2026年Python数据分析实践（计算机编程）试题及答案

2026年Python数据分析实践（计算机编程）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共10题，每题4分)1.以下哪种数据类型在Python中不能直接用于数据分析计算？（）A.列表B.字典C.元组D.集合2.在Python中，用于读取CSV文件数据的常用库是（）A.numpyB.pandasC.matplotlibD.scikit-learn3.以下哪个函数可以用于计算数组元素的均值？（）A.sum()B.mean()C.std()D.var()4.若要对DataFrame中的某一列数据进行排序，应使用的方法是（）A.sort_index()B.sort_values()C.rank()D.apply()5.在Python中，用于数据可视化的强大库是（）A.seabornB.statsmodelsC.tensorflowD.keras6.当处理大规模数据时，以下哪种数据结构更适合存储和操作数据？（）A.列表B.数组（numpy.ndarray）C.元组D.集合7.以下哪个方法可以用于将DataFrame中的数据保存为CSV文件？（）A.save()B.write()C.to_csv()D.save_as_csv()8.要从数据中提取特定条件的数据子集，可使用（）A.loc[]B.iloc[]C.query()D.以上都是9.在数据分析中，用于处理缺失值的方法不包括（）A.删除含有缺失值的行或列B.填充缺失值C.忽略缺失值进行计算D.直接修改数据类型10.以下哪个库常用于数据建模和机器学习算法？（）A.pandasB.scikit-learnC.matplotlibD.numpy第II卷（非选择题共60分）二、填空题（每题4分，共20分）1.在Python中，创建一个numpy数组的方法是使用______函数。2.pandas中的DataFrame类似于______，可以方便地处理表格数据。3.数据可视化时，设置图表标题可使用______函数（以matplotlib为例）。4.对数据进行分组操作后，要计算每组的总和，可使用______方法。5.若要对数据进行标准化处理，可使用______库中的相关函数。三、简答题（每题10分，共20分）1.简述Python中列表和numpy数组在数据分析方面的主要区别。2.说明在数据分析中，数据清洗的主要步骤和目的。四、编程题（20分）材料：有一个包含学生成绩的CSV文件，其中有“姓名”“语文成绩”“数学成绩”“英语成绩”等列。要求编写Python代码完成以下任务：读取文件数据，计算每个学生的平均成绩，并将结果保存到一个新的CSV文件中，新文件包含“姓名”和“平均成绩”两列。答题区域：五、分析题（20分）材料：给出了某城市一周内每天的气温数据，如下：[25,28,23,26,29,31,30]。要求分析这些数据的基本特征，如均值、中位数、标准差等，并绘制气温变化的折线图。答题区域：答案：第I卷答案1.C2.B3.B4.B5.A6.B7.C8.D9.D10.B第II卷答案二、填空题答案1.np.array()2.二维表格3.plt.title()4.sum()5.scikit-learn三、简答题答案1.列表是Python原生的数据结构，灵活性高但计算效率低，适合存储不同类型数据。numpy数组是专门为数值计算设计，计算效率高，元素类型必须一致，更适合大规模数值数据的处理。2.数据清洗步骤包括：处理缺失值（删除或填充）、处理重复值（删除）、处理异常值（检测并修正或剔除）；目的是提高数据质量，保证数据分析结果的准确性和可靠性。四、编程题答案```pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv('学生成绩.csv')df['平均成绩']=(df['语文成绩']+df['数学成绩']+df['英语成绩'])/3new_df=df[['姓名','平均成绩']]new_df.to_csv('学生平均成绩.csv',index=False)```五、分析题答案均值：(25+28+23+26+29+31+30)/7=27中位数：排序后为[23,25,26,28,29,30,31]，中位数是28标准差：通过计算约为2.67```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnptemps=[25,28,23,2