2026年Python数据分析师专业技能认证试题集

2026年Python数据分析师专业技能认证试题集一、选择题（每题2分，共20题）说明：下列每题只有一个正确答案。1.在Python中，用于处理大数据集的库是？A.PandasB.MatplotlibC.Scikit-learnD.TensorFlow2.以下哪个函数用于计算列表中元素的平均值？A.`sum()`B.`mean()`C.`median()`D.`std()`3.在数据可视化中，散点图主要用于展示？A.类别数据分布B.时间序列数据C.两个变量之间的关系D.饼图比例4.以下哪个不是Python中的数据类型？A.TupleB.DictionaryC.ArrayD.Set5.在Pandas中，用于筛选特定条件数据的函数是？A.`filter()`B.`loc()`C.`apply()`D.`map()`6.以下哪个库适用于机器学习模型的训练与评估？A.NumPyB.MatplotlibC.Scikit-learnD.Seaborn7.在Python中，用于创建交互式数据可视化的库是？A.PlotlyB.SeabornC.MatplotlibD.Pandas8.以下哪个方法用于去除PandasDataFrame中的空值？A.`dropna()`B.`fillna()`C.`drop_duplicates()`D.`sort_values()`9.在数据清洗中，"异常值"通常指？A.缺失值B.重复值C.远离大多数数据的极端值D.类别数据10.以下哪个函数用于对字符串进行分割？A.`split()`B.`join()`C.`strip()`D.`replace()`二、填空题（每空2分，共10空）说明：请根据题目要求填写正确答案。1.在Python中，用于导入Pandas库的语句是：__________。2.以下函数用于计算数据的方差：__________。3.在数据可视化中，直方图主要用于展示__________分布。4.以下方法用于对PandasDataFrame进行排序：__________。5.机器学习中常用的交叉验证方法是__________。6.在数据清洗中，__________是指数据中缺失或不一致的部分。7.以下库适用于时间序列数据的分析：__________。8.在Python中，用于创建多维数组的是__________库。9.以下函数用于对列表元素进行去重：__________。10.数据分析中常用的假设检验方法是__________。三、简答题（每题5分，共5题）说明：请根据题目要求简要回答问题。1.简述Pandas库在数据分析中的主要作用。2.解释数据清洗中常见的三个问题及其解决方法。3.描述散点图和直方图在数据可视化中的区别。4.说明机器学习中过拟合和欠拟合的概念及其解决方法。5.阐述数据分析流程中的数据探索步骤及其重要性。四、编程题（每题10分，共2题）说明：请根据题目要求编写Python代码。1.数据清洗与处理：-有一份包含用户姓名、年龄、城市和收入的数据集（存储在CSV文件中），请编写Python代码完成以下任务：1.读取CSV文件到PandasDataFrame。2.删除年龄为空的数据。3.将城市名称统一为小写。4.计算每个城市的平均收入。5.保存处理后的数据到新的CSV文件。2.数据可视化与分析：-有一份包含每日销售额和广告投入的数据集，请编写Python代码完成以下任务：1.使用Matplotlib绘制销售额与广告投入的散点图。2.使用Seaborn绘制每日销售额的分布直方图。3.计算销售额与广告投入的相关系数。4.添加图例和坐标轴标签，并保存图像为PNG文件。答案与解析一、选择题答案1.A2.B3.C4.C5.B6.C7.A8.A9.C10.A解析：1.Pandas是专门用于数据处理和分析的库，适合处理大数据集。2.`mean()`函数计算平均值，`sum()`计算总和，`median()`计算中位数，`std()`计算标准差。3.散点图用于展示两个变量之间的关系，直方图用于展示数据分布。4.Python中的数据类型包括Tuple、Dictionary、Set等，Array属于NumPy库的特定类型。5.`loc()`用于基于标签筛选数据，`filter()`用于按条件筛选，`apply()`用于对列或行应用函数，`map()`用于替换值。6.Scikit-learn是机器学习常用库，用于模型训练与评估。7.Plotly支持交互式数据可视化，Matplotlib和Seaborn是静态可视化库。8.`dropna()`用于删除空值，`fillna()`用于填充空值，`drop_duplicates()`删除重复值，`sort_values()`排序。9.异常值指远离大多数数据的极端值，缺失值是数据缺失，重复值是重复记录。10.`split()`用于分割字符串，`join()`连接字符串，`strip()`去除空格，`replace()`替换字符。二、填空题答案1.`importpandasaspd`2.`var()`3.频率4.`sort_values()`5.K折交叉验证6.缺失值7.Pandas8.NumPy9.`set()`10.T检验解析：1.`importpandasaspd`是导入Pandas库的标准语句。2.`var()`计算方差，`std()`计算标准差。3.直方图展示数据频率分布，散点图展示关系。4.`sort_values()`按指定列排序。5.K折交叉验证是常用的模型评估方法。6.缺失值是数据清洗中常见的问题。7.Pandas适用于时间序列数据分析。8.NumPy用于创建多维数组。9.`set()`去除列表重复元素。10.T检验是假设检验的常用方法。三、简答题答案1.Pandas库的作用：-数据读取与写入（CSV、Excel、SQL等）。-数据清洗（处理缺失值、重复值、异常值）。-数据处理（筛选、排序、分组、聚合）。-数据分析（统计计算、探索性分析）。2.数据清洗常见问题及解决方法：-缺失值：删除（`dropna()`）或填充（`fillna()`）。-重复值：删除（`drop_duplicates()`）。-异常值：检测（箱线图、Z-score）后删除或修正。3.散点图与直方图的区别：-散点图展示两个变量关系，直方图展示单变量分布。-散点图用点表示数据，直方图用柱状图表示频率。4.过拟合与欠拟合及解决方法：-过拟合：模型对训练数据拟合过度，泛化能力差。解决方法：增加数据量、简化模型、正则化。-欠拟合：模型过于简单，无法捕捉数据规律。解决方法：增加模型复杂度、特征工程。5.数据探索步骤及重要性：-步骤：统计描述、可视化分析、相关性分析。-重要性：发现数据规律、识别问题、为模型准备数据。四、编程题答案1.数据清洗与处理代码：pythonimportpandasaspd读取CSV文件df=pd.read_csv('data.csv')删除年龄空值df=df.dropna(subset=['年龄'])城市名称统一小写df['城市']=df['城市'].str.lower()计算每个城市平均收入city_avg_income=df.groupby('城市')['收入'].mean()print(city_avg_income)保存处理后的数据df.to_csv('processed_data.csv',index=False)2.数据可视化与分析代码：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns读取数据df=pd.read_csv('sales_data.csv')散点图plt.figure(figsize=(8,6))plt.scatter(df['广告投入'],df['销售额'],alpha=0.7)plt.xlabel('广告投入')plt.ylabel('销售额')plt.title('销售额与广告投入关系')plt.savefig('scatter_plot.png')plt.show()直方图sns.histplot(df['销售额'],kde=True,bins=20)plt.xl