2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据分析与数据清洗实战案例实战试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据分析与数据清洗实战案例实战试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Python编程基础要求：掌握Python基本语法、数据类型、控制结构以及常用函数。1.下列哪个不是Python中的基本数据类型？A.intB.floatC.stringD.array2.以下哪个是Python中的元组类型？A.listB.tupleC.dictD.set3.下列哪个是Python中的条件语句？A.ifB.whileC.forD.def4.下列哪个是Python中的循环语句？A.ifB.whileC.forD.def5.下列哪个是Python中的函数定义语句？A.ifB.whileC.forD.def6.下列哪个是Python中的变量赋值语句？A.=B.==C.+=D.-=7.下列哪个是Python中的列表推导式？A.list()B.[]C.map()D.filter()8.下列哪个是Python中的字典推导式？A.dict()B.{}C.map()D.filter()9.下列哪个是Python中的集合推导式？A.set()B.{}C.map()D.filter()10.下列哪个是Python中的字符串切片操作？A.string[1:3]B.string[1,3]C.string[1..3]D.string[1,3:]二、Pandas库要求：熟悉Pandas库的基本操作，包括数据结构、数据处理、数据清洗等。1.下列哪个是Pandas库中的数据结构？A.listB.dictC.DataFrameD.Series2.下列哪个是Pandas库中的DataFrame操作方法？A.head()B.tail()C.info()D.shape3.下列哪个是Pandas库中的Series操作方法？A.head()B.tail()C.info()D.shape4.下列哪个是Pandas库中的数据读取方法？A.read_csv()B.read_excel()C.read_json()D.read_sql()5.下列哪个是Pandas库中的数据写入方法？A.to_csv()B.to_excel()C.to_json()D.to_sql()6.下列哪个是Pandas库中的数据筛选方法？A.locB.ilocC.queryD.at7.下列哪个是Pandas库中的数据排序方法？A.sort_values()B.sort_index()C.order()D.sort8.下列哪个是Pandas库中的数据合并方法？A.join()B.merge()C.concat()D.stack()9.下列哪个是Pandas库中的数据分组方法？A.groupby()B.pivot_table()C.unstack()D.stack()10.下列哪个是Pandas库中的数据聚合方法？A.sum()B.mean()C.median()D.mode()四、数据清洗与预处理要求：掌握Pandas库中数据清洗与预处理的方法，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。1.在Pandas中，如何检查DataFrame中的缺失值？A.isnull()B.notnull()C.fillna()D.dropna()2.在Pandas中，如何填充缺失值？A.fillna()B.dropna()C.isnull()D.notnull()3.在Pandas中，如何删除含有缺失值的行？A.fillna()B.dropna()C.isnull()D.notnull()4.在Pandas中，如何删除含有缺失值的列？A.fillna()B.dropna()C.isnull()D.notnull()5.在Pandas中，如何识别异常值？A.describe()B.plot()C.quantile()D.unique()6.在Pandas中，如何处理异常值？A.fillna()B.dropna()C.clip()D.replace()7.在Pandas中，如何将字符串数据转换为日期格式？A.to_datetime()B.strptime()C.dateutil.parser()D.datetime()8.在Pandas中，如何将日期时间数据转换为字符串格式？A.to_datetime()B.strptime()C.dateutil.parser()D.datetime()9.在Pandas中，如何将数值数据转换为分类数据？A.pd.cut()B.pd.qcut()C.pd.factorize()D.pd.get_dummies()10.在Pandas中，如何将分类数据转换为数值数据？A.pd.cut()B.pd.qcut()C.pd.factorize()D.pd.get_dummies()五、数据可视化要求：掌握使用Matplotlib和Seaborn库进行数据可视化。1.下列哪个是Matplotlib库中的基本绘图函数？A.plot()B.bar()C.hist()D.scatter()2.下列哪个是Seaborn库中的基本绘图函数？A.plot()B.bar()C.hist()D.scatter()3.如何在Matplotlib中创建一个简单的折线图？A.plt.plot(x,y)B.plt.line(x,y)C.plt.dashline(x,y)D.plt.solidline(x,y)4.如何在Seaborn中创建一个简单的散点图？A.sns.scatterplot(x,y)B.sns.dashscatter(x,y)C.sns.solidscatter(x,y)D.sns.lineplot(x,y)5.如何在Matplotlib中设置图表标题和坐标轴标签？A.plt.title()B.plt.xlabel()C.plt.ylabel()D.plt.legend()6.如何在Seaborn中设置图表标题和坐标轴标签？A.sns.title()B.sns.xlabel()C.sns.ylabel()D.sns.legend()7.如何在Matplotlib中添加图例？A.plt.legend()B.plt.title()C.plt.xlabel()D.plt.ylabel()8.如何在Seaborn中添加图例？A.sns.legend()B.sns.title()C.sns.xlabel()D.sns.ylabel()9.如何在Matplotlib中自定义颜色？A.plt.color()B.plt.cm()C.plt.cmap()D.plt.palette()10.如何在Seaborn中自定义颜色？A.sns.color()B.sns.cm()C.sns.cmap()D.sns.palette()六、数据分析与统计要求：掌握使用Pandas和NumPy库进行数据分析与统计。1.在Pandas中，如何计算DataFrame中数值列的平均值？A.mean()B.median()C.mode()D.sum()2.在Pandas中，如何计算DataFrame中数值列的标准差？A.std()B.var()C.quantile()D.unique()3.在Pandas中，如何计算DataFrame中数值列的中位数？A.mean()B.median()C.mode()D.sum()4.在Pandas中，如何计算DataFrame中数值列的众数？A.mean()B.median()C.mode()D.sum()5.在NumPy中，如何创建一个一维数组？A.np.array()B.np.linspace()C.np.zeros()D.np.ones()6.在NumPy中，如何计算一维数组的平均值？A.np.mean()B.np.median()C.np.mode()D.np.sum()7.在NumPy中，如何计算一维数组的标准差？A.np.std()B.np.var()C.np.quantile()D.np.unique()8.在NumPy中，如何计算一维数组的中位数？A.np.mean()B.np.median()C.np.mode()D.np.sum()9.在NumPy中，如何计算一维数组的众数？A.np.mean()B.np.median()C.np.mode()D.np.sum()10.在NumPy中，如何将一维数组转换为二维数组？A.np.array()B.np.linspace()C.np.zeros()D.np.ones()本次试卷答案如下：一、Python编程基础1.D.array解析：Python中的基本数据类型包括int、float、string和bool，而array不是Python的基本数据类型。2.B.tuple解析：元组是Python中的不可变序列，其类型标识符为tuple。3.A.if解析：条件语句在Python中通过if语句实现，用于根据条件执行不同的代码块。4.B.while解析：循环语句在Python中通过while语句实现，用于重复执行一段代码直到满足条件。5.D.def解析：函数定义在Python中使用def语句实现，用于定义可重复使用的代码块。6.A.=解析：变量赋值在Python中使用等号（=）实现，将右侧的值赋给左侧的变量。7.B.[]解析：列表推导式在Python中使用方括号[]和for循环实现，用于创建列表。8.B.{}解析：字典推导式在Python中使用花括号{}和键值对实现，用于创建字典。9.B.{}解析：集合推导式在Python中使用花括号{}实现，用于创建集合。10.A.string[1:3]解析：字符串切片操作在Python中使用方括号[]和冒号实现，用于获取字符串的子序列。二、Pandas库1.C.DataFrame解析：DataFrame是Pandas库中的主要数据结构，用于存储表格数据。2.A.head()解析：head()方法用于返回DataFrame的前n行数据。3.C.info()解析：info()方法用于返回DataFrame的描述性统计信息。4.A.read_csv()解析：read_csv()方法用于从CSV文件读取数据。5.A.to_csv()解析：to_csv()方法用于将DataFrame数据写入CSV文件。6.A.loc解析：loc方法用于基于标签选择DataFrame中的数据。7.A.sort_values()解析：sort_values()方法用于根据指定列对DataFrame进行排序。8.B.merge()解析：merge()方法用于根据指定键合并多个DataFrame。9.A.groupby()解析：groupby()方法用于根据指定列对DataFrame进行分组。10.A.sum()解析：sum()方法用于计算DataFrame中数值列的总和。三、数据清洗与预处理1.A.isnull()解析：isnull()方法用于检查DataFrame中的缺失值。2.A.fillna()解析：fillna()方法用于填充DataFrame中的缺失值。3.B.dropna()解析：dropna()方法用于删除DataFrame中含有缺失值的行。4.B.dropna()解析：dropna()方法用于删除DataFrame中含有缺失值的列。5.C.quantile()解析：quantile()方法用于计算DataFrame中数值列的分位数。6.C.clip()解析：clip()方法用于将DataFrame中的数值限制在指定的范围内。7.A.to_datetime()解析：to_datetime()方法用于将字符串数据转换为日期格式。8.D.datetime()解析：datetime()函数用于将日期时间数据转换为字符串格式。9.C.pd.factorize()解析：pd.factorize()方法用于将数值数据转换为分类数据。10.D.pd.get_dummies()解析：pd.get_dummies()方法用于将分类数据转换为数值数据。四、数据可视化1.A.plot()解析：plot()函数是Matplotlib库中的基本绘图函数，用于创建折线图、散点图等。2.A.plot()解析：plot()函数是Seaborn库中的基本绘图函数，用于创建散点图、线图等。3.A.plt.plot(x,y)解析：plt.plot(x,y)函数用于在Matplotlib中创建一个简单的折线图。4.A.sns.scatterplot(x,y)解析：sns.scatterplot(x,y)函数用于在Seaborn中创建一个简单的散点图。5.A.plt.title()解析：plt.title()函数用于设置图表标题。6.A.sns.title(