2026年专升本Python数据分析Pandas库应用专题卷附答案解析与数据清洗

2026年专升本Python数据分析Pandas库应用专题卷附答案解析与数据清洗

一、单选题（共20题）

1：Pandas库中，以下哪个方法用于读取CSV文件？

A.read_csv()B.read_excel()C.read_json()D.read_html()

答案：A

解析：正确选项A，因为`read_csv()`是Pandas库中用于读取CSV文件的方法。选项B的`read_excel()`用于读取Excel文件，选项C的`read_json()`用于读取JSON文件，选项D的`read_html()`用于读取HTML文件。

2：在Pandas中，如何选择DataFrame中的特定列？

A.df['column_name']B.df.column_nameC.df.columns['column_name']D.df.get('column_name')

答案：A

解析：正确选项A，`df['column_name']`是Pandas中选择DataFrame中特定列的标准语法。选项B尝试直接使用点操作符访问列，这在Pandas中是不正确的。选项C和D的语法在Pandas中不存在。

3：以下哪个函数用于在Pandas中删除重复行？

A.drop_duplicates()B.remove_duplicates()C.deduplicate()D.unique()

答案：A

解析：正确选项A，`drop_duplicates()`是Pandas中删除重复行的函数。选项B、C和D都不是Pandas库中的标准函数。

4：在Pandas中，如何重命名DataFrame中的列？

A.df.rename(columns={'old_name':'new_name'})B.df.rename(columns={'old_name','new_name'})C.df.columns.rename('new_name')D.df.rename(columns={'old_name','new_name'},inplace=True)

答案：D

解析：正确选项D，`df.rename(columns={'old_name':'new_name'},inplace=True)`是Pandas中重命名列的正确方法。选项A缺少`inplace=True`，选项B语法错误，选项C语法不正确。

5：以下哪个函数用于在Pandas中填充缺失值？

A.fillna()B.fill()C.complete()D.interpolate()

答案：A

解析：正确选项A，`fillna()`是Pandas中填充缺失值的标准函数。选项B、C和D不是Pandas库中的标准函数。

6：在Pandas中，以下哪个方法用于计算DataFrame的描述性统计？

A.describe()B.summary()C.stats()D.analyze()

答案：A

解析：正确选项A，`describe()`是Pandas中计算描述性统计的方法。选项B、C和D不是Pandas库中的标准函数。

7：以下哪个函数用于在Pandas中按条件过滤行？

A.filter()B.where()C.query()D.select()

答案：C

解析：正确选项C，`query()`是Pandas中按条件过滤行的函数。选项A、B和D在Pandas中不是用于过滤行的标准函数。

8：在Pandas中，以下哪个方法用于将数据类型转换为整数？

A.to_int()B.to_integer()C.astype(int)D.convert(int)

答案：C

解析：正确选项C，`astype(int)`是Pandas中将数据类型转换为整数的方法。选项A、B和D不是Pandas库中的标准函数。

9：以下哪个函数用于在Pandas中计算两个DataFrame的交集？

A.intersect()B.intersect1d()C.intersect2d()D.merge()

答案：C

解析：正确选项C，`intersect2d()`是Pandas中计算两个DataFrame的交集的方法。选项A、B和D在Pandas中不是用于计算交集的标准函数。

10：在Pandas中，以下哪个方法用于将字符串分割成列表？

A.split()B.splitlines()C.splitlines_into()D.split_into()

答案：A

解析：正确选项A，`split()`是Pandas中将字符串分割成列表的方法。选项B、C和D在Pandas中不是用于分割字符串的标准函数。

11：以下哪个函数用于在Pandas中计算两个DataFrame的并集？

A.union()B.union1d()C.union2d()D.merge()

答案：C

解析：正确选项C，`union2d()`是Pandas中计算两个DataFrame的并集的方法。选项A、B和D在Pandas中不是用于计算并集的标准函数。

12：在Pandas中，以下哪个方法用于将数据类型转换为浮点数？

A.to_float()B.to_float64()C.astype(float)D.convert(float)

答案：C

解析：正确选项C，`astype(float)`是Pandas中将数据类型转换为浮点数的方法。选项A、B和D不是Pandas库中的标准函数。

13：以下哪个函数用于在Pandas中计算DataFrame的均值？

A.mean()B.average()C.avg()D.sum()

答案：A

解析：正确选项A，`mean()`是Pandas中计算DataFrame的均值的方法。选项B、C和D虽然可以计算平均值，但不是专门用于这个目的的标准函数。

14：在Pandas中，以下哪个方法用于将DataFrame中的数据按列排序？

A.sort()B.sort_values()C.order()D.arrange()

答案：B

解析：正确选项B，`sort_values()`是Pandas中将DataFrame中的数据按列排序的方法。选项A、C和D在Pandas中不是用于排序的标准函数。

15：以下哪个函数用于在Pandas中计算DataFrame的方差？

A.var()B.variance()C.std_dev()D.stdev()

答案：A

解析：正确选项A，`var()`是Pandas中计算DataFrame的方差的方法。选项B、C和D虽然可以计算方差，但不是专门用于这个目的的标准函数。

16：在Pandas中，以下哪个方法用于将DataFrame中的数据按行排序？

A.sort()B.sort_values()C.order()D.arrange()

答案：A

解析：正确选项A，`sort()`是Pandas中将DataFrame中的数据按行排序的方法。选项B、C和D在Pandas中不是用于排序的标准函数。

17：以下哪个函数用于在Pandas中计算DataFrame的标准差？

A.std()B.standard_deviation()C.std_dev()D.stdev()

答案：A

解析：正确选项A，`std()`是Pandas中计算DataFrame的标准差的方法。选项B、C和D虽然可以计算标准差，但不是专门用于这个目的的标准函数。

18：在Pandas中，以下哪个方法用于将DataFrame中的数据按时间排序？

A.sort()B.sort_values()C.order()D.arrange()

答案：B

解析：正确选项B，`sort_values()`是Pandas中将DataFrame中的数据按时间排序的方法。选项A、C和D在Pandas中不是用于排序的标准函数。

19：以下哪个函数用于在Pandas中计算DataFrame的计数？

A.count()B.count_values()C.num()D.nunique()

答案：A

解析：正确选项A，`count()`是Pandas中计算DataFrame的计数的方法。选项B、C和D虽然可以计算计数，但不是专门用于这个目的的标准函数。

20：在Pandas中，以下哪个方法用于将DataFrame中的数据按类别排序？

A.sort()B.sort_values()C.order()D.arrange()

答案：B

解析：正确选项B，`sort_values()`是Pandas中将DataFrame中的数据按类别排序的方法。选项A、C和D在Pandas中不是用于排序的标准函数。

二、多选题（共10题）

21：以下哪些是Pandas库中常用的数据清洗方法？

A.删除重复行B.填充缺失值C.转换数据类型D.选择特定列E.排序数据

答案：ABCDE

解析：所有选项都是Pandas库中常用的数据清洗方法。A选项“删除重复行”有助于减少数据冗余；B选项“填充缺失值”处理数据中的缺失数据；C选项“转换数据类型”确保数据格式正确；D选项“选择特定列”有助于聚焦于重要数据；E选项“排序数据”使得数据分析更加容易。

22：在Pandas中，以下哪些操作可以用于数据预处理？

A.数据类型转换B.缺失值处理C.数据排序D.数据合并E.数据分组

答案：ABCE

解析：A选项“数据类型转换”和B选项“缺失值处理”是数据清洗的常见操作；C选项“数据排序”有助于组织数据；E选项“数据分组”是数据聚合的预处理步骤。D选项“数据合并”通常是在数据预处理之后的步骤，用于将多个数据集合并在一起。

23：以下哪些方法可以用于在Pandas中处理缺失数据？

A.fillna()B.dropna()C.interpolate()D.replace()E.to_numeric()

答案：ABCD

解析：A选项“fillna()”用于填充缺失值；B选项“dropna()”用于删除含有缺失值的行或列；C选项“interpolate()”用于插值填补缺失值；D选项“replace()”可以替换特定的值，包括缺失值。E选项“to_numeric()”用于转换数据类型，而不是处理缺失值。

24：在Pandas中，以下哪些函数可以用于计算描述性统计？

A.describe()B.sum()C.mean()D.median()E.std()

答案：ACDE

解析：A选项“describe()”提供全面的描述性统计信息；C选项“mean()”计算平均值；D选项“median()”计算中位数；E选项“std()”计算标准差。B选项“sum()”虽然可以计算总和，但它不提供描述性统计的全部信息。

25：以下哪些操作可能导致PandasDataFrame中的数据类型不一致？

A.读取不同格式的数据文件B.数据类型转换错误C.列操作D.行操作E.缺失值处理

答案：ABC

解析：A选项“读取不同格式的数据文件”可能导致数据类型不一致；B选项“数据类型转换错误”在数据转换过程中可能导致类型不一致；C选项“列操作”如错误地应用函数可能导致数据类型改变。D选项“行操作”和E选项“缺失值处理”通常不会直接导致数据类型不一致。

26：以下哪些方法是Pandas中用于数据聚合的方法？

A.groupby()B.aggregate()C.sum()D.mean()E.median()

答案：ABCD

解析：A选项“groupby()”用于将数据分组，然后对每个组应用聚合函数；B选项“aggregate()”用于对分组后的数据进行更复杂的聚合；C选项“sum()”、D选项“mean()”和E选项“median()”都是聚合函数，分别用于计算总和、平均值和中位数。

27：在Pandas中，以下哪些函数可以用于数据筛选？

A.loc[]B.iloc[]C.query()D.filter()E.where()

答案：ABCDE

解析：A选项“loc[]”和B选项“iloc[]”根据标签或整数位置选择数据；C选项“query()”使用查询字符串进行数据筛选；D选项“filter()”用于基于条件筛选数据；E选项“where()”也用于基于条件筛选数据。

28：以下哪些是Pandas中用于数据转换的方法？

A.astype()B.convert_dtypes()C.get_dtypes()D.to_numeric()E.to_datetime()

答案：ABDE

解析：A选项“astype()”用于转换数据类型；B选项“convert_dtypes()”用于自动转换数据类型；D选项“to_numeric()”用于将数据转换为数值类型；E选项“to_datetime()”用于将数据转换为日期时间类型。C选项“get_dtypes()”用于获取数据类型的描述，而不是转换数据类型。

29：以下哪些是Pandas中用于数据索引的方法？

A.reset_index()B.set_index()C.index[]D.iloc[]E.loc[]

答案：BCDE

解析：B选项“set_index()”用于设置新的索引；C选项“index[]”用于访问或修改索引；D选项“iloc[]”和E选项“loc[]”用于根据位置或标签选择数据，它们都涉及索引的概念。A选项“reset_index()”用于重置或删除索引。

30：以下哪些是Pandas中用于数据可视化的方法？

A.plot()B.bar()C.hist()D.boxplot()E.scatter()

答案：ABCDE

解析：所有选项都是Pandas中用于数据可视化的方法。A选项“plot()”提供通用的绘图功能；B选项“bar()”用于绘制条形图；C选项“hist()”用于绘制直方图；D选项“boxplot()”用于绘制箱线图；E选项“scatter()”用于绘制散点图。

三、判断题（共5题）

31：Pandas库中的`drop_duplicates()`方法会删除所有重复的行，包括那些仅在一个值上重复的行。

正确（）错误（）

答案：错误

解析：`drop_duplicates()`方法默认会删除所有重复的行，包括那些在所有值上都重复的行。如果想要仅删除在特定列上重复的行，需要设置参数`subset`来指定这些列。如果不对`subset`进行设置，所有列的比较都会导致重复行的删除。

32：在Pandas中，`fillna()`方法只能用来填充数值类型的缺失数据。

正确（）错误（）

答案：错误

解析：`fillna()`方法可以用来填充任何类型的缺失数据，包括数值、字符串、布尔值等。它允许用户指定填充的值，也可以使用前一个值、后一个值或一个常量来填充。

33：Pandas库中的`sort_values()`方法默认按升序对DataFrame进行排序。

正确（）错误（）

答案：正确

解析：`sort_values()`方法默认按照升序对DataFrame中的值进行排序。如果需要按降序排序，可以通过设置参数`ascending=False`来实现。

34：使用Pandas的`merge()`方法可以连接两个不同类型的DataFrame，例如一个包含数值类型列和一个包含字符串类型列的DataFrame。

正确（）错误（）

答案：正确

解析：`merge()`方法可以连接两个DataFrame，无论它们的列数据类型如何。它根据指定的键（key）列将两个DataFrame的行进行合并。

35：在Pandas中，`groupby()`方法只能用于数值数据的聚合分析。

正确（）错误（）

答案：错误

解析：`groupby()`方法不仅限于数值数据的聚合分析，它可以用于任何类型的数据的分组操作。这意味着可以使用`groupby()`对分类数据、日期时间数据等进行分组，并在此基础上进行聚合分析。

四、材料分析题（共1题）

【给定材料】

近日，我国某城市为解决交通拥堵问题，市政府出台了一系列措施。包括：增加公共交通工具的班次和频率，提高公共交通的吸引力；对部分路段实施单向通行，优化交通流量；鼓励市民绿色出行，推广自行车和电动车的使用；对违规停车行为进行严查，规范停车秩序。

【问题】

1.分析上述措施可能带来的积极影响和潜在问题。

2.针对上述问题，提出相应的解决建议。

答案要点及解析：

1.积极影响：

-提高公共交通的便捷性和吸引力，鼓励市民使用公共交通工具，减少私家车