2026年Python程序员题库含数据处理与分析

2026年Python程序员题库含数据处理与分析一、选择题（每题2分，共10题）1.在Pandas中，读取CSV文件并设置第一行为索引的函数是？A.`read_csv()`B.`read_excel()`C.`read_table()`D.`read_data()`2.以下哪个库最适合用于Python中的数据可视化？A.NumPyB.SciPyC.MatplotlibD.Pandas3.在Pandas中，删除DataFrame中重复行的函数是？A.`drop_duplicates()`B.`remove_duplicates()`C.`delete_duplicates()`D.`clear_duplicates()`4.以下哪个方法可以用来对PandasDataFrame进行按列排序？A.`sort()`B.`order()`C.`sort_values()`D.`arrange()`5.在Pandas中，计算分组数据的平均值应使用？A.`groupby().mean()`B.`groupby().avg()`C.`aggregate().mean()`D.`summarize().mean()`二、填空题（每题3分，共5题）6.使用Pandas处理缺失值时，`dropna()`函数默认会删除包含空值的______。7.在NumPy中，创建一个3x3全零矩阵的函数是______。8.使用Matplotlib绘制直方图的函数是______。9.在Pandas中，筛选满足条件的行的函数是______。10.数据分析中常用的标准化方法有______和______。三、简答题（每题5分，共4题）11.简述Pandas中`merge()`函数的用途及其常用参数。12.解释NumPy中的`array`和`DataFrame`的区别。13.描述如何使用Matplotlib创建子图（subplots）。14.在数据清洗中，常见的异常值处理方法有哪些？四、编程题（每题10分，共3题）15.数据读取与处理编写Python代码，使用Pandas读取名为`sales.csv`的文件，要求：-将`日期`列转换为日期格式，并设置为索引。-删除所有`销售额`为空值的行。-按区域分组，计算每个区域的销售额总和。16.数据可视化使用Matplotlib绘制以下数据的折线图和柱状图：pythonmonths=['Jan','Feb','Mar','Apr']sales=[200,150,300,250]要求：-折线图和柱状图在同一画布上显示。-添加标题和坐标轴标签。17.数据分析给定以下DataFrame：pythonimportpandasaspddata={'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[25,30,35],'薪水':[8000,10000,12000]}df=pd.DataFrame(data)编写代码实现：-计算年龄的中位数。-将`薪水`列按降序排列。-筛选出年龄大于30的记录。答案与解析一、选择题答案1.A2.C3.A4.C5.A解析：-选项A正确，`read_csv()`的`index_col`参数可设置索引列。-Matplotlib是Python中常用的数据可视化库。-`drop_duplicates()`用于删除重复行，其他选项不存在。-`sort_values()`按指定列排序，其他选项错误。-`groupby().mean()`是Pandas分组计算平均值的正确方法。二、填空题答案6.行7.`numpy.zeros()`8.`plt.hist()`9.`loc`或`iloc`10.标准差标准化、最小-最大标准化解析：-`dropna()`默认删除包含空值的行。-`numpy.zeros()`创建全零矩阵。-`plt.hist()`用于绘制直方图。-`loc`和`iloc`用于条件筛选。-标准化方法包括标准差标准化（Z-score）和最小-最大标准化（Min-Max）。三、简答题答案11.Pandas中`merge()`函数的用途及参数-用途：合并两个或多个DataFrame基于共同的列或索引。-常用参数：`on`（合并键）、`how`（合并方式：`inner`、`outer`等）、`left_on`/`right_on`（左侧/右侧键）。12.NumPy的`array`与`DataFrame`区别-`array`：NumPy的一维或多维数组，仅存储数值数据。-`DataFrame`：Pandas的二维表格结构，支持混合数据类型（数值、字符串等）。13.Matplotlib创建子图pythonfig,ax=plt.subplots(nrows=2,ncols=1)#创建2行1列的子图ax[0].plot(x,y1)#第一个子图ax[1].bar(x,y2)#第二个子图14.异常值处理方法-删除：使用`drop()`或`IQR`方法过滤。-替换：用中位数/均值填充。-分箱：将异常值归入特殊区间。四、编程题答案15.数据读取与处理pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv('sales.csv',parse_dates=['日期'],index_col='日期')df=df.dropna(subset=['销售额'])result=df.groupby('区域')['销售额'].sum()16.数据可视化pythonimportmatplotlib.pyplotaspltfig,ax1=plt.subplots()ax1.plot(months,sales,'b-',label='折线图')ax2=ax1.twinx()#创建共享x轴的第二个y轴ax2.bar(months,sales,color='orange',alpha=0.6,label='柱状图')ax1.set_title('销售数据')ax1.set_xlabel('月份')ax1.set_ylabel('销售额（折线）')ax2.set_ylabel('销售额（柱状）')plt.legend()plt.show()17.数据分析pythonimportpandasaspddata={'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[25,30,35],'薪水':[8000,10000,12000]}df=pd.DataFrame(data)median_age=df['