2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据分析库PySpark应用试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：

Python数据分析库PySpark应用试题

考试时间：分钟总分：分姓名：______

一、Python数据分析库PySpark基础操作

要求：熟悉PySpark的基础操作，包括SparkSession的创建、DataFrame的

基本操作、RDD到DataFrame的转换等。

1.下列哪个选项是PySpark中用于创建SparkSession的类?

A.SparkContext

B.SparkSession

C.DataFrame

D.RDD

2.下列哪个操作可以将RDD转换为DataFrame?

A.rdd.toDF0

B.rdd.toRDDO

C.rdd.toDataFrameO

D.rdd.toSchemaO

3.在PySpark中，DataFrame的创建可以通过以下哪种方式？

A.通过读取外部文件

B.通过编程方式创建

C.通过RDD转换

D.以上都是

4.卜列哪个方法口」以获取DataFrame中的所有列名？

A.columns()

B.names()

C.columnNamesO

D.fieldNames()

5.在PySpark中，如何将DataFrame中的数据按照某个列进行排序？

A.sortBy()

B.order()

C.sort()

D.sorted0

6.在PySpark中，如何获取DataFrame中的某一行数据?

A.row()

B.getRow()

C.firstRowO

I).takeRow()

7.卜列哪个操作可以获取DataFrame中某列的值？

A.collect0

B.takeO

C.collectAsArray()

D.values()

8.在PySpark中，如何将DataFrame中的数据按照多个列进行排序？

A.sortBy()

B.order()

C.sort()

D.sorted()

9.在PySpark中，如何删除DalaFrame中的某列？

A.drop()

B.remove()

C.delete()

D.eliminateO

10.在PySpark中，如何将DalaFrame中的数据按照条件过滤？

A.filter()

B.where()

C.select()

D.takeO

二、Python数据分析库PySpark高级操作

要求：掌握PySpark的高级操作，包括DataFrame的连接、窗口函数、自定义

函数等。

1.在PySpark中，以下哪个操作用于连接两个DalaFrame?

A.union()

B.joinO

C.leftOuterJoin()

D.fullOuterJoinO

2.下列哪个操作可以实现DataFrame的左连接？

A.union()

B.joinO

C.leftOuterJoin()

D.fullOuterJoinO

3.在PySpark中，以下哪个操作可以实现DataFrame的右连接？

A.unionO

B.join()

C.leftOuterJoinO

D.ful1Outerjoin()

4.在PySpark中，以下哪个操作可以实现DataFrame的全连接？

A.unionO

B.join()

C.leftOuterJoinO

D.fullOuterJoin()

5.下列哪个函数可以计算DataFrame中某一列的求和？

A.sum()

B.count()

C.mean()

D.min()

6.在PySpark中，以下哪个函数可以计算DataFrame中某一列的最大值？

A.sum()

B.count()

C.mean()

D.max()

7.下列哪个函数可以计算DalaFrame中某一列的平均值？

A.sum()

B.count()

C.mean()

D.min()

8.在PySpark中，以下哪个函数可以计算DataFrame中某一列的最小值？

A.sum()

B.count()

C.mean()

I).min()

9.下列哪个函数可以计算DataFrame中某一列的方差？

A.var0

B.std()

C.avg()

D.count()

10.在PySpark中，以下哪个函数可以计算DataFrame中某一列的标准差？

A.var0

B.std()

C.avg()

D.count()

四、Python数据分析库PySpark数据转换与操作

要求：掌握PySpark中的数据转换和操作，包括列的添加、列的删除、数据类

型的转换等。

1.在PySpark中，以卜哪个操作可以添加一个新的列到DataFrame中？

A.withColumnO

B.withColumnRenamod()

C.withColumnToAdd0

D.withNewColumnO

2.以下哪个操作可以删除DataFrame中的某个列？

A.drop()

B.remove()

C.delete()

D.eliminateO

3.在PySpark中，以下哪个方法可以将DalaFrame中的列名从小写转换为全

大写？

A.toUppcrCaseO

B.upper()

C.capitalizeO

D.transform()

4.以下哪个操作可以将DataFrame中的数据类型从int转换为string?

A.cast()

B.convert0

C.transform()

D.changeType()

5.在PySpark中，以下哪个函数可以将DataFrame中的某一列进行分组并计

算平均值？

A.groupBy()

B.aggregate0

C.collect()

D.takeO

6.以下哪个操作可以在DataFrame中创建一个新列，该列是原列值的平方？

A.withColumn()

B.withColumnRenamed0

C.withColumnToAdd()

D.withNewColumnO

五、Python数据分析库PySpark数据存储与读取

要求：熟悉PySpark中数据的存储与读取操作，包括从本地文件系统读取数据、

将数据写入文件系统等。

1.在PySpark中，以下哪个方法用于读取CSV文件？

A.read().csv()

B.readO.csvFileO

C.read().fromCSV()

D.readO.loadCSVO

2.以下哪个方法用于将DataFrame写入CSV文件？

A.write().csv()

B.write().csvFileO

C.write().toCSV()

D.write().saveCSV()

3.在PySpark中，以下哪个方法用于读取JSON文件？

A.readO.json()

B.readO.jsonFileO

C.read().fromJSON()

D.read().loadJSON0

4.以下哪个方法用于将DataFrame写入JSON文件？

A.write().jsonO

B.write().jsonFileO

C.wrileO.toJSONO

D.write().saveJSON0

5.在PySpark中，以下哪个方法用于读取Parquet文件？

A.read().parquet()

B.read().parquetFile()

C.read().fromParque10

D.read().loadParquct()

6.以下哪个方法用于将DataFrame写入Parquet文'牛？

A.write().parquet()

B.write().parquetFileO

C.write().toParquet()

D.write().saveParquet()

六、Python数据分析库PySpark数据质量与处理

要求：了解PySpark中数据质量检杳和处理的方法，包括数据去重、缺失值处

理等。

1.在PySpark中，以下哪个方法可以删除DataFrame中的重复行？

A.distinct()

B.dropDuplicates()

C.unique0

D.removeDuplicates()

2.以下哪个方法可以填充DataFrame中的缺失值？

A.fill()

B.impute()

C.complete()

D.repair0

3.在PySpark中，以下哪个方法可以检查DataFrame中的数据是否包含缺失

值？

A.isNullO

B.containsNull()

C.hasNullO

I),nulls0

4.以卜哪个方法可以计算DataFrame中某一列的缺失值比例？

A.missingO

B.na()

C.nullFractionO

D.missingFractionO

5.在PySpark中，以下哪个方法可以将DataFrame中的非空值替换为特定的

值？

A.replace()

B.substitutc()

C.change()

D.transform()

6.以下哪个方法可以删除DataFrame中包含缺失值的行？

A.dropna0

B.romovcNa()

C.eliminateNaO

D.fiIterNaO

本次试卷答案如下：

一、Python数据分析库PySpark基础操作

1.B.SparkSession

解析：SparkSession是PySpark中用于初始化Spark应用程序的入口点，它

是SpeirkContext和DataFrame的封装。

2.A.rdd.toDF()

解析：RDD可以通过toDF()方法转换为DataFrame,这是RDD到DataFrame转

换的标准方法。

3.1).以上都是

解析：DataFramc可以通过读取外部文件、编程方式创建或通过RDD转换来创

建。

4.B.names()

解析：DataFrame的names()方法返回一个包含所有列名的列表"

5.A.sortBy()

解析：sortByO方法用于根据一个或多个列对DataFrame中的数据进行排序。

6.B.getRow()

解析：getRowO方法可以获取DataFrame中的某一行数据。

7.D.values()

解析：values。方法可以获取DataFrame中某列的值。

8.A.sortBy()

解析：sortBy()方法可以用于对DataFrame中的数据进行多列排序。

9.A.drop0

解析：drop()方法可以删除DataFrame中的某列。

10.A.filter()

解析：filter。方法可以用于根据条件过滤DataFrame中的数据。

二、Python数据分析库PySpark高级操作

1.B.join()

解析：join。方法用于连接两个DataFrame,实现内连接。

2.C.leftOuterJoin()

解析：leftOuterJoin。方法实现左连接，即使左表中的某些行在右表中没有

匹配的行，也会返回这些行。

3.B.joinO

解析：join。方法实现右连接，即使右表中的某些行在左表中没有匹配的行,

也会返回这些行。

4.D.fullOuterJoinO

解析：fullOuterJoinO方法实现全连接，包括左连接和右连接的所有情况。

5.A.sum()

解析：sum()函数可以计算DataFrame中某一列的求和。

6.D.max()

解析：max()函数可以计算DataFrame中某一列的最大值。

7.C.mean()

解析：mean。函数可以计算DataFrame中某一列的平均值。

8.D.min()

解析：min()函数可以计算DataFrame中某•列的最小值。

9.A.var0

解析：var()函数可以计算DataFrame中某一列的方差。

10.B.std()

解析：std()函数可以计算DataFrame中某一列的标茂差.

三、Python数据分析库PySpark数据转换与操作

1.A.withColumnO

解析：withCo1umn()方法可以添加一个新的列到DataFramc中。

2.A.drop()

解析：drop。方法可以删除DataFrame中的某个列。

3.A.toUpperCase()

解析：toUpperCase()方法可以将DataFrame中的列名从小写转换为全大写。

4.A.cast()

解析：cast。方法可以将DataFrame中的数据类型从int转换为stringo

5.B.aggregate()

解析：aggregate()函数可以在DataFrame中对某一列进行分组并计算聚合函

数的结果。

6.A.withColumnO

解析：\vithCo1umn()方法可以在DataFramc中创建一个新列，该列是原列值的

平方。

四、Python数据分析库PySpark数据存储与读取

1.A.read().csv()

解析：read().csv()方法用于读取CSV文件。

2.A.writeO.csv()

解析：write。,csv