成绩最高的学生及其成绩。（3）统计每个科目的平均成绩。2.给定一个包含商品销售数据的DataFrame，其中包含以下列：商品ID、销售日期、销售额。请编写一个Python程序，实现以下功能：（1）计算每天的总销售额。（2）找出销售额最高的商品及其销售额。（3）统计每个商品的销售趋势。3.假设你有一份包含员工信息的DataFrame，其中包含以下列：员工ID、姓名、部门、薪资。请编写一个Python程序，实现以下功能：（1）计算每个部门的平均薪资。（2）找出薪资最高的员工及其薪资。（3）统计每个部门的员工数量。五、编程题（每题15分，共45分）1.编写一个Python函数，该函数接收一个列表作为输入，并返回一个包含所有元素平方的列表。2.编写一个Python函数，该函数接收一个字符串作为输入，并返回一个包含所有单词长度大于5的单词列表。3.编写一个Python函数，该函数接收一个字典作为输入，并返回一个包含所有键值对中键长度大于3的键值对列表。六、分析题（每题10分，共30分）1.分析Python中的列表推导式与循环语句在性能上的差异，并给出一个例子说明。2.分析pandas库中的DataFrame与numpy库中的数组在内存使用上的差异，并给出一个例子说明。3.分析Python中的函数参数传递方式及其对函数行为的影响，并给出一个例子说明。本次试卷答案如下：一、选择题（每题2分，共20分）1.D.列表（list）解析：Python的基本数据类型包括整数、浮点数、字符串和布尔值，而列表（list）是一种容器数据类型。2.B.mean()解析：在Python中，pandas库提供了mean()函数来计算列表中所有元素的平均值。3.A.len()解析：len()函数用于获取列表的长度。4.C.matplotlib解析：matplotlib是Python中常用的数据可视化库。5.A.read_csv()解析：pandas库中的read_csv()函数用于读取CSV文件。6.B.categorize()解析：pandas库中的categorize()函数可以将数据框（DataFrame）中的列转换为分类数据类型。7.A.intersect()解析：pandas库中的intersect()函数可以计算两个DataFrame的交集。8.A.union()解析：pandas库中的union()函数可以计算两个DataFrame的并集。9.A.describe()解析：pandas库中的describe()函数可以计算DataFrame的描述性统计信息。10.D.sort_values()解析：pandas库中的sort_values()函数可以将数据框（DataFrame）中的数据按指定列进行排序。二、简答题（每题5分，共25分）1.解析：Python中的数据类型包括整数、浮点数、字符串、布尔值、列表、元组、字典和集合等。每种数据类型都有其独特的特点和用途。2.解析：Python中的列表操作包括添加元素（append()、extend()）、删除元素（pop()、remove()）、修改元素（赋值操作）、遍历（for循环、while循环）等。3.解析：pandas库中的DataFrame对象是一个表格型的数据结构，包含行和列。常用方法包括选择列（select_dtypes()、select()）、筛选行（query()、loc()）、排序（sort_values()）、聚合（groupby()）等。4.解析：pandas库中的数据可视化功能可以通过matplotlib、seaborn等库实现。例如，使用matplotlib的plot()函数可以绘制折线图、散点图等。5.解析：Python中处理CSV文件的方法是使用pandas库的read_csv()函数，该函数可以将CSV文件读取为DataFrame对象，方便进行数据处理和分析。三、编程题（每题15分，共45分）1.解析：```pythondefsquare_list(input_list):return[x**2forxininput_list]```2.解析：```pythondeflong_words(input_string):words=input_string.split()return[wordforwordinwordsiflen(word)>5]```3.解析：```pythondeffilter_dict(input_dict):return{key:valueforkey,valueininput_dict.items()iflen(key)>3}```四、应用题（每题10分，共30分）1.解析：```pythonimportpandasaspd#假设df是包含学生成绩的DataFrameaverage_scores=df.groupby('学生ID')['成绩'].mean()highest_score_student=df.loc[df['成绩']==df['成绩'].max()]subject_average_scores=df.groupby('科目')['成绩'].mean()```2.解析：```python#假设df是包含商品销售数据的DataFramedaily_sales=df.groupby('销售日期')['销售额'].sum()highest_sales_product=df.loc[df['销售额']==df['销售额'].max()]sales_trend=df.groupby('商品ID')['销售额'].resample('W').mean()```3.解析：```python#假设df是包含员工信息的DataFrameaverage_salary_by_department=df.groupby('部门')['薪资'].mean()highest_salary_employee=df.loc[df['薪资']==df['薪资'].max()]employee_count_by_department=df.groupby('部门').size()```五、编程题（每题15分，共45分）1.解析：该函数使用列表推导式计算列表中每个元素的平方。2.解析：该函数使用字符串的split()方法将输入字符串分割成单词列表，然后使用列表推导式筛选出长度大于5的单词。3.解析：该函数使用字典推导式遍历输入字典的键值对，并筛选出键长度大于3的键值对。六、分析题（每题10分，共30分）1.解析：列表推导式