2025年全国计算机二级Python数据分析考试冲刺试卷

2025年全国计算机二级Python数据分析考试冲刺试卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列关于Python变量的说法中，正确的是（）。A.变量名必须以数字开头B.变量名区分大小写C.一个变量只能存储一种数据类型D.变量名可以使用下划线、字母和数字，但不能以数字开头2.以下哪个不是Python的内置数据类型？（）A.listB.dictC.arrayD.tuple3.在Python中，用于去除字符串开头和结尾空白字符的函数是（）。A.strip()B.split()C.join()D.replace()4.下列关于NumPy数组的说法中，错误的是（）。A.NumPy数组必须是同一数据类型B.一维数组可以用列表或元组直接创建C.NumPy数组的形状（shape）是可变的D.NumPy数组不支持索引切片操作5.在Pandas中，用于表示缺失数据的特殊值是（）。A.NoneB.NaNC.0D.''6.读取CSV文件到PandasDataFrame对象，应使用哪个函数？（）A.read_excel()B.read_sql()C.read_csv()D.read_json()7.在Pandas中，对DataFrame进行排序，使用哪个参数可以指定按降序排列？（）A.orderB.sortC.ascendingD.sort_values8.下列哪个Pandas函数用于计算数据的描述性统计信息？（）A.info()B.describe()C.value_counts()D.unique()9.在Matplotlib中，用于绘制散点图的函数是（）。A.plot()B.hist()C.scatter()D.bar()10.如果要在一个图表中绘制多条折线，应该使用Matplotlib的（）函数多次调用？A.figure()B.subplot()C.plot()D.legend()二、填空题（每空2分，共20分）1.Python中，用于定义函数的关键字是_________。2.在Pandas中，创建DataFrame可以使用字典，其中字典的键对应_________，值对应_________。3.使用Pandas的`groupby()`函数对数据进行分组后，通常需要结合_________函数进行聚合计算。4.Matplotlib中最顶层的模块是_________，用于创建绘图窗口。5.若要设置Matplotlib图表的标题，使用_________函数，并设置参数_________。6.处理包含大量重复值的列时，可以使用Pandas的_________函数来统计每个值出现的次数。7.在进行数据分析和可视化之前，通常需要对原始数据进行_________，以确保数据质量。8.NumPy中，`arr.reshape((3,4))`的作用是将数组`arr`调整为_________维，包含_________个元素。9.在Pandas中，选择DataFrame中满足条件的行的语法是_________。10.如果要使用Pandas连接两个不相关的DataFrame，通常使用_________方法。三、程序设计题（每题10分，共30分）1.编写Python代码，完成以下任务：*使用NumPy创建一个3x3的二维数组`arr`，元素从1到9。*将数组`arr`中的所有元素值乘以2。*提取数组`arr`的第二行。*输出修改后的数组`arr`和提取的行。2.假设有一个PandasDataFrame`df`，包含列'姓名','年龄','城市'。请编写代码完成以下操作：*从`df`中筛选出所有年龄大于30岁的人的信息。*计算每个城市的人数统计，并将结果存储在一个新的DataFrame`city_count`中，该DataFrame应包含两列：'城市'和'人数'。3.使用Matplotlib绘制以下图表：*创建一个图表（figure）。*在该图表中绘制函数y=x^2的图像，其中x的取值范围是[-2,2]，步长为0.1。图像应使用蓝色实线表示。*设置图表的标题为"y=x^2"。*设置x轴标签为"x"，y轴标签为"y"。*显示该图表。四、综合应用题（共30分）假设有一个名为`sales.csv`的CSV文件，包含以下列：`'日期'`(格式为'YYYY-MM-DD'),`'产品'`,`'销售额'`,`'销售数量'`,`'城市'`。请编写Python代码完成以下数据分析任务：1.读取`sales.csv`文件到PandasDataFrame`df`。2.将`日期`列转换为Pandas的`datetime`类型。3.计算每个产品的总销售额，并将结果按销售额从高到低排序，存储在`product_sales_sorted`DataFrame中。4.绘制一个柱状图，展示前5个销售额最高的产品的总销售额。图表应包含标题、坐标轴标签和图例（如果需要）。5.添加代码，计算并输出`df`中所有城市销售额的平均值。试卷答案一、选择题1.B2.C3.A4.D5.B6.C7.C8.B9.C10.C二、填空题1.def2.列名，行数据3.aggregate/agg4.matplotlib5.title,title6.value_counts7.数据清洗8.二，189.df[条件]10.merge/join三、程序设计题1.```pythonimportnumpyasnp#创建数组arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])#元素乘以2arr=arr*2#提取第二行row_2=arr[1,:]#输出结果print("修改后的数组arr:")print(arr)print("\n提取的第二行:")print(row_2)```*解析思路：使用`np.array()`创建指定元素的二维数组。通过`*`运算符对数组中所有元素进行乘法操作。利用索引`arr[1,:]`获取数组的第二行（索引从0开始）。最后打印修改后的数组和提取的行。2.```pythonimportpandasaspd#假设df是已经存在的DataFrame#df=pd.read_csv('some_file.csv')#示例读取方式#筛选年龄大于30的行df_filtered=df[df['年龄']>30]#计算每个城市的人数统计city_count=df['城市'].value_counts().reset_index()city_count.columns=['城市','人数']#重命名列#输出结果（实际考试中可能不需要打印）#print(df_filtered)#print(city_count)```*解析思路：利用布尔索引`df['年龄']>30`筛选满足条件的行，得到`df_filtered`。使用`df['城市'].value_counts()`统计每个城市出现的次数（即人数），默认按数量降序排列。`reset_index()`将结果转换为DataFrame格式，并使用`columns=['城市','人数']`重命名列，使其符合要求。3.```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#创建x的取值范围x=np.arange(-2,2,0.1)#计算y的值y=x2#创建图表plt.figure()#绘制y=x^2的图像plt.plot(x,y,'b-',label='y=x^2')#b-:蓝色实线#设置标题plt.title("y=x^2")#设置坐标轴标签plt.xlabel("x")plt.ylabel("y")#显示图例（如果有多条线则需要）plt.legend()#显示图表plt.show()```*解析思路：使用`np.arange()`生成x的取值序列。根据公式计算对应的y值。调用`plt.figure()`创建一个新的图表对象。使用`plt.plot()`函数绘制x和y的关系图，指定线型为蓝色实线('b-')并设置图例。使用`plt.title()`,`plt.xlabel()`,`plt.ylabel()`分别设置图表标题和坐标轴标签。最后调用`plt.show()`显示绘制好的图表。四、综合应用题```pythonimportpandasaspd#1.读取CSV文件df=pd.read_csv('sales.csv')#2.将'日期'列转换为datetime类型df['日期']=pd.to_datetime(df['日期'])#3.计算每个产品的总销售额，并排序product_sales=df.groupby('产品')['销售额'].sum()product_sales_sorted=product_sales.sort_values(ascending=False).reset_index()#4.绘制前5个销售额最高的产品的柱状图top_5_products=product_sales_sorted.head(5)plt.figure(figsize=(10,6))#设置图表大小plt.bar(top_5_products['产品'],top_5_products['销售额'],color='skyblue')plt.title('前5个销售额最高的产品')plt.xlabel('产品')plt.ylabel('总销售额')#plt.xticks(rotation=45)#如果产品名称较长，可旋转x轴标签plt.tight_layout()#自动调整布局plt.show()#5.计算df中所有城市销售额的平均值average_sales_by_city=df.groupby('城市')['销售额'].sum().mean()print(f"所有城市销售额的平均值:{average_sales_by_city}")```*解析思路：1.使用`pd.read_csv()`读取`sales.csv`文件到DataFrame`df`。2.使用`pd.to_datetime()`将'日期'列的数据类型转换为Pandas的`datetime`类型，以便后续处理（虽然本题后续步骤未直接使用，但这是标准操作）。3.使用`groupby('产品')['销售额'].sum()`按产品分组，并对每个产品的销售额进行求和。结果是一个Series，其中索引是产品名称，值是对应的总销售额。然后使用`sort_values(ascending=False)`按总销售额降序排序，最后用`reset_index()`将结果转换为DataFrame格式，存储在`product_sales_sorted`中。