2026年Python数据分析与处理题集

2026年Python数据分析与处理题集一、选择题（每题2分，共20题）1.在Python中，用于处理大数据集的库是？A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn2.以下哪个函数可以用来计算DataFrame中某列的平均值？A.`mean()`B.`median()`C.`std()`D.`var()`3.在Pandas中，如何筛选出DataFrame中所有缺失值（NaN）的行？A.`df[df.isnull().any(axis=1)]`B.`df[df.isnull().any(axis=0)]`C.`df.dropna()`D.`df.fillna()`4.以下哪个库主要用于数据可视化？A.SeabornB.TensorFlowC.PyTorchD.Pandas5.在NumPy中，`array.reshape((3,4))`的作用是？A.将数组转换为3行4列的二维数组B.将数组转换为4行3列的二维数组C.报错，因为维度不匹配D.将数组转换为三维数组6.在Pandas中，`df.groupby('column').sum()`的作用是？A.对指定列进行分组并求和B.对指定列进行分组并计数C.对指定列进行分组并求平均值D.对指定列进行分组并排序7.以下哪个函数可以用来读取CSV文件？A.`read_csv()`B.`read_excel()`C.`read_sql()`D.`read_json()`8.在Matplotlib中，`plt.plot()`函数默认绘制的是？A.散点图B.折线图C.柱状图D.饼图9.在Pandas中，如何对DataFrame进行排序？A.`sort_values()`B.`sort_index()`C.`sort_columns()`D.`sort_rows()`10.在NumPy中，`np.array([1,2,3])+np.array([4,5,6])`的结果是？A.`[5,7,9]`B.`[1,2,3,4,5,6]`C.`[4,5,6]`D.报错，因为维度不匹配二、填空题（每空1分，共10空）1.在Pandas中，用于处理缺失值的函数是________和________。2.在NumPy中，用于生成随机数的库是________。3.在Matplotlib中，用于绘制直方图的函数是________。4.在Pandas中，用于筛选数据的函数是________和________。5.在Python中，用于处理时间序列数据的库是________。6.在NumPy中，用于计算数组元素总和的函数是________。7.在Pandas中，用于合并数据的函数是________和________。8.在Matplotlib中，用于设置图表标题的函数是________。9.在Python中，用于处理文本数据的库是________和________。10.在Pandas中，用于选择数据的函数是________和________。三、简答题（每题5分，共5题）1.简述Pandas中DataFrame和Series的区别。2.如何使用NumPy创建一个3x3的单位矩阵？3.在Matplotlib中，如何绘制一个带有误差线的散点图？4.如何使用Pandas读取一个SQL数据库中的数据？5.在Python中，如何处理数据中的重复值？四、编程题（每题15分，共4题）1.编写Python代码，读取一个名为“sales.csv”的CSV文件，并计算每季度的总销售额。2.编写NumPy代码，创建一个5x5的随机整数数组，并计算其主对角线元素的和。3.编写Matplotlib代码，绘制一个包含三条折线图的图表，每条折线代表不同的销售数据。4.编写Pandas代码，读取一个名为“employees.csv”的CSV文件，并筛选出工资超过80000的员工，然后按工资降序排序。答案与解析一、选择题答案与解析1.A-解析：Pandas是专门用于数据分析的库，适合处理大数据集。2.A-解析：`mean()`函数用于计算平均值，其他选项分别计算中位数、标准差和方差。3.A-解析：`df.isnull().any(axis=1)`用于筛选出包含缺失值的行。4.A-解析：Seaborn是基于Matplotlib的库，专门用于数据可视化。5.A-解析：`reshape((3,4))`将数组转换为3行4列的二维数组。6.A-解析：`groupby().sum()`用于对指定列进行分组并求和。7.A-解析：`read_csv()`函数用于读取CSV文件。8.B-解析：`plt.plot()`默认绘制折线图。9.A-解析：`sort_values()`用于对DataFrame进行排序。10.A-解析：两个数组对应元素相加得到新数组。二、填空题答案与解析1.`dropna()`,`fillna()`-解析：`dropna()`用于删除缺失值，`fillna()`用于填充缺失值。2.`numpy.random`-解析：NumPy的`random`模块用于生成随机数。3.`plt.hist()`-解析：`plt.hist()`函数用于绘制直方图。4.`loc[]`,`iloc[]`-解析：`loc[]`按标签筛选，`iloc[]`按位置筛选。5.`pandas.to_datetime()`-解析：`to_datetime()`用于处理时间序列数据。6.`np.sum()`-解析：`np.sum()`用于计算数组元素总和。7.`merge()`,`join()`-解析：`merge()`用于合并数据，`join()`用于连接数据。8.`plt.title()`-解析：`plt.title()`用于设置图表标题。9.`NLTK`,`spaCy`-解析：NLTK和spaCy是常用的文本处理库。10.`loc[]`,`iloc[]`-解析：`loc[]`按标签选择，`iloc[]`按位置选择。三、简答题答案与解析1.Pandas中DataFrame和Series的区别-DataFrame是一个二维表格，可以包含多种数据类型，而Series是一个一维数组，只能包含单一数据类型。2.如何使用NumPy创建一个3x3的单位矩阵pythonnp.eye(3)-解析：`np.eye(3)`创建一个3x3的单位矩阵，对角线元素为1，其他元素为0。3.在Matplotlib中，如何绘制一个带有误差线的散点图pythonplt.errorbar(x,y,xerr=dx,yerr=dy)-解析：`errorbar()`函数用于绘制带有误差线的散点图，`xerr`和`yerr`分别表示x和y方向的误差。4.如何使用Pandas读取一个SQL数据库中的数据pythonpd.read_sql("SELECTFROMtable_name",connection)-解析：`read_sql()`函数用于读取SQL数据库中的数据，需要指定SQL查询语句和数据库连接。5.在Python中，如何处理数据中的重复值pythondf.drop_duplicates()-解析：`drop_duplicates()`函数用于删除重复值。四、编程题答案与解析1.读取CSV文件并计算每季度总销售额pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv("sales.csv")df['Quarter']=pd.to_datetime(df['Date']).dt.to_period('Q')quarterly_sales=df.groupby('Quarter')['Sales'].sum()print(quarterly_sales)-解析：首先读取CSV文件，然后添加季度列，最后按季度分组求和。2.创建5x5随机整数数组并计算主对角线元素的和pythonimportnumpyasnparr=np.random.randint(1,10,size=(5,5))diagonal_sum=np.trace(arr)print(diagonal_sum)-解析：`np.random.randint()`生成随机整数数组，`np.trace()`计算主对角线元素的和。3.绘制三条折线图的图表pythonimportmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3,4,5]y1=[2,3,5,7,11]y2=[1,4,6,8,10]y3=[3,5,7,9,12]plt.plot(x,y1,label='Sales1')plt.plot(x,y2,label='Sales2')plt.plot(x,y3,label='Sales3')plt.legend()plt.show()-解析：`plt.plot()`绘制折线图，`plt.legend()`添加图例。4.读取CSV文件并筛选工资超过80000的员工pythonimportpand