2026年Python数据处理与分析应用试题

2026年Python数据处理与分析应用试题一、选择题（共10题，每题2分，合计20分）考察内容：Python基础语法、数据结构、常用库应用。1.在Python中，以下哪个库主要用于数据分析和可视化？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn2.下列哪个函数可以用来过滤PandasDataFrame中的缺失值？（）A.dropna()B.fillna()C.drop()D.fill()3.在NumPy中，如何创建一个5x5的零矩阵？（）A.np.zeros((5,5))B.np.zero((5,5))C.np.zeroes((5,5))D.np.zeros5x5()4.以下哪个方法可以用来计算PandasSeries的均值？（）A.mean()B.average()C.avg()D.summarize()5.在Matplotlib中，如何绘制散点图？（）A.plt.plot(x,y,'o')B.plt.scatter(x,y)C.plt.draw(x,y)D.plt.dot(x,y)6.以下哪个库适用于机器学习模型的训练和评估？（）A.PandasB.MatplotlibC.Scikit-learnD.Seaborn7.在Pandas中，如何对DataFrame进行排序？（）A.sort()B.sort_values()C.order()D.arrange()8.在NumPy中，如何生成一个1到10的数组？（）A.np.arange(1,11)B.np.array(1,2,3,...,10)C.np.linspace(1,10,10)D.np.random.randint(1,11,10)9.在Matplotlib中，如何设置图表标题？（）A.plt.title("标题")B.plt.setHeader("标题")C.plt.xlabel("标题")D.plt.label("标题")10.在Pandas中，如何读取CSV文件？（）A.pd.read_csv("文件名.csv")B.pd.load_csv("文件名.csv")C.pd.open_csv("文件名.csv")D.pd.fetch_csv("文件名.csv")二、填空题（共5题，每题2分，合计10分）考察内容：Python常用库、数据处理技巧。1.在Pandas中，使用_______函数可以快速查看DataFrame的前几行数据。2.在NumPy中，_______函数用于计算数组元素的总和。3.在Matplotlib中，使用_______函数可以调整x轴和y轴的标签。4.在Scikit-learn中，_______模型常用于线性回归问题。5.在Pandas中，使用_______方法可以合并两个DataFrame。三、简答题（共5题，每题4分，合计20分）考察内容：数据处理流程、行业应用场景。1.简述Pandas中DataFrame和Series的区别。2.如何使用NumPy处理缺失数据？3.解释Matplotlib中plt.figure()和plt.subplots()的区别。4.在机器学习项目中，如何使用Scikit-learn进行数据预处理？5.结合实际场景，说明Pandas在金融数据分析中的应用。四、编程题（共5题，每题10分，合计50分）考察内容：实际数据处理、代码实现能力。1.数据清洗（10分）：有以下CSV文件内容（假设已保存为"data.csv"），请使用Pandas读取数据，并完成以下操作：-删除包含缺失值的行。-将"年龄"列的缺失值填充为该列的均值。-将"姓名"列统一转换为大写。python示例数据：姓名,年龄,城市张三,25,北京李四,,上海王五,30,广州2.数据可视化（10分）：使用Matplotlib绘制以下数据：pythonx=[1,2,3,4,5]y=[2,3,5,7,11]要求：-绘制散点图，并设置标题为"数据趋势"。-添加x轴和y轴标签分别为"时间"和"数值"。-设置点的大小为15，颜色为红色。3.NumPy数组操作（10分）：创建一个10x10的随机整数矩阵（范围1-100），然后：-计算矩阵的每行和每列的最大值。-提取矩阵的对角线元素。-将矩阵转置。4.Pandas分组统计（10分）：有以下DataFrame：pythondata={"部门":["销售","技术","销售","技术","销售"],"销售额":[100,200,150,250,180]}df=pd.DataFrame(data)请按部门分组，计算每个部门的销售额总和，并按总和降序排序。5.Scikit-learn简单建模（10分）：使用以下数据训练一个线性回归模型：pythonX=[[1],[2],[3],[4],[5]]y=[2,4,5,4,5]要求：-使用Scikit-learn的LinearRegression模型进行训练。-预测当X为6时的y值。-打印模型的系数和截距。答案与解析一、选择题答案1.A2.A3.A4.A5.B6.C7.B8.A9.A10.A解析：1.Pandas是数据分析的核心库，常用于数据处理、清洗和可视化。2.dropna()用于删除包含缺失值的行，fillna()用于填充缺失值。3.np.zeros((5,5))创建一个5x5的零矩阵。4.mean()计算Series的均值。5.plt.scatter(x,y)绘制散点图。6.Scikit-learn是机器学习库，用于模型训练和评估。7.sort_values()对DataFrame进行排序。8.np.arange(1,11)生成1到10的数组。9.plt.title("标题")设置图表标题。10.pd.read_csv()读取CSV文件。二、填空题答案1.head()2.sum()3.xlabel()和ylabel()4.LinearRegression5.merge()解析：1.head()查看DataFrame前几行。2.sum()计算数组元素总和。3.xlabel()和ylabel()设置轴标签。4.LinearRegression是线性回归模型。5.merge()合并两个DataFrame。三、简答题答案1.DataFrame和Series的区别：-DataFrame是二维表格，包含多列，每列可以是不同数据类型；Series是一维数组，只能包含单一数据类型。-DataFrame有行索引和列索引，Series只有单一索引。2.NumPy处理缺失数据：-使用np.nan表示缺失值，然后用np.nanmean()计算非缺失值的均值，或用np.nansum()计算非缺失值的总和。3.plt.figure()和plt.subplots()的区别：-plt.figure()创建单个图表；plt.subplots()创建多个子图，可灵活调整布局。4.Scikit-learn数据预处理：-使用train_test_split()划分数据集；用StandardScaler()标准化特征；用OneHotEncoder()处理分类特征。5.Pandas在金融数据分析中的应用：-读取交易数据，计算收益率；按时间分组分析波动率；用Pandas进行风险对冲策略模拟。四、编程题答案1.数据清洗代码：pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv("data.csv")df=df.dropna()#删除缺失值行df["年龄"]=df["年龄"].fillna(df["年龄"].mean())#填充均值df["姓名"]=df["姓名"].str.upper()#转大写2.数据可视化代码：pythonimportmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3,4,5]y=[2,3,5,7,11]plt.scatter(x,y,s=15,color='red',label='数据点')plt.title("数据趋势")plt.xlabel("时间")plt.ylabel("数值")plt.legend()plt.show()3.NumPy数组操作代码：pythonimportnumpyasnparr=np.random.randint(1,101,(10,10))row_max=np.max(arr,axis=1)col_max=np.max(arr,axis=0)diag=np.diagonal(arr)transposed=arr.T4.Pandas分组统计代码：pythonimportpandasaspddata={"部门":["销售","技术","销售","技术","销售"],"销售额":[100,200,150,250,180]}df=pd.DataFrame(data)result=df.groupby("部门")["销售额"].sum().sort_values(ascending=False)5.Scikit-learn简单建模代码：pythonfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnpX