2026年大数据技术与应用Python数据处理与分析专项题库

2026年大数据技术与应用Python数据处理与分析专项题库一、选择题（共5题，每题2分）1.在Python中，处理大规模数据集时，以下哪个库最为高效？A.PandasB.NumPyC.DaskD.Matplotlib2.以下哪个函数可以用来去除PandasDataFrame中的重复行？A.`dropna()`B.`drop_duplicates()`C.`fillna()`D.`unique()`3.在Python中，如何使用正则表达式匹配字符串中的所有数字？A.`re.findall(r'\d+',text)`B.`re.search(r'\d+',text)`C.`re.match(r'\d+',text)`D.`re.split(r'\d+',text)`4.以下哪个Pandas方法可以用来对DataFrame按某一列进行分组统计？A.`groupby()`B.`merge()`C.`pivot()`D.`concat()`5.在Python中，如何将一个列表转换为DataFrame？A.`pd.DataFrame.from_list()`B.`pd.DataFrame.from_dict()`C.`pd.DataFrame.from_records()`D.`pd.DataFrame.from_dict(data=list)`二、填空题（共5题，每题2分）1.在Pandas中，使用_________函数可以读取CSV文件并将其加载为DataFrame。答案：`pd.read_csv()`2.在Python中，使用_________模块可以处理大规模分布式数据集。答案：`Dask`3.以下代码段可以实现字符串脱敏，其中`re.sub()`函数的第一个参数是_________，第二个参数是替换后的字符串。pythonimportretext="123456"masked=re.sub(r'\d','',text)答案：正则表达式4.在Pandas中，使用_________函数可以对缺失值进行填充。答案：`fillna()`5.以下代码段可以实现DataFrame的列合并，其中`+`操作符的作用是_________。pythondf=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[3,4]})df['C']=df['A']+df['B']答案：将两列相加三、简答题（共3题，每题5分）1.简述Pandas中`groupby()`函数的基本用法及其应用场景。答：`groupby()`函数用于对DataFrame按某一列或多列进行分组，然后可以执行聚合操作（如求和、计数、平均等）。应用场景：-数据分类统计（如按地区统计销售额）-聚合分析（如计算每个用户的平均消费）2.简述Python中正则表达式的基本语法及其常见功能。答：基本语法：-`.`：匹配任意字符（除换行）-`\d`：匹配数字-`\w`：匹配字母或数字或下划线-`[]`：匹配指定范围内的字符-`()`：分组常见功能：-文本搜索（如匹配邮箱、手机号）-文本替换（如脱敏、格式化）3.简述Pandas中处理缺失值的三种常用方法。答：-`dropna()`：删除包含缺失值的行或列-`fillna()`：填充缺失值（可使用常数、前值、后值等）-`interpolate()`：插值填充（如线性插值）四、编程题（共5题，每题10分）1.编写Python代码，读取名为`sales.csv`的CSV文件，并将其中的`date`列转换为日期格式，然后计算每个月的总销售额。pythonimportpandasaspd示例数据：date,sales2023-01-01,1002023-01-15,200...答：pythondf=pd.read_csv('sales.csv')df['date']=pd.to_datetime(df['date'])df['month']=df['date'].dt.monthmonthly_sales=df.groupby('month')['sales'].sum()2.编写Python代码，处理以下文本数据，统计其中每个单词的出现频率（忽略大小写和标点符号）。pythontext="Pythonisapowerfullanguage.Pythoniswidelyusedindataanalysis."答：pythonimportretext=re.sub(r'[^\w\s]','',text).lower()words=text.split()word_count=pd.Series(words).value_counts()3.编写Python代码，读取名为`customer.csv`的CSV文件，然后筛选出年龄大于30岁的用户，并按年龄降序排列，最后输出前10条记录。python示例数据：name,age,cityAlice,25,BeijingBob,35,Shanghai...答：pythondf=pd.read_csv('customer.csv')filtered_df=df[df['age']>30].sort_values('age',ascending=False).head(10)4.编写Python代码，使用Pandas创建一个DataFrame，包含以下列：`id`（整数），`name`（字符串），`sales`（浮点数），然后按`sales`列进行降序排序，并输出排序后的DataFrame。答：pythonimportpandasaspddata={'id':[1,2,3],'name':['A','B','C'],'sales':[200.5,150.2,300.1]}df=pd.DataFrame(data)sorted_df=df.sort_values('sales',ascending=False)5.编写Python代码，读取名为`log.txt`的日志文件，每行包含一个时间戳和一条消息，统计每分钟出现的消息数量。python示例内容：2023-10-0108:00:01INFO:Userloggedin2023-10-0108:01:05INFO:Dataprocessed...答：pythonimportpandasaspdwithopen('log.txt','r')asf:lines=f.readlines()df=pd.DataFrame([line.strip().split()forlineinlines],columns=['timestamp','message'])df['timestamp']=pd.to_datetime(df['timestamp'])minute_count=df.groupby(df['timestamp'].dt.minute)['message'].count()答案与解析一、选择题答案与解析1.C解析：Dask是专门为大规模数据设计的分布式计算库，比Pandas和NumPy更适合处理超大规模数据集。2.B解析：`drop_duplicates()`用于去除重复行，其他选项功能不符。3.A解析：`re.findall(r'\d+',text)`匹配所有数字序列。4.A解析：`groupby()`用于分组统计，其他选项功能不符。5.D解析：`pd.DataFrame.from_dict(data=list)`可以将字典转换为DataFrame，其中`data`为列表。二、填空题答案与解析1.`pd.read_csv()`解析：Pandas的`read_csv()`函数是读取CSV文件的常用方法。2.`Dask`解析：Dask是Python中的分布式计算库，适用于大规模数据集。3.正则表达式解析：`re.sub()`的第一个参数是正则表达式，用于匹配要替换的文本。4.`fillna()`解析：`fillna()`用于填充缺失值，是Pandas的常用方法。5.将两列相加解析：`+`操作符在DataFrame中用于列间计算，如相加。三、简答题答案与解析1.Pandas中`groupby()`函数的基本用法及其应用场景解析：-基本用法：`df.groupby('column').agg({'column2':'sum'})`-应用场景：数据分类统计、聚合分析等。2.Python中正则表达式的基本语法及其常见功能解析：-基本语法：`.`、`\d`、`\w`、`[]`、`()`等。-常见功能：文本搜索、替换等。3.Pandas中处理缺失值的三种常用方法解析：-`dropna()`：删除缺失值。-`fillna()`：填充缺失值。-`interpolate()`：插值填充。四、编程题答案与解析1.读取CSV文件并计算每月销售额解析：-读取CSV文件并转换为日期格式。-按月份分组并计算总销售额。2.统计文本中每个单词的出现频率解析：-使用正则表达式去除标点符号并转换为小写。-分割单词并统计频率。3.筛选年龄大于30岁的用户并排序解析：-读