2025年大數據分析師職業(yè)技能測試卷：Python數據分析與數據清洗實戰(zhàn)案例實戰(zhàn)試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Python編程基礎要求：掌握Python基本語法、數據類型、控制結構以及常用函數。1.下列哪個不是Python中的基本數據類型？A.intB.floatC.stringD.array2.以下哪個是Python中的元組類型？A.listB.tupleC.dictD.set3.下列哪個是Python中的條件語句？A.ifB.whileC.forD.def4.下列哪個是Python中的循環(huán)語句？A.ifB.whileC.forD.def5.下列哪個是Python中的函數定義語句？A.ifB.whileC.forD.def6.下列哪個是Python中的變量賦值語句？A.=B.==C.+=D.-=7.下列哪個是Python中的列表推導式？A.list()B.[]C.map()D.filter()8.下列哪個是Python中的字典推導式？A.dict()B.{}C.map()D.filter()9.下列哪個是Python中的集合推導式？A.set()B.{}C.map()D.filter()10.下列哪個是Python中的字符串切片操作？A.string[1:3]B.string[1,3]C.string[1..3]D.string[1,3:]二、Pandas庫要求：熟悉Pandas庫的基本操作，包括數據結構、數據處理、數據清洗等。1.下列哪個是Pandas庫中的數據結構？A.listB.dictC.DataFrameD.Series2.下列哪個是Pandas庫中的DataFrame操作方法？A.head()B.tail()C.info()D.shape3.下列哪個是Pandas庫中的Series操作方法？A.head()B.tail()C.info()D.shape4.下列哪個是Pandas庫中的數據讀取方法？A.read_csv()B.read_excel()C.read_json()D.read_sql()5.下列哪個是Pandas庫中的數據寫入方法？A.to_csv()B.to_excel()C.to_json()D.to_sql()6.下列哪個是Pandas庫中的數據篩選方法？A.locB.ilocC.queryD.at7.下列哪個是Pandas庫中的數據排序方法？A.sort_values()B.sort_index()C.order()D.sort8.下列哪個是Pandas庫中的數據合并方法？A.join()B.merge()C.concat()D.stack()9.下列哪個是Pandas庫中的數據分組方法？A.groupby()B.pivot_table()C.unstack()D.stack()10.下列哪個是Pandas庫中的數據聚合方法？A.sum()B.mean()C.median()D.mode()四、數據清洗與預處理要求：掌握Pandas庫中數據清洗與預處理的方法，包括缺失值處理、異常值處理、數據轉換等。1.在Pandas中，如何檢查DataFrame中的缺失值？A.isnull()B.notnull()C.fillna()D.dropna()2.在Pandas中，如何填充缺失值？A.fillna()B.dropna()C.isnull()D.notnull()3.在Pandas中，如何刪除含有缺失值的行？A.fillna()B.dropna()C.isnull()D.notnull()4.在Pandas中，如何刪除含有缺失值的列？A.fillna()B.dropna()C.isnull()D.notnull()5.在Pandas中，如何識別異常值？A.describe()B.plot()C.quantile()D.unique()6.在Pandas中，如何處理異常值？A.fillna()B.dropna()C.clip()D.replace()7.在Pandas中，如何將字符串數據轉換為日期格式？A.to_datetime()B.strptime()C.dateutil.parser()D.datetime()8.在Pandas中，如何將日期時間數據轉換為字符串格式？A.to_datetime()B.strptime()C.dateutil.parser()D.datetime()9.在Pandas中，如何將數值數據轉換為分類數據？A.pd.cut()B.pd.qcut()C.pd.factorize()D.pd.get_dummies()10.在Pandas中，如何將分類數據轉換為數值數據？A.pd.cut()B.pd.qcut()C.pd.factorize()D.pd.get_dummies()五、數據可視化要求：掌握使用Matplotlib和Seaborn庫進行數據可視化。1.下列哪個是Matplotlib庫中的基本繪圖函數？A.plot()B.bar()C.hist()D.scatter()2.下列哪個是Seaborn庫中的基本繪圖函數？A.plot()B.bar()C.hist()D.scatter()3.如何在Matplotlib中創(chuàng)建一個簡單的折線圖？A.plt.plot(x,y)B.plt.line(x,y)C.plt.dashline(x,y)D.plt.solidline(x,y)4.如何在Seaborn中創(chuàng)建一個簡單的散點圖？A.sns.scatterplot(x,y)B.sns.dashscatter(x,y)C.sns.solidscatter(x,y)D.sns.lineplot(x,y)5.如何在Matplotlib中設置圖表標題和坐標軸標簽？A.plt.title()B.plt.xlabel()C.plt.ylabel()D.plt.legend()6.如何在Seaborn中設置圖表標題和坐標軸標簽？A.sns.title()B.sns.xlabel()C.sns.ylabel()D.sns.legend()7.如何在Matplotlib中添加圖例？A.plt.legend()B.plt.title()C.plt.xlabel()D.plt.ylabel()8.如何在Seaborn中添加圖例？A.sns.legend()B.sns.title()C.sns.xlabel()D.sns.ylabel()9.如何在Matplotlib中自定義顏色？A.plt.color()B.plt.cm()C.plt.cmap()D.plt.palette()10.如何在Seaborn中自定義顏色？A.sns.color()B.sns.cm()C.sns.cmap()D.sns.palette()六、數據分析與統(tǒng)計要求：掌握使用Pandas和NumPy庫進行數據分析與統(tǒng)計。1.在Pandas中，如何計算DataFrame中數值列的平均值？A.mean()B.median()C.mode()D.sum()2.在Pandas中，如何計算DataFrame中數值列的標準差？A.std()B.var()C.quantile()D.unique()3.在Pandas中，如何計算DataFrame中數值列的中位數？A.mean()B.median()C.mode()D.sum()4.在Pandas中，如何計算DataFrame中數值列的眾數？A.mean()B.median()C.mode()D.sum()5.在NumPy中，如何創(chuàng)建一個一維數組？A.np.array()B.np.linspace()C.np.zeros()D.np.ones()6.在NumPy中，如何計算一維數組的平均值？A.np.mean()B.np.median()C.np.mode()D.np.sum()7.在NumPy中，如何計算一維數組的標準差？A.np.std()B.np.var()C.np.quantile()D.np.unique()8.在NumPy中，如何計算一維數組的中位數？A.np.mean()B.np.median()C.np.mode()D.np.sum()9.在NumPy中，如何計算一維數組的眾數？A.np.mean()B.np.median()C.np.mode()D.np.sum()10.在NumPy中，如何將一維數組轉換為二維數組？A.np.array()B.np.linspace()C.np.zeros()D.np.ones()本次試卷答案如下：一、Python編程基礎1.D.array解析：Python中的基本數據類型包括int、float、string和bool，而array不是Python的基本數據類型。2.B.tuple解析：元組是Python中的不可變序列，其類型標識符為tuple。3.A.if解析：條件語句在Python中通過if語句實現，用于根據條件執(zhí)行不同的代碼塊。4.B.while解析：循環(huán)語句在Python中通過while語句實現，用于重復執(zhí)行一段代碼直到滿足條件。5.D.def解析：函數定義在Python中使用def語句實現，用于定義可重復使用的代碼塊。6.A.=解析：變量賦值在Python中使用等號（=）實現，將右側的值賦給左側的變量。7.B.[]解析：列表推導式在Python中使用方括號[]和for循環(huán)實現，用于創(chuàng)建列表。8.B.{}解析：字典推導式在Python中使用花括號{}和鍵值對實現，用于創(chuàng)建字典。9.B.{}解析：集合推導式在Python中使用花括號{}實現，用于創(chuàng)建集合。10.A.string[1:3]解析：字符串切片操作在Python中使用方括號[]和冒號實現，用于獲取字符串的子序列。二、Pandas庫1.C.DataFrame解析：DataFrame是Pandas庫中的主要數據結構，用于存儲表格數據。2.A.head()解析：head()方法用于返回DataFrame的前n行數據。3.C.info()解析：info()方法用于返回DataFrame的描述性統(tǒng)計信息。4.A.read_csv()解析：read_csv()方法用于從CSV文件讀取數據。5.A.to_csv()解析：to_csv()方法用于將DataFrame數據寫入CSV文件。6.A.loc解析：loc方法用于基于標簽選擇DataFrame中的數據。7.A.sort_values()解析：sort_values()方法用于根據指定列對DataFrame進行排序。8.B.merge()解析：merge()方法用于根據指定鍵合并多個DataFrame。9.A.groupby()解析：groupby()方法用于根據指定列對DataFrame進行分組。10.A.sum()解析：sum()方法用于計算DataFrame中數值列的總和。三、數據清洗與預處理1.A.isnull()解析：isnull()方法用于檢查DataFrame中的缺失值。2.A.fillna()解析：fillna()方法用于填充DataFrame中的缺失值。3.B.dropna()解析：dropna()方法用于刪除DataFrame中含有缺失值的行。4.B.dropna()解析：dropna()方法用于刪除DataFrame中含有缺失值的列。5.C.quantile()解析：quantile()方法用于計算DataFrame中數值列的分位數。6.C.clip()解析：clip()方法用于將DataFrame中的數值限制在指定的范圍內。7.A.to_datetime()解析：to_datetime()方法用于將字符串數據轉換為日期格式。8.D.datetime()解析：datetime()函數用于將日期時間數據轉換為字符串格式。9.C.pd.factorize()解析：pd.factorize()方法用于將數值數據轉換為分類數據。10.D.pd.get_dummies()解析：pd.get_dummies()方法用于將分類數據轉換為數值數據。四、數據可視化1.A.plot()解析：plot()函數是Matplotlib庫中的基本繪圖函數，用于創(chuàng)建折線圖、散點圖等。2.A.plot()解析：plot()函數是Seaborn庫中的基本繪圖函數，用于創(chuàng)建散點圖、線圖等。3.A.plt.plot(x,y)解析：plt.plot(x,y)函數用于在Matplotlib中創(chuàng)建一個簡單的折線圖。4.A.sns.scatterplot(x,y)解析：sns.scatterplot(x,y)函數用于在Seaborn中創(chuàng)建一個簡單的散點圖。5.A.plt.title()解析：plt.title()函數用于設置圖表標題。6.A.sns.title(