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、单选题（本部分共20道题，每题2分，共40分。请仔细阅读每个选项，选择最符合题意的答案。）1.在Python中，以下哪个库主要用于数据分析和数据清洗？A.MatplotlibB.PandasC.NumPyD.Scikit-learn2.下列哪个函数可以用来读取CSV文件？A.read_excel()B.read_csv()C.read_sql()D.read_json()3.如何检查DataFrame中是否存在缺失值？A.isnull()B.notnull()C.empty()D.full()4.在Pandas中，如何对DataFrame进行排序？A.sort()B.order()C.sort_values()D.arrange()5.如何对DataFrame中的某一列进行去重操作？A.drop_duplicates()B.unique()C.dropna()D.remove()6.如何将两个DataFrame按照某个键进行合并？A.merge()B.join()C.concatenate()D.append()7.如何对DataFrame中的某一列进行数据类型转换？A.convert_type()B.cast()C.to_type()D.astype()8.如何对DataFrame进行分组操作？A.group()B.split()C.groupby()D.partition()9.如何对DataFrame中的缺失值进行填充？A.fillna()B.replace()C.fill()D.impute()10.如何对DataFrame进行缺失值删除？A.dropna()B.remove_na()C.delete_na()D.drop空白()11.如何对DataFrame中的某一列进行条件筛选？A.filter()B.select()C.query()D.where()12.如何对DataFrame进行透视表操作？A.pivot_table()B.pivot()C.transpose()D.reshape()13.如何对DataFrame中的某一列进行正则表达式匹配？A.regex()B.match()C.search()D.findall()14.如何对DataFrame进行时间序列处理？A.to_datetime()B.datetime()C.timestamp()D.date_range()15.如何对DataFrame进行缺失值插值？A.interpolate()B.fill()C.impute()D.inplace()16.如何对DataFrame进行数据标准化？A.scale()B.normalize()C.standardize()D.transform()17.如何对DataFrame进行数据归一化？A.normalize()B.scale()C.standardize()D.transform()18.如何对DataFrame进行数据采样？A.sample()B.extract()C.choose()D.random()19.如何对DataFrame进行数据透视？A.pivot_table()B.pivot()C.transpose()D.reshape()20.如何对DataFrame进行数据堆叠？A.stack()B.unstack()C.pile()D.fold()二、多选题（本部分共10道题，每题3分，共30分。请仔细阅读每个选项，选择所有符合题意的答案。）1.以下哪些是Pandas库的常用功能？A.数据读取B.数据清洗C.数据分析D.数据可视化2.以下哪些函数可以用来处理DataFrame中的缺失值？A.dropna()B.fillna()C.isnull()D.notnull()3.以下哪些方法可以用来对DataFrame进行排序？A.sort_values()B.sort()C.arrange()D.order()4.以下哪些方法可以用来合并两个DataFrame？A.merge()B.join()C.concatenate()D.append()5.以下哪些方法可以用来对DataFrame进行分组操作？A.groupby()B.split()C.group()D.partition()6.以下哪些方法可以用来对DataFrame中的某一列进行条件筛选？A.query()B.filter()C.select()D.where()7.以下哪些方法可以用来对DataFrame进行透视表操作？A.pivot_table()B.pivot()C.transpose()D.reshape()8.以下哪些方法可以用来对DataFrame中的某一列进行正则表达式匹配？A.regex()B.match()C.search()D.findall()9.以下哪些方法可以用来对DataFrame进行时间序列处理？A.to_datetime()B.datetime()C.timestamp()D.date_range()10.以下哪些方法可以用来对DataFrame进行数据标准化或归一化？A.scale()B.normalize()C.standardize()D.transform()三、判断题（本部分共10道题，每题2分，共20分。请仔细阅读每个选项，判断其正误。）1.Pandas库是Python中用于数据分析和数据清洗的主要库。（正确）2.read_csv()函数可以用来读取Excel文件。（错误）3.drop_duplicates()函数可以用来删除DataFrame中的重复行。（正确）4.sort_values()函数可以对DataFrame进行排序。（正确）5.merge()函数可以用来合并两个DataFrame。（正确）6.groupby()函数可以对DataFrame进行分组操作。（正确）7.fillna()函数可以用来填充DataFrame中的缺失值。（正确）8.dropna()函数可以用来删除DataFrame中的缺失值。（正确）9.query()函数可以对DataFrame进行条件筛选。（正确）10.pivot_table()函数可以对DataFrame进行透视表操作。（正确）四、简答题（本部分共5道题，每题4分，共20分。请根据题目要求，简要回答问题。）1.简述Pandas库的主要功能。2.如何对DataFrame进行数据清洗？3.简述DataFrame中缺失值处理的常用方法。4.如何对DataFrame进行数据分组操作？5.简述DataFrame中时间序列处理的常用方法。三、填空题（本部分共15道题，每题2分，共30分。请根据题目要求，在横线上填写正确的答案。）1.在Python中，用于数据分析和数据清洗的库是________。2.读取CSV文件的函数是________。3.检查DataFrame中是否存在缺失值的函数是________。4.对DataFrame进行排序的函数是________。5.对DataFrame中的某一列进行去重操作的函数是________。6.将两个DataFrame按照某个键进行合并的函数是________。7.对DataFrame中的某一列进行数据类型转换的函数是________。8.对DataFrame进行分组操作的函数是________。9.对DataFrame中的缺失值进行填充的函数是________。10.对DataFrame进行缺失值删除的函数是________。11.对DataFrame中的某一列进行条件筛选的函数是________。12.对DataFrame进行透视表操作的函数是________。13.对DataFrame中的某一列进行正则表达式匹配的函数是________。14.对DataFrame进行时间序列处理的函数是________。15.对DataFrame进行数据标准化或归一化的函数是________。四、简答题（本部分共5道题，每题4分，共20分。请根据题目要求，简要回答问题。）1.简述Pandas库的主要功能。2.如何对DataFrame进行数据清洗？3.简述DataFrame中缺失值处理的常用方法。4.如何对DataFrame进行数据分组操作？5.简述DataFrame中时间序列处理的常用方法。本次试卷答案如下一、单选题答案及解析1.B解析：Pandas是Python中用于数据分析和数据清洗的主要库，而Matplotlib主要用于数据可视化，NumPy主要用于数值计算，Scikit-learn主要用于机器学习。2.B解析：read_csv()函数是Pandas中用于读取CSV文件的函数，read_excel()用于读取Excel文件，read_sql()用于读取SQL数据库数据，read_json()用于读取JSON数据。3.A解析：isnull()函数用于检查DataFrame中是否存在缺失值，返回一个布尔型的DataFrame，where()函数用于对DataFrame进行条件筛选，dropna()函数用于删除缺失值，notnull()函数用于检查非缺失值。4.C解析：sort_values()函数可以对DataFrame进行排序，根据指定列的值进行升序或降序排序，sort()函数是Pandas中用于排序的函数，但已过时，order()函数不是Pandas中的函数。5.A解析：drop_duplicates()函数用于对DataFrame中的某一列进行去重操作，删除重复的行，unique()函数用于返回DataFrame中某一列的唯一值，dropna()函数用于删除缺失值。6.A解析：merge()函数用于将两个DataFrame按照某个键进行合并，根据指定的键将两个DataFrame进行内连接、外连接等操作，join()函数也是用于合并DataFrame，但通常用于按索引合并。7.D解析：astype()函数用于对DataFrame中的某一列进行数据类型转换，可以将列的数据类型转换为指定的类型，convert_type()函数不是Pandas中的函数，to_type()函数也不是Pandas中的函数。8.C解析：groupby()函数用于对DataFrame进行分组操作，可以根据指定的列对数据进行分组，然后对每个分组进行聚合操作，如求和、平均等。9.A解析：fillna()函数用于对DataFrame中的缺失值进行填充，可以将缺失值填充为指定的值或使用前一个值、后一个值等进行填充，replace()函数用于替换数据，fill()函数不是Pandas中的函数。10.A解析：dropna()函数用于对DataFrame进行缺失值删除，可以删除包含缺失值的行或列，remove_na()函数不是Pandas中的函数，delete_na()函数也不是Pandas中的函数。11.D解析：where()函数用于对DataFrame中的某一列进行条件筛选，可以根据指定的条件返回一个新的DataFrame，filter()函数也是用于筛选数据，但通常用于筛选整个DataFrame。12.A解析：pivot_table()函数用于对DataFrame进行透视表操作，可以将数据透视成指定的格式，pivot()函数也是用于透视表操作，但功能相对简单，transpose()函数用于转置DataFrame，reshape()函数用于重塑DataFrame。13.B解析：match()函数用于对DataFrame中的某一列进行正则表达式匹配，可以返回匹配的结果，regex()函数不是Pandas中的函数，search()函数和findall()函数也不是Pandas中的函数。14.A解析：to_datetime()函数用于对DataFrame进行时间序列处理，可以将字符串转换为时间格式，datetime()函数不是Pandas中的函数，timestamp()函数和date_range()函数也不是Pandas中的函数。15.A解析：interpolate()函数用于对DataFrame进行缺失值插值，可以使用线性插值、多项式插值等方法填充缺失值，fill()函数不是Pandas中的函数，impute()函数不是Pandas中的函数。16.C解析：standardize()函数用于对DataFrame进行数据标准化，可以将数据转换为均值为0、标准差为1的格式，scale()函数和normalize()函数也是用于数据标准化，但方法不同。17.A解析：normalize()函数用于对DataFrame进行数据归一化，可以将数据缩放到0到1的范围内，scale()函数和standardize()函数也是用于数据归一化，但方法不同。18.A解析：sample()函数用于对DataFrame进行数据采样，可以随机抽取数据，extract()函数不是Pandas中的函数，choose()函数也不是Pandas中的函数。19.A解析：pivot_table()函数用于对DataFrame进行数据透视，可以将数据透视成指定的格式，pivot()函数也是用于透视表操作，但功能相对简单，transpose()函数用于转置DataFrame，reshape()函数用于重塑DataFrame。20.A解析：stack()函数用于对DataFrame进行数据堆叠，可以将DataFrame转换为多级索引的Series，unstack()函数用于将堆叠的数据还原，pile()函数和fold()函数不是Pandas中的函数。二、多选题答案及解析1.A,B,C解析：Pandas库的主要功能包括数据读取、数据清洗、数据分析等，Matplotlib主要用于数据可视化，NumPy主要用于数值计算，Scikit-learn主要用于机器学习。2.A,B解析：dropna()函数和fillna()函数可以用来处理DataFrame中的缺失值，isnull()函数用于检查缺失值，notnull()函数用于检查非缺失值。3.A,C解析：sort_values()函数和arrange()函数可以用来对DataFrame进行排序，sort()函数是Pandas中用于排序的函数，但已过时，order()函数不是Pandas中的函数。4.A,B,C,D解析：merge()函数、join()函数、concatenate()函数和append()函数都可以用来合并两个DataFrame，根据不同的需求选择不同的函数。5.A,B解析：groupby()函数和split()函数可以用来对DataFrame进行分组操作，group()函数和partition()函数不是Pandas中的函数。6.A,B,C,D解析：query()函数、filter()函数、select()函数和where()函数都可以用来对DataFrame中的某一列进行条件筛选，根据不同的需求选择不同的函数。7.A,B解析：pivot_table()函数和pivot()函数可以用来对DataFrame进行透视表操作，transpose()函数用于转置DataFrame，reshape()函数用于重塑DataFrame。8.A,B,C,D解析：regex()函数、match()函数、search()函数和findall()函数都可以用来对DataFrame中的某一列进行正则表达式匹配，根据不同的需求选择不同的函数。9.A,D解析：to_datetime()函数和date_range()函数可以用来对DataFrame进行时间序列处理，datetime()函数不是Pandas中的函数，timestamp()函数也不是Pandas中的函数。10.A,B,C,D解析：scale()函数、normalize()函数、standardize()函数和transform()函数都可以用来对DataFrame进行数据标准化或归一化，根据不同的需求选择不同的函数。三、填空题答案及解析1.Pandas解析：Pandas是Python中用于数据分析和数据清洗的主要库，提供了丰富的数据操作功能。2.read_csv()解析：read_csv()函数是Pandas中用于读取CSV文件的函数，可以读取CSV文件并将其转换为DataFrame。3.isnull()解析：isnull()函数用于检查DataFrame中是否存在缺失值，返回一个布尔型的DataFrame，可以用来识别缺失值的位置。4.sort_values()解析：sort_values()函数可以对DataFrame进行排序，根据指定列的值进行升序或降序排序，是数据清洗中常用的操作。5.drop_duplicates()解析：drop_duplicates()函数用于对DataFrame中的某一列进行去重操作，删除重复的行，是数据清洗中常用的操作。6.merge()解析：merge()函数用于将两个DataFrame按照某个键进行合并，可以根据指定的键将两个DataFrame进行内连接、外连接等操作。7.astype()解析：astype()函数用于对DataFrame中的某一列进行数据类型转换，可以将列的数据类型转换为指定的类型，是数据清洗中常用的操作。8.groupby()解析：groupby()函数用于对DataFrame进行分组操作，可以根据指定的列对数据进行分组，然后对每个分组进行聚合操作，如求和、平均等。9.fillna()解析：fillna()函数用于对DataFrame中的缺失值进行填充，可以将缺失值填充为指定的值或使用前一个值、后一个值等进行填充，是数据清洗中常用的操作。10.dropna()解析：dropna()函数用于对DataFrame进行缺失值删除，可以删除包含缺失值的行或列，是数据清洗中常用的操作。11.where()解析：where()函数用于对DataFrame中的某一列进行条件筛选，可以根据指定的条件返回一个新的DataFrame，是数据清洗中常用的操作。12.pivot_table()解析：pivot_table()函数用于对DataFrame进行透视表操作，可以将数据透视成指定的格式，是数据分析中常用的操作。13.match()解析：match()函数用于对DataFrame中的某一列进行正则表达式匹配，可以返回匹配的结果，是数据清洗中常用的操作。14.to_datetime()解析：to_datetime()函数用于对DataFrame进行