Python数据分析工程师面试题及答案

2026年Python数据分析工程师面试题及答案一、选择题（共5题，每题2分，共10分）1.在Python中，以下哪个库最适合用于大规模数据分析？A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn2.以下哪个函数可以用来对PandasDataFrame进行按列排序？A.`sort()`B.`sort_values()`C.`sort_index()`D.`rank()`3.在Python中，如何高效地进行数据去重？A.使用`drop_duplicates()`B.使用`unique()`C.使用`np.unique()`D.使用`value_counts()`4.以下哪个库提供了用于自然语言处理的工具？A.PandasB.NumPyC.NLTKD.Matplotlib5.在Python中，以下哪个方法可以用来合并两个DataFrame？A.`merge()`B.`concat()`C.`join()`D.以上都是二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.在Python中，用于处理数据的库是______。2.在Pandas中，用于创建DataFrame的函数是______。3.在NumPy中，用于生成随机数的函数是______。4.在Matplotlib中，用于绘制直方图的函数是______。5.在Scikit-learn中，用于数据分类的模型是______。三、简答题（共5题，每题4分，共20分）1.简述Pandas和NumPy的主要区别。2.解释什么是数据清洗，并列举三个常见的数据清洗方法。3.描述如何使用Matplotlib绘制散点图。4.说明Scikit-learn中交叉验证的作用。5.解释什么是特征工程，并举例说明一个特征工程的例子。四、编程题（共5题，每题10分，共50分）1.数据读取与处理编写Python代码，读取一个CSV文件，并筛选出年龄大于30岁的用户，然后计算这些用户的平均收入。假设CSV文件名为`users.csv`，包含列`age`和`income`。2.数据可视化使用Matplotlib绘制一个柱状图，展示不同城市的人口数量。假设数据存储在一个PandasDataFrame中，包含列`city`和`population`。3.数据清洗编写Python代码，处理一个包含缺失值的DataFrame，并填充缺失值为列的均值。假设DataFrame名为`df`，包含多个数值列。4.机器学习模型使用Scikit-learn构建一个线性回归模型，预测房屋价格。假设数据存储在一个PandasDataFrame中，包含列`size`（房屋面积）和`price`（房屋价格）。5.数据聚合编写Python代码，对一个包含销售数据的DataFrame进行分组，计算每个地区的总销售额。假设DataFrame名为`sales`，包含列`region`和`amount`。答案及解析一、选择题答案及解析1.答案：A解析：Pandas是专门用于数据分析的库，支持大规模数据操作和清洗，适合用于大规模数据分析。NumPy主要用于数值计算，Matplotlib用于数据可视化，Scikit-learn用于机器学习。2.答案：B解析：`sort_values()`函数可以按指定列对DataFrame进行排序。`sort()`已弃用，`sort_index()`按索引排序，`rank()`用于计算排名。3.答案：A解析：`drop_duplicates()`函数可以去除DataFrame中的重复行。`unique()`返回唯一值，`np.unique()`用于NumPy数组，`value_counts()`用于统计值的出现次数。4.答案：C解析：NLTK（NaturalLanguageToolkit）是用于自然语言处理的库。Pandas和NumPy主要用于数据分析和数值计算，Matplotlib用于数据可视化。5.答案：D解析：`merge()`、`concat()`和`join()`都可以用来合并DataFrame。`merge()`用于基于键的合并，`concat()`用于按轴连接，`join()`是`merge()`的简化版。二、填空题答案及解析1.答案：Pandas解析：Pandas是Python中用于数据分析的主要库，支持数据读取、清洗、处理和可视化。2.答案：pd.DataFrame解析：`pd.DataFrame`是Pandas中用于创建DataFrame的函数，可以通过字典或列表创建。3.答案：np.random解析：NumPy的`np.random`模块提供了多种生成随机数的函数，如`np.random.rand()`、`np.random.randn()`等。4.答案：plt.hist解析：`plt.hist()`是Matplotlib中用于绘制直方图的函数，可以展示数据的分布情况。5.答案：LinearRegression解析：`LinearRegression`是Scikit-learn中用于数据分类的模型，属于线性回归模型。三、简答题答案及解析1.Pandas和NumPy的主要区别-Pandas：专为数据分析设计，支持DataFrame和Series数据结构，适合处理表格数据。-NumPy：专为数值计算设计，支持多维数组（ndarray），适合科学计算。2.数据清洗数据清洗是指处理数据中的缺失值、异常值、重复值和不一致性，以提高数据质量。常见方法包括：-缺失值处理：填充（均值、中位数）、删除。-异常值处理：删除或修正。-重复值处理：删除重复行。3.使用Matplotlib绘制散点图pythonimportmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3,4,5]y=[2,3,5,7,11]plt.scatter(x,y)plt.xlabel("X轴")plt.ylabel("Y轴")plt.title("散点图")plt.show()4.交叉验证的作用交叉验证是一种评估模型泛化能力的统计方法，通过将数据分成多个子集，轮流作为测试集和训练集，以减少模型过拟合的风险。5.特征工程特征工程是指从原始数据中提取或构造新的特征，以提高模型的预测能力。例如，将日期拆分为年、月、日三个特征。四、编程题答案及解析1.数据读取与处理pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv("users.csv")filtered_data=data[data["age"]>30]average_income=filtered_data["income"].mean()print(f"平均收入：{average_income}")2.数据可视化pythonimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.DataFrame({"city":["北京","上海","广州"],"population":[2154,2424,1490]})plt.bar(data["city"],data["population"])plt.xlabel("城市")plt.ylabel("人口数量")plt.title("城市人口数量")plt.show()3.数据清洗pythonimportpandasaspddf=pd.DataFrame({"A":[1,2,None,4],"B":[5,None,7,8]})df.fillna(df.mean(),inplace=True)print(df)4.机器学习模型pythonfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportpandasaspddata=pd.DataFrame({"size":[100,150,200,250],"price":[300,450,600,750]})X=data["size"].values.reshape(-1,1)y=data["price"].valuesmodel=LinearRegression()model.fit(X,y)print(f"斜率：{model.coef_[0]},截距：{ercept_}")5.数据聚合pythonimportpanda