2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫(kù)——統(tǒng)計(jì)軟件Python數(shù)據(jù)分析與可視化試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪個(gè)選項(xiàng)不是Python中用于數(shù)據(jù)導(dǎo)入的庫(kù)？A.pandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn2.在Python中，以下哪個(gè)函數(shù)可以用來創(chuàng)建一個(gè)Series對(duì)象？A.series()B.series_from_array()C.DataFrame()D.Series()3.以下哪個(gè)函數(shù)可以用來計(jì)算Series中元素的平均值？A.mean()B.sum()C.max()D.min()4.以下哪個(gè)函數(shù)可以用來計(jì)算DataFrame中行或列的均值？A.mean()B.sum()C.max()D.min()5.以下哪個(gè)函數(shù)可以用來計(jì)算DataFrame中行或列的標(biāo)準(zhǔn)差？A.std()B.var()C.mean()D.sum()6.以下哪個(gè)函數(shù)可以用來計(jì)算DataFrame中行或列的方差？A.var()B.std()C.mean()D.sum()7.以下哪個(gè)函數(shù)可以用來計(jì)算DataFrame中行或列的中位數(shù)？A.median()B.mean()C.sum()D.var()8.以下哪個(gè)函數(shù)可以用來計(jì)算DataFrame中行或列的最大值？A.max()B.min()C.mean()D.sum()9.以下哪個(gè)函數(shù)可以用來計(jì)算DataFrame中行或列的最小值？A.min()B.max()C.mean()D.sum()10.以下哪個(gè)函數(shù)可以用來將DataFrame中的數(shù)據(jù)按行或列進(jìn)行排序？A.sort_values()B.sort_index()C.sort()D.order()二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共25分）1.簡(jiǎn)述Pandas庫(kù)中DataFrame和Series的區(qū)別和聯(lián)系。2.簡(jiǎn)述Python中用于數(shù)據(jù)導(dǎo)入的常見庫(kù)及其功能。3.簡(jiǎn)述Python中計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的常用函數(shù)及其應(yīng)用場(chǎng)景。三、編程題（每題10分，共30分）1.編寫代碼，創(chuàng)建一個(gè)包含10個(gè)隨機(jī)數(shù)的Series對(duì)象，并計(jì)算其平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和方差。2.編寫代碼，創(chuàng)建一個(gè)包含10個(gè)隨機(jī)數(shù)的DataFrame，計(jì)算每列的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和方差。3.編寫代碼，將一個(gè)包含10個(gè)隨機(jī)數(shù)的Series對(duì)象按照平均值進(jìn)行降序排序。四、編程題（每題10分，共30分）4.編寫一個(gè)Python函數(shù)，該函數(shù)接收一個(gè)包含學(xué)生成績(jī)的列表作為輸入，返回一個(gè)包含學(xué)生姓名和對(duì)應(yīng)平均成績(jī)的DataFrame。假設(shè)輸入的列表包含學(xué)生的姓名和成績(jī)，格式為：`[['Alice',85],['Bob',92],['Charlie',78],['David',88]]`。五、分析題（每題10分，共20分）5.分析以下代碼段的功能，并指出其中可能存在的問題。```pythonimportpandasaspddata={'Name':['John','Anna','Peter','Linda'],'Age':[25,30,35,40],'Salary':[50000,60000,70000,80000]}df=pd.DataFrame(data)#添加一列，計(jì)算年齡和薪水的總和df['Total']=df['Age']+df['Salary']#刪除Age列df.drop('Age',axis=1,inplace=True)#打印DataFrameprint(df)```六、應(yīng)用題（每題10分，共20分）6.假設(shè)你有一份包含產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)的CSV文件，文件名為`sales_data.csv`，包含以下列：`Product`,`Category`,`Sales`,`Date`.編寫一個(gè)Python腳本，讀取該文件，計(jì)算每個(gè)產(chǎn)品類別在每個(gè)月的銷售總額，并輸出結(jié)果。結(jié)果應(yīng)包含產(chǎn)品類別和月份，以及對(duì)應(yīng)的銷售總額。本次試卷答案如下：一、選擇題（每題2分，共20分）1.C解析：Python中，pandas、NumPy和Scikit-learn都是常用的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，而Matplotlib是用于數(shù)據(jù)可視化的庫(kù)。2.A解析：`series()`函數(shù)用于創(chuàng)建一個(gè)Series對(duì)象，它是一個(gè)類似于數(shù)組的序列，可以包含不同類型的數(shù)據(jù)。3.A解析：`mean()`函數(shù)用于計(jì)算Series中元素的平均值。4.A解析：`mean()`函數(shù)也可以用于計(jì)算DataFrame中行或列的均值。5.A解析：`std()`函數(shù)用于計(jì)算Series中元素的標(biāo)準(zhǔn)差。6.B解析：`var()`函數(shù)用于計(jì)算Series中元素的方差。7.A解析：`median()`函數(shù)用于計(jì)算Series中元素的中位數(shù)。8.A解析：`max()`函數(shù)用于計(jì)算Series中元素的最大值。9.B解析：`min()`函數(shù)用于計(jì)算Series中元素的最小值。10.A解析：`sort_values()`函數(shù)可以用來根據(jù)指定列的值對(duì)DataFrame進(jìn)行排序。二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共25分）1.解析：DataFrame是一個(gè)二維的表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以包含多種類型的數(shù)據(jù)，而Series是一個(gè)一維的數(shù)組結(jié)構(gòu)，只能包含相同類型的數(shù)據(jù)。它們都可以進(jìn)行數(shù)據(jù)操作，如排序、篩選等。2.解析：常用的數(shù)據(jù)導(dǎo)入庫(kù)包括pandas的`read_csv()`、`read_excel()`、`read_sql()`等函數(shù)，NumPy的`genfromtxt()`、`loadtxt()`等函數(shù)，以及Scikit-learn的`load_iris()`、`load_digits()`等函數(shù)。3.解析：常用的統(tǒng)計(jì)量計(jì)算函數(shù)包括`mean()`、`sum()`、`max()`、`min()`、`std()`、`var()`、`median()`等，它們分別用于計(jì)算平均值、總和、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差和中位數(shù)。三、編程題（每題10分，共30分）1.解析：```pythonimportpandasaspdimportnumpyasnp#創(chuàng)建一個(gè)包含10個(gè)隨機(jī)數(shù)的Series對(duì)象random_series=pd.Series(np.random.rand(10))#計(jì)算平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和方差mean_value=random_series.mean()std_dev=random_series.std()variance=random_series.var()#輸出結(jié)果print("平均值:",mean_value)print("標(biāo)準(zhǔn)差:",std_dev)print("方差:",variance)```2.解析：```pythonimportpandasaspdimportnumpyasnp#創(chuàng)建一個(gè)包含10個(gè)隨機(jī)數(shù)的DataFramerandom_df=pd.DataFrame(np.random.rand(10,3),columns=['A','B','C'])#計(jì)算每列的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和方差mean_values=random_df.mean()std_devs=random_df.std()variances=random_df.var()#輸出結(jié)果print("平均值:\n",mean_values)print("標(biāo)準(zhǔn)差:\n",std_devs)print("方差:\n",variances)```3.解析：```pythonimportpandasaspd#創(chuàng)建一個(gè)包含10個(gè)隨機(jī)數(shù)的Series對(duì)象random_series=pd.Series(np.random.rand(10))#按照平均值進(jìn)行降序排序sorted_series=random_series.sort_values(ascending=False)#輸出排序后的結(jié)果print(sorted_series)```四、編程題（每題10分，共30分）4.解析：```pythonimportpandasaspddefcalculate_average_scores(grades_list):#創(chuàng)建一個(gè)包含學(xué)生姓名和對(duì)應(yīng)平均成績(jī)的DataFramedf=pd.DataFrame(grades_list,columns=['Name','Score'])#計(jì)算平均成績(jī)df['Average']=df['Score'].mean()returndf#測(cè)試函數(shù)grades_list=[['Alice',85],['Bob',92],['Charlie',78],['David',88]]result_df=calculate_average_scores(grades_list)print(result_df)```5.解析：代碼段的功能是創(chuàng)建一個(gè)DataFrame，添加一列計(jì)算年齡和薪水的總和，然后刪除年齡列，并打印DataFrame?？赡艽嬖诘膯栴}包括：-沒有導(dǎo)入pandas庫(kù)，導(dǎo)致`pd.DataFrame`無法使用。-在添加總和列時(shí)，可能沒有正確地引用列名，導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果錯(cuò)誤。-在刪除年齡列后，沒有檢查DataFrame是否正確更新。6.解析：```pythonimportpandasaspd#讀取CSV文件df=pd.read_csv('sales_data.csv')#將日期列轉(zhuǎn)換為datetime類型，以便按月份分組df['Date']=pd.to_datetime(df['Date'])#按產(chǎn)品類別和月份分組，并