2025年大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用期末考試題庫與指導(dǎo)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單選題（本部分共20小題，每小題2分，共40分。請仔細(xì)閱讀每個(gè)選項(xiàng)，選擇最符合題意的答案。）1.在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪一項(xiàng)操作最能體現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗的重要性？A.直接導(dǎo)入原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析B.檢查并處理缺失值、異常值C.選擇最華麗的圖表展示結(jié)果D.使用高級統(tǒng)計(jì)模型而不關(guān)心數(shù)據(jù)質(zhì)量2.SPSS軟件中，用于描述數(shù)據(jù)集中數(shù)值型變量集中趨勢的統(tǒng)計(jì)量不包括：A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差3.當(dāng)你需要將數(shù)據(jù)從寬格式轉(zhuǎn)換為長格式時(shí)，在R語言中應(yīng)該使用哪個(gè)函數(shù)？A.`summary()`B.`reshape()`C.`transform()`D.`merge()`4.在Excel中，使用“數(shù)據(jù)透視表”功能的主要目的是：A.進(jìn)行復(fù)雜的多變量回歸分析B.對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速匯總和分類C.繪制三維曲面圖D.導(dǎo)出數(shù)據(jù)到其他統(tǒng)計(jì)軟件5.如果你在統(tǒng)計(jì)軟件中遇到“矩陣維度不匹配”的錯(cuò)誤，通常是因?yàn)椋篈.數(shù)據(jù)文件太大B.變量名包含特殊字符C.變量數(shù)量與觀測值數(shù)量不一致D.軟件版本過舊6.在Stata中，如何創(chuàng)建一個(gè)新的變量來存儲(chǔ)兩個(gè)已有變量之差？A.`newvar=var1-var2`B.`generatenewvar=var1-var2`C.`summarizevar1-var2`D.`newvar=difference(var1,var2)`7.使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，哪個(gè)函數(shù)最適合繪制散點(diǎn)圖？A.`barplot()`B.`histogram()`C.`plot()`D.`boxplot()`8.在Minitab中，如何進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，判斷某樣本均值是否顯著不同于總體均值？A.使用“基本統(tǒng)計(jì)-單樣本t”功能B.使用“ANOVA”功能C.使用“回歸”功能D.使用“描述性統(tǒng)計(jì)”功能9.當(dāng)你在統(tǒng)計(jì)軟件中遇到“內(nèi)存不足”的問題時(shí)，以下哪種方法最可能解決？A.減少數(shù)據(jù)集的大小B.關(guān)閉其他正在運(yùn)行的程序C.更新統(tǒng)計(jì)軟件到最新版本D.以上所有方法都有效10.在Python的Pandas庫中，如何選擇數(shù)據(jù)集中所有名為“age”的列？A.`df['age']`B.`df.age`C.`df[:,'age']`D.`df.loc[:,'age']`11.在SAS軟件中，如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序？A.`procsortdata=dataset;`B.`datasorted_dataset;setdataset;byvariable;`C.`procsortdata=dataset;bydescendingvariable;`D.以上所有方法都正確12.當(dāng)你在統(tǒng)計(jì)軟件中繪制圖表時(shí)，哪個(gè)選項(xiàng)最能體現(xiàn)數(shù)據(jù)的美觀性和可讀性？A.使用過于鮮艷的顏色B.保持圖表簡潔，突出重點(diǎn)C.添加大量的網(wǎng)格線D.使用三維圖表展示數(shù)據(jù)13.在R語言中，如何合并兩個(gè)數(shù)據(jù)框（dataframe）？A.`merge(df1,df2)`B.`combine(df1,df2)`C.`join(df1,df2)`D.`df1+df2`14.在Excel中，使用“條件格式”功能的主要目的是：A.進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分組B.根據(jù)特定條件自動(dòng)格式化單元格C.導(dǎo)出數(shù)據(jù)到其他軟件D.繪制動(dòng)態(tài)圖表15.如果你在統(tǒng)計(jì)軟件中遇到“數(shù)據(jù)類型不匹配”的錯(cuò)誤，通常是因?yàn)椋篈.數(shù)據(jù)文件編碼錯(cuò)誤B.變量類型設(shè)置不正確C.數(shù)據(jù)集過大D.軟件版本過舊16.在Stata中，如何計(jì)算變量“income”的標(biāo)準(zhǔn)差？A.`stddevincome`B.`summarizeincome,detail`C.`sdincome`D.`stdincome`17.使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，哪個(gè)函數(shù)最適合刪除缺失值？A.`dropna()`B.`remove_na()`C.`clean_data()`D.`na.omit()`18.在Minitab中，如何計(jì)算數(shù)據(jù)集中所有數(shù)值型變量的描述性統(tǒng)計(jì)量（均值、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)等）？A.使用“基本統(tǒng)計(jì)-描述性統(tǒng)計(jì)”功能B.使用“ANOVA”功能C.使用“回歸”功能D.使用“圖形-直方圖”功能19.當(dāng)你在統(tǒng)計(jì)軟件中處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，以下哪種方法最能提高效率？A.使用數(shù)據(jù)透視表進(jìn)行快速匯總B.編寫自定義腳本進(jìn)行自動(dòng)化處理C.使用并行計(jì)算功能D.以上所有方法都有效20.在Python的Pandas庫中，如何刪除數(shù)據(jù)集中所有包含缺失值的行？A.`df.dropna()`B.`df.dropna(how='any')`C.`df.filterna()`D.`df.dropna(subset=['column_name'])`二、多選題（本部分共10小題，每小題3分，共30分。請仔細(xì)閱讀每個(gè)選項(xiàng)，選擇所有符合題意的答案。）1.在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪些操作屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理階段？A.導(dǎo)入原始數(shù)據(jù)B.檢查并處理缺失值C.繪制散點(diǎn)圖D.進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)2.SPSS軟件中，用于描述數(shù)據(jù)集中分類變量分布的統(tǒng)計(jì)量包括：A.頻數(shù)B.百分比C.均值D.標(biāo)準(zhǔn)差3.當(dāng)你需要將數(shù)據(jù)從長格式轉(zhuǎn)換為寬格式時(shí)，在R語言中應(yīng)該使用哪個(gè)函數(shù)？A.`tidyr::spread()`B.`tidyr::gather()`C.`reshape2::dcast()`D.`data.frame()`4.在Excel中，使用“數(shù)據(jù)透視表”功能可以實(shí)現(xiàn)以下哪些操作？A.對數(shù)據(jù)進(jìn)行快速匯總B.進(jìn)行多變量統(tǒng)計(jì)分析C.創(chuàng)建動(dòng)態(tài)圖表D.導(dǎo)出數(shù)據(jù)到其他軟件5.如果你在統(tǒng)計(jì)軟件中遇到“變量名過長”的錯(cuò)誤，通常是因?yàn)椋篈.變量名包含空格B.變量名超過軟件允許的最大長度C.變量名包含特殊字符D.數(shù)據(jù)文件過大6.在Stata中，以下哪些命令可以用來創(chuàng)建新變量？A.`generate`B.`create`C.`newvar=`D.`replace`7.使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，以下哪些函數(shù)可以用來繪制圖表？A.`ggplot2::geom_point()`B.`base::plot()`C.`lattice::lattice()`D.`plotly::plotly()`8.在Minitab中，以下哪些功能可以用來進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)？A.單樣本t檢驗(yàn)B.雙樣本t檢驗(yàn)C.方差分析D.回歸分析9.當(dāng)你在統(tǒng)計(jì)軟件中處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，以下哪些方法可以提高效率？A.使用數(shù)據(jù)透視表進(jìn)行快速匯總B.編寫自定義腳本進(jìn)行自動(dòng)化處理C.使用并行計(jì)算功能D.減少數(shù)據(jù)集的大小10.在Python的Pandas庫中，以下哪些函數(shù)可以用來處理數(shù)據(jù)？A.`read_csv()`B.`dropna()`C.`merge()`D.`pivot_table()`三、判斷題（本部分共10小題，每小題2分，共20分。請仔細(xì)閱讀每個(gè)選項(xiàng)，判斷其正誤。）1.在統(tǒng)計(jì)軟件中，導(dǎo)出數(shù)據(jù)時(shí)可以選擇將數(shù)據(jù)保存為CSV格式，這種格式在Excel中可以直接打開。2.SPSS軟件的語法編輯器可以幫助用戶編寫和運(yùn)行復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)分析命令，提高工作效率。3.使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，ggplot2包中的函數(shù)都需要先安裝相應(yīng)的主題包才能使用。4.在Excel中，使用“數(shù)據(jù)透視表”功能時(shí)，可以同時(shí)對多個(gè)字段進(jìn)行分組和匯總。5.如果你在統(tǒng)計(jì)軟件中遇到“數(shù)據(jù)類型不匹配”的錯(cuò)誤，通常是因?yàn)閲L試將不同類型的變量進(jìn)行運(yùn)算，例如將文本型變量與數(shù)值型變量相加。6.在Stata中，使用“generate”命令創(chuàng)建新變量時(shí)，可以同時(shí)進(jìn)行多個(gè)變量的計(jì)算和賦值。7.使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，dropna()函數(shù)默認(rèn)會(huì)刪除包含任何缺失值的行。8.在Minitab中，使用“ANOVA”功能進(jìn)行方差分析時(shí)，可以同時(shí)分析多個(gè)因素對結(jié)果的影響。9.當(dāng)你在統(tǒng)計(jì)軟件中處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，使用數(shù)據(jù)透視表進(jìn)行快速匯總通常比編寫自定義腳本更高效。10.在Python的Pandas庫中，使用merge()函數(shù)合并兩個(gè)數(shù)據(jù)框時(shí)，默認(rèn)按照兩個(gè)數(shù)據(jù)框的共同列進(jìn)行合并。四、簡答題（本部分共5小題，每小題4分，共20分。請簡要回答下列問題。）1.簡述在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)清洗的重要性體現(xiàn)在哪些方面？2.在SPSS軟件中，如何創(chuàng)建一個(gè)新的變量來存儲(chǔ)兩個(gè)已有變量之差的平方？3.在R語言中，如何使用ggplot2包繪制一個(gè)簡單的散點(diǎn)圖，并添加標(biāo)題和坐標(biāo)軸標(biāo)簽？4.在Excel中，如何使用“數(shù)據(jù)透視表”功能對銷售數(shù)據(jù)按地區(qū)和產(chǎn)品類別進(jìn)行匯總，并計(jì)算每個(gè)地區(qū)的總銷售額？5.在Python的Pandas庫中，如何使用groupby()函數(shù)對數(shù)據(jù)框按某個(gè)分類變量進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)組的均值和標(biāo)準(zhǔn)差？五、操作題（本部分共3小題，每小題10分，共30分。請根據(jù)要求完成下列操作。）1.假設(shè)你有一個(gè)包含以下變量的數(shù)據(jù)集：姓名（name）、年齡（age）、性別（gender）、收入（income）。請使用R語言編寫代碼，創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)框，其中只包含年齡大于30歲的觀測值，并將新數(shù)據(jù)框的變量名改為“name”、“age”和“new_income”，其中“new_income”是原收入變量乘以1.1后的結(jié)果。2.假設(shè)你有一個(gè)包含以下變量的數(shù)據(jù)集：訂單號(hào)（order_id）、訂單日期（order_date）、客戶ID（customer_id）、訂單金額（order_amount）。請使用Python的Pandas庫編寫代碼，創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)框，其中只包含2023年1月1日之后的所有訂單，并將新數(shù)據(jù)框按訂單金額降序排列，最后輸出前10行數(shù)據(jù)。3.假設(shè)你有一個(gè)包含以下變量的數(shù)據(jù)集：學(xué)生ID（student_id）、考試科目（subject）、考試成績（score）。請使用SPSS軟件編寫代碼，計(jì)算每個(gè)學(xué)生的平均成績，并將結(jié)果保存到一個(gè)新的數(shù)據(jù)文件中。同時(shí)，請繪制一個(gè)條形圖，展示每個(gè)考試科目的平均成績。本次試卷答案如下一、單選題答案及解析1.B解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析前的重要步驟，目的是處理數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值等問題，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。直接導(dǎo)入原始數(shù)據(jù)（A）沒有清洗，選擇最華麗的圖表（C）不是清洗，使用高級模型而不關(guān)心數(shù)據(jù)質(zhì)量（D）忽略了數(shù)據(jù)清洗的重要性。2.D解析：均值、中位數(shù)、眾數(shù)是描述數(shù)據(jù)集中趨勢的統(tǒng)計(jì)量，而標(biāo)準(zhǔn)差是描述數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計(jì)量（D）。3.B解析：在R語言中，`reshape()`函數(shù)（現(xiàn)在推薦使用`tidyr`包中的`spread()`和`gather()`函數(shù)）用于將數(shù)據(jù)從寬格式轉(zhuǎn)換為長格式（B）。`merge()`用于合并數(shù)據(jù)框（D）。4.B解析：Excel中的“數(shù)據(jù)透視表”功能主要用于對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速匯總和分類（B），其他選項(xiàng)描述的功能不正確。5.C解析：矩陣維度不匹配錯(cuò)誤通常是因?yàn)樽兞繑?shù)量與觀測值數(shù)量不一致（C），其他選項(xiàng)不是主要原因。6.B解析：在Stata中，使用`generate`命令可以創(chuàng)建新變量，例如`generatenewvar=var1-var2`（B），其他選項(xiàng)描述的方法不正確。7.C解析：在R語言中，`plot()`函數(shù)（C）最適合繪制散點(diǎn)圖，其他選項(xiàng)描述的函數(shù)用于繪制不同類型的圖表。8.A解析：在Minitab中，使用“基本統(tǒng)計(jì)-單樣本t”功能（A）可以判斷樣本均值是否顯著不同于總體均值，其他選項(xiàng)描述的功能不正確。9.D解析：內(nèi)存不足問題可以通過多種方法解決，包括減少數(shù)據(jù)集大小（A）、關(guān)閉其他程序（B）、更新軟件（C），因此D選項(xiàng)正確。10.B解析：在Pandas中，`df.age`（B）可以選擇數(shù)據(jù)集中名為“age”的列，其他選項(xiàng)描述的方法不正確。11.D解析：在SAS中，`procsort`（A）和`data`語句（B）都可以用于排序，`bydescendingvariable`（C）用于降序排序，因此D選項(xiàng)正確。12.B解析：繪制圖表時(shí)，保持圖表簡潔，突出重點(diǎn)（B）最能體現(xiàn)數(shù)據(jù)的美觀性和可讀性，其他選項(xiàng)描述的方法可能導(dǎo)致圖表混亂。13.A解析：在R語言中，`merge()`函數(shù)（A）用于合并兩個(gè)數(shù)據(jù)框，其他選項(xiàng)描述的函數(shù)不正確。14.B解析：Excel中的“條件格式”功能（B）根據(jù)特定條件自動(dòng)格式化單元格，其他選項(xiàng)描述的功能不正確。15.B解析：變量名過長錯(cuò)誤通常是因?yàn)樽兞棵^軟件允許的最大長度（B），其他選項(xiàng)不是主要原因。16.B解析：在Stata中，使用`summarizeincome,detail`（B）可以計(jì)算變量“income”的標(biāo)準(zhǔn)差，其他選項(xiàng)描述的方法不正確。17.A解析：在R語言中，`dropna()`函數(shù)（A）最適合刪除缺失值，其他選項(xiàng)描述的函數(shù)不正確。18.A解析：在Minitab中，使用“基本統(tǒng)計(jì)-描述性統(tǒng)計(jì)”功能（A）可以計(jì)算數(shù)值型變量的描述性統(tǒng)計(jì)量，其他選項(xiàng)描述的功能不正確。19.D解析：提高效率的方法包括使用數(shù)據(jù)透視表（A）、自定義腳本（B）、并行計(jì)算（C），因此D選項(xiàng)正確。20.B解析：在Pandas中，`dropna(how='any')`（B）可以刪除所有包含缺失值的行，其他選項(xiàng)描述的方法不正確。二、多選題答案及解析1.A,B解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理階段包括導(dǎo)入原始數(shù)據(jù)（A）和檢查并處理缺失值（B），繪制散點(diǎn)圖（C）和假設(shè)檢驗(yàn)（D）屬于分析階段。2.A,B解析：描述分類變量分布的統(tǒng)計(jì)量包括頻數(shù)（A）和百分比（B），均值和標(biāo)準(zhǔn)差（C,D）是描述數(shù)值型變量的統(tǒng)計(jì)量。3.A,C解析：在R語言中，`tidyr::spread()`（A）和`reshape2::dcast()`（C）用于將數(shù)據(jù)從寬格式轉(zhuǎn)換為長格式，`tidyr::gather()`（B）用于相反操作，`data.frame()`（D）用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)框。4.A,C解析：使用“數(shù)據(jù)透視表”功能可以快速匯總數(shù)據(jù)（A）和創(chuàng)建動(dòng)態(tài)圖表（C），進(jìn)行多變量統(tǒng)計(jì)分析（B）和導(dǎo)出數(shù)據(jù)（D）不是其主要功能。5.B,C解析：變量名過長錯(cuò)誤通常是因?yàn)樽兞棵^軟件允許的最大長度（B）和包含特殊字符（C），其他選項(xiàng)不是主要原因。6.A,C解析：在Stata中，`generate`命令（A）和`newvar=`（C）可以用來創(chuàng)建新變量，`create`（B）用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，`replace`（D）用于替換變量值。7.A,B,C解析：在R語言中，`ggplot2::geom_point()`（A）、`base::plot()`（B）和`lattice::lattice()`（C）可以用來繪制圖表，`plotly::plotly()`（D）是用于創(chuàng)建交互式圖表的包。8.A,B解析：在Minitab中，單樣本t檢驗(yàn)（A）和雙樣本t檢驗(yàn)（B）可以用來進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，方差分析（C）和回歸分析（D）屬于其他類型的分析。9.A,B,C解析：提高效率的方法包括使用數(shù)據(jù)透視表（A）、編寫自定義腳本（B）和并行計(jì)算（C），減少數(shù)據(jù)集大?。―）可能有助于提高效率，但不是主要方法。10.A,B,C,D解析：在Pandas中，`read_csv()`（A）、`dropna()`（B）、`merge()`（C）和`pivot_table()`（D）都可以用來處理數(shù)據(jù)，都是常用的Pandas函數(shù)。三、判斷題答案及解析1.正確解析：CSV格式是一種通用的數(shù)據(jù)交換格式，可以在Excel中直接打開，方便數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出。2.正確解析：SPSS軟件的語法編輯器允許用戶編寫和運(yùn)行復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)分析命令，提高工作效率。3.錯(cuò)誤解析：使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，ggplot2包中的函數(shù)不需要先安裝相應(yīng)的主題包就可以使用，主題包是可選的。4.正確解析：在Excel中，使用“數(shù)據(jù)透視表”功能可以同時(shí)對多個(gè)字段進(jìn)行分組和匯總，靈活地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。5.正確解析：數(shù)據(jù)類型不匹配錯(cuò)誤通常是因?yàn)閲L試將不同類型的變量進(jìn)行運(yùn)算，例如將文本型變量與數(shù)值型變量相加，導(dǎo)致錯(cuò)誤。6.正確解析：在Stata中，使用`generate`命令可以創(chuàng)建新變量，并可以同時(shí)進(jìn)行多個(gè)變量的計(jì)算和賦值，提高效率。7.正確解析：在R語言中，`dropna()`函數(shù)默認(rèn)會(huì)刪除包含任何缺失值的行，確保數(shù)據(jù)清洗的徹底性。8.正確解析：在Minitab中，使用“ANOVA”功能可以進(jìn)行方差分析，同時(shí)分析多個(gè)因素對結(jié)果的影響，是常用的統(tǒng)計(jì)方法。9.錯(cuò)誤解析：使用數(shù)據(jù)透視表進(jìn)行快速匯總（A）通常比編寫自定義腳本（B）更簡單，但編寫自定義腳本（B）可能更高效，具體取決于數(shù)據(jù)集的大小和復(fù)雜性。10.正確解析：在Pandas中，`merge()`函數(shù)可以合并兩個(gè)數(shù)據(jù)框，`groupby()`函數(shù)可以按某個(gè)分類變量進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)組的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，都是常用的數(shù)據(jù)操作方法。四、簡答題答案及解析1.數(shù)據(jù)清洗的重要性體現(xiàn)在以下方面：確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性；發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和缺失值，進(jìn)行修正或刪除，避免誤導(dǎo)分析結(jié)果；統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，方便數(shù)據(jù)整合和分析；減少數(shù)據(jù)分析時(shí)間，提高工作效率。2.在SPSS中，創(chuàng)建新變量存儲(chǔ)兩個(gè)已有變量之差的平方的命令如下：```spssgeneratenewvar=(var1-var2)**2```解析：首先計(jì)算`var1`和`var2`之差，然后對結(jié)果進(jìn)行平方運(yùn)算，存儲(chǔ)到新變量`newvar`中。3.在R語言中使用ggplot2包繪制散點(diǎn)圖，并添加標(biāo)題和坐標(biāo)軸標(biāo)簽的代碼如下：```rlibrary(ggplot2)ggplot(data,aes(x=var1,y=var2))+geom_point()+ggtitle("散點(diǎn)圖")+xlab("變量1")+ylab("變量2")```解析：首先加載ggplot2包，然后使用`ggplot()`函數(shù)指定數(shù)據(jù)和映射關(guān)系，`geom_point()`函數(shù)繪制散點(diǎn)圖，`ggtitle()`、`xlab()`和`ylab()`函數(shù)分別添加標(biāo)題和坐標(biāo)軸標(biāo)簽。4.在Excel中使用“數(shù)據(jù)透視表”功能對銷售數(shù)據(jù)按地區(qū)和產(chǎn)品類別進(jìn)行匯總，并計(jì)算每個(gè)地區(qū)的總銷售額的步驟如下：-選擇銷售數(shù)據(jù)區(qū)域-點(diǎn)擊“插入”選項(xiàng)卡，選擇“數(shù)據(jù)透視表”-在數(shù)據(jù)透視表字段列表中，將“地區(qū)”拖到行標(biāo)簽區(qū)域，將“產(chǎn)品類別”拖到列標(biāo)簽區(qū)域，將“銷售額”拖到值區(qū)域-數(shù)據(jù)透視表將顯示每個(gè)地區(qū)的總銷售額5.在Python的Pandas庫中使用`groupby()`函數(shù)對數(shù)據(jù)框按某個(gè)分類變量進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)組的均值和標(biāo)準(zhǔn)差的代碼如下：```pythonimportpandasaspdgrouped=df.groupby('category_column')mean_values=grouped.mean()std_dev_values=grouped.std()```解析：首先導(dǎo)入Pandas庫，然后使用`groupby()`函數(shù)按分類變量`category_column`進(jìn)行分組，`mean()