2025年統(tǒng)計學期末考試題庫-統(tǒng)計軟件Python數(shù)據(jù)分析案例試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本部分共20小題，每小題2分，共40分。請將正確答案填涂在答題卡上。）1.在Python中，用于導入pandas庫的標準語法是？A.importdataaspdB.importpandasaspdC.includepandasaspdD.requirepandasaspd2.下列哪個函數(shù)可以用來讀取CSV文件到pandasDataFrame中？A.read_excel()B.read_csv()C.load_data()D.fetch_file()3.如果你想對DataFrame中的某一列進行排序，應該使用哪個方法？A.sort()B.arrange()C.sort_values()D.order()4.在pandas中，如何選擇DataFrame中特定行和列的數(shù)據(jù)？A.df[rows,columns]B.df[[rows],[columns]]C.df.loc[rows,columns]D.df.iloc[rows,columns]5.當你想要檢查DataFrame中是否存在缺失值時，應該使用哪個函數(shù)？A.check_missing()B.isnull()C.find_null()D.detect_nan()6.在pandas中，如何對DataFrame進行分組并計算每組的均值？A.groupby().mean()B.group().average()C.aggregate().mean()D.group().sum()7.下列哪個是pandas中用于繪制直方圖的函數(shù)？A.plot.hist()B.df.hist()C.bar_chart()D.histplot()8.如果你想在DataFrame中創(chuàng)建一個新的列，應該使用哪個操作？A.add_column()B.df['new_column']=valueC.create_column()D.new_col()9.在pandas中，如何刪除DataFrame中的一行或一列？A.drop_row()/drop_column()B.deldf[row]/deldf[column]C.remove()/drop()D.pop_row()/pop_column()10.下列哪個函數(shù)可以用來計算DataFrame中所有數(shù)值列的描述性統(tǒng)計信息？A.describe_data()B.df.stats()C.describe()D.stats_summary()11.在pandas中，如何將兩個DataFrame按某個鍵進行合并？A.merge(df1,df2,on='key')B.join(df1,df2,key='key')C.combine(df1,df2,by='key')D.union(df1,df2,on='key')12.下列哪個是pandas中用于篩選數(shù)據(jù)的布爾索引方法？A.filter_by()B.boolean_index()C.df.loc[df['column']condition]D.select_if()13.在pandas中，如何將DataFrame保存為CSV文件？A.save_to_csv(df,'filename.csv')B.df.to_csv('filename.csv',index=False)C.export_csv(df,'filename.csv')D.df.save('filename.csv')14.如果你想對DataFrame中的數(shù)據(jù)進行標準化（減去均值再除以標準差），應該使用哪個函數(shù)？A.normalize()B.standardize()C.scale()D.std_transform()15.在pandas中，如何處理DataFrame中的重復值？A.remove_duplicates()B.df.drop_duplicates()C.eliminate_repeats()D.df.unique()16.下列哪個是pandas中用于繪制散點圖的函數(shù)？A.df.scatter()B.plot.scatter()C.df.plot(kind='scatter')D.scatterplot()17.在pandas中，如何計算兩個Series之間的相關系數(shù)？A.corr(series1,series2)B.df.corr()C.series1.corr(series2)D.calculate_correlation()18.下列哪個函數(shù)可以用來處理缺失值，將缺失值填充為特定值？A.fill_value()B.fillna(value)C.replace_nan()D.fill_missing()19.在pandas中，如何將DataFrame轉(zhuǎn)置（行變列，列變行）？A.transpose_df()B.df.TC.flip_df()D.df.reverse()20.下列哪個是pandas中用于繪制箱線圖的函數(shù)？A.df.boxplot()B.plot.box()C.box_chart()D.df.plot(kind='box')二、簡答題（本部分共5小題，每小題4分，共20分。請將答案寫在答題紙上。）1.簡述在Python中使用pandas進行數(shù)據(jù)分析的基本步驟。2.解釋pandas中DataFrame和Series的區(qū)別。3.描述如何使用pandas處理包含缺失值的數(shù)據(jù)。4.說明在pandas中如何對數(shù)據(jù)進行排序，并舉例說明不同排序方式的用法。5.描述在pandas中如何進行數(shù)據(jù)合并，并舉例說明不同合并方式的用法。三、操作題（本部分共3小題，每小題10分，共30分。請將答案寫在答題紙上，并附上相應的Python代碼。）1.假設你有一個包含學生姓名、年齡、性別和成績的CSV文件（students.csv），請編寫Python代碼完成以下任務：a.讀取CSV文件到pandasDataFrame中。b.查看DataFrame的前5行數(shù)據(jù)。c.選擇所有女學生的數(shù)據(jù)并存儲到新的DataFrame中。d.計算所有學生的平均成績。e.將新的DataFrame（女學生數(shù)據(jù)）保存為新的CSV文件（female_students.csv）。2.假設你有一個包含銷售數(shù)據(jù)的DataFrame，列包括日期、產(chǎn)品名稱、銷售數(shù)量和銷售金額。請編寫Python代碼完成以下任務：a.按日期對數(shù)據(jù)進行排序。b.計算每個產(chǎn)品的總銷售數(shù)量。c.繪制銷售金額的直方圖。d.篩選出銷售金額超過1000的數(shù)據(jù)行。3.假設你有兩個DataFrame，一個是員工信息（員工ID、姓名、部門），另一個是員工工資（員工ID、工資）。請編寫Python代碼完成以下任務：a.將兩個DataFrame按員工ID進行合并。b.計算每個部門的平均工資。c.找出工資最高的員工，并打印其姓名和工資。四、綜合應用題（本部分共2小題，每小題15分，共30分。請將答案寫在答題紙上，并附上相應的Python代碼。）1.假設你有一個包含股票交易數(shù)據(jù)的CSV文件（stock_data.csv），列包括日期、股票代碼、開盤價、收盤價、最高價和最低價。請編寫Python代碼完成以下任務：a.讀取CSV文件到pandasDataFrame中。b.計算每天股票的漲跌幅（收盤價-開盤價）。c.選擇漲跌幅大于1%的數(shù)據(jù)行并存儲到新的DataFrame中。d.繪制收盤價的折線圖。e.計算股票的最高價和最低價的差值，并找出差值最大的日期。2.假設你有一個包含學生考試成績的DataFrame，列包括學生ID、數(shù)學成績、語文成績和英語成績。請編寫Python代碼完成以下任務：a.計算每個學生的總分。b.計算每個科目的平均分。c.找出數(shù)學成績和語文成績都高于80分的學生，并打印其學生ID和總分。d.繪制每個學生的總分分布的直方圖。e.對學生按總分進行降序排序，并打印前5名學生的所有信息。五、論述題（本部分共1小題，共20分。請將答案寫在答題紙上。）1.論述在Python中使用pandas進行數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢和局限性，并結(jié)合實際案例說明如何克服pandas的局限性。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.B解析：在Python中，導入pandas庫的標準語法是importpandasaspd。選項A、C、D的語法都是錯誤的，pandas沒有data、include、require等導入方式。2.B解析：讀取CSV文件到pandasDataFrame中應該使用read_csv()函數(shù)。read_excel()用于讀取Excel文件，load_data()和fetch_file()都不是pandas的內(nèi)置函數(shù)。3.C解析：對DataFrame中的某一列進行排序應該使用sort_values()方法。sort()和order()不是pandas的內(nèi)置方法，arrange()在較新的pandas版本中已經(jīng)被sort_values()取代。4.D解析：選擇DataFrame中特定行和列的數(shù)據(jù)應該使用iloc索引器。iloc只能通過整數(shù)位置索引，不能通過標簽索引。loc可以同時使用行標簽和列標簽進行索引。5.B解析：檢查DataFrame中是否存在缺失值應該使用isnull()函數(shù)。check_missing()、find_null()和detect_nan()都不是pandas的內(nèi)置函數(shù)。6.A解析：對DataFrame進行分組并計算每組的均值應該使用groupby().mean()。其他選項中的方法或函數(shù)在pandas中不存在。7.B解析：在pandas中，繪制直方圖應該使用DataFrame的hist()方法。plot.hist()、bar_chart()和histplot()都不是pandas的內(nèi)置方法。8.B解析：在DataFrame中創(chuàng)建一個新的列應該使用賦值操作。選項A、C、D中的方法在pandas中不存在。9.B解析：刪除DataFrame中的一行或一列應該使用del操作符。drop_row()、remove()和pop_row()都不是pandas的內(nèi)置方法。10.C解析：計算DataFrame中所有數(shù)值列的描述性統(tǒng)計信息應該使用describe()方法。describe_data()、df.stats()和stats_summary()都不是pandas的內(nèi)置方法。11.A解析：將兩個DataFrame按某個鍵進行合并應該使用merge()函數(shù)。join()、combine()和union()在pandas中不存在或功能不同。12.C解析：篩選數(shù)據(jù)的布爾索引方法是通過loc索引器結(jié)合條件表達式。filter_by()、boolean_index()和select_if()都不是pandas的內(nèi)置方法。13.B解析：將DataFrame保存為CSV文件應該使用to_csv()方法。save_to_csv()、export_csv()和df.save()都不是pandas的內(nèi)置方法。14.B解析：對DataFrame中的數(shù)據(jù)進行標準化應該使用standardize()函數(shù)（或scipy.stats.zscore）。normalize()、scale()和std_transform()在pandas中不存在或功能不同。15.B解析：處理DataFrame中的重復值應該使用drop_duplicates()方法。remove_duplicates()、eliminate_repeats()和df.unique()在pandas中不存在或功能不同。16.C解析：繪制散點圖應該使用DataFrame的plot()方法并指定kind='scatter'。df.scatter()、plot.scatter()和scatterplot()都不是pandas的內(nèi)置方法。17.C解析：計算兩個Series之間的相關系數(shù)應該使用Series的corr()方法。corr(series1,series2)、df.corr()和calculate_correlation()在pandas中不存在或功能不同。18.B解析：處理缺失值并填充為特定值應該使用fillna()方法。fill_value()、replace_nan()和fill_missing()都不是pandas的內(nèi)置方法。19.B解析：將DataFrame轉(zhuǎn)置應該使用.T屬性。transpose_df()、flip_df()和df.reverse()都不是pandas的內(nèi)置方法。20.D解析：繪制箱線圖應該使用DataFrame的plot()方法并指定kind='box'。df.boxplot()、plot.box()和box_chart()在pandas中不存在或功能不同。二、簡答題答案及解析1.簡述在Python中使用pandas進行數(shù)據(jù)分析的基本步驟。解析：使用pandas進行數(shù)據(jù)分析的基本步驟包括：a.導入pandas庫和其他必要的庫（如numpy、matplotlib）。b.讀取數(shù)據(jù)到DataFrame中（如從CSV、Excel、數(shù)據(jù)庫等）。c.進行數(shù)據(jù)清洗，包括處理缺失值、重復值、異常值等。d.對數(shù)據(jù)進行探索性分析，如計算描述性統(tǒng)計量、可視化數(shù)據(jù)等。e.對數(shù)據(jù)進行分組、排序、篩選等操作。f.根據(jù)分析結(jié)果進行建?；蝾A測（如使用機器學習庫）。g.保存分析結(jié)果到文件或數(shù)據(jù)庫中。2.解釋pandas中DataFrame和Series的區(qū)別。解析：DataFrame和Series是pandas中的兩種基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：a.DataFrame是一個二維表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，具有行和列，可以存儲不同類型的數(shù)據(jù)。b.Series是一個一維數(shù)組，類似于Python中的列表或字典，只能存儲單一類型的數(shù)據(jù)。c.DataFrame可以通過行標簽和列標簽進行索引，而Series只能通過整數(shù)索引或標簽索引。d.DataFrame可以看作是由多個Series組成的字典。3.描述如何使用pandas處理包含缺失值的數(shù)據(jù)。解析：使用pandas處理包含缺失值的數(shù)據(jù)的方法包括：a.檢測缺失值：使用isnull()或notnull()函數(shù)檢查數(shù)據(jù)中的缺失值。b.刪除缺失值：使用dropna()方法刪除包含缺失值的行或列。c.填充缺失值：使用fillna()方法填充缺失值，可以填充為特定值、前一個值或后一個值。d.插值缺失值：使用interpolate()方法對缺失值進行插值。4.說明在pandas中如何對數(shù)據(jù)進行排序，并舉例說明不同排序方式的用法。解析：在pandas中對數(shù)據(jù)進行排序的方法是使用sort_values()或sort_index()方法：a.sort_values()：按指定列的值進行排序，可以指定升序或降序。例如：df.sort_values('column_name',ascending=False)b.sort_index()：按行標簽或列標簽進行排序。例如：df.sort_index(axis=1,ascending=True)5.描述在pandas中如何進行數(shù)據(jù)合并，并舉例說明不同合并方式的用法。解析：在pandas中進行數(shù)據(jù)合并的方法包括：a.merge()：通過指定的鍵將兩個DataFrame合并，類似于SQL中的join操作。例如：pd.merge(df1,df2,on='key')b.join()：通過指定的鍵將兩個DataFrame合并，類似于merge()，但更靈活。例如：df1.join(df2,on='key')c.concat()：按行或列將多個DataFrame連接起來，類似于numpy的concatenate。例如：pd.concat([df1,df2],axis=0)三、操作題答案及解析1.假設你有一個包含學生姓名、年齡、性別和成績的CSV文件（students.csv），請編寫Python代碼完成以下任務：a.讀取CSV文件到pandasDataFrame中。代碼：df=pd.read_csv('students.csv')b.查看DataFrame的前5行數(shù)據(jù)。代碼：print(df.head())c.選擇所有女學生的數(shù)據(jù)并存儲到新的DataFrame中。代碼：female_df=df[df['gender']=='女']d.計算所有學生的平均成績。代碼：average_score=df['score'].mean()e.將新的DataFrame（女學生數(shù)據(jù)）保存為新的CSV文件（female_students.csv）。代碼：female_df.to_csv('female_students.csv',index=False)2.假設你有一個包含銷售數(shù)據(jù)的DataFrame，列包括日期、產(chǎn)品名稱、銷售數(shù)量和銷售金額。請編寫Python代碼完成以下任務：a.按日期對數(shù)據(jù)進行排序。代碼：df.sort_values('date',inplace=True)b.計算每個產(chǎn)品的總銷售數(shù)量。代碼：total_sales=df.groupby('product_name')['quantity'].sum()c.繪制銷售金額的直方圖。代碼：df['sales_amount'].hist()d.篩選出銷售金額超過1000的數(shù)據(jù)行。代碼：high_sales=df[df['sales_amount']>1000]3.假設你有兩個DataFrame，一個是員工信息（員工ID、姓名、部門），另一個是員工工資（員工ID、工資）。請編寫Python代碼完成以下任務：a.將兩個DataFrame按員工ID進行合并。代碼：merged_df=pd.merge(df1,df2,on='employee_id')b.計算每個部門的平均工資。代碼：average_salary=merged_df.groupby('department')['salary'].mean()c.找出工資最高的員工，并打印其姓名和工資。代碼：max_salary_employee=merged_df.loc[merged_df['salary'].idxmax()]四、綜合應用題答案及解析1.假設你有一個包含股票交易數(shù)據(jù)的CSV文件（stock_data.csv），列包括日期、股票代碼、開盤價、收盤價、最高價和最低價。請編寫Python代碼完成以下任務：a.讀取CSV文件到pandasDataFrame中。代碼：df=pd.read_csv('stock_data.csv')b.計算每天股票的漲跌幅（收盤價-開盤價）。代碼：df['change']=df['close']-df['open']c.選擇漲跌幅大于1%的數(shù)據(jù)行并存儲到新的DataFrame中。代碼：large_change_df=df[df['change']>0.01*df['open']]d.繪制收盤價的折線圖。代碼：df['close'].plot(kind='line')e.計算股票的最高價和最低價的差值，并找出差值最大的日期。代碼：df['price_range']=df['high']-df['low']max_range_date=df.loc[df['price_range'].idxmax()]['date']2.假設你有一個包含學生考試成績的DataFrame，列包括學生ID、數(shù)學成績、語文成績和英語成績。請編寫Python代碼完成以下任務：a.計算每個學生的總分。代碼：df['total_score']=df['math']+df['chinese']+df['english']b.計算每個科目的平均分。代碼：average_scores=df[['math','chinese','english']].mean()c.找出數(shù)學成績和語文成績都高于80分的學生，并打印其學生ID和總分。代碼：high_scores_students=df[(df['math']>80)&(df['chinese']>80)]print(high_scores_students[['student_id','total_score']])d.繪制每個學生的總分分布的直方圖。代碼：df['total_score'].hist()e.對學生按總分進行降序排序，并打印前5名學生的所有信息。代碼：sorted_students=df.sort_values('total_score',ascending=False).head(5)print(sorted_students)五、論述題答案及解析1.論述在Python中使用pandas進行數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢和局限性，并結(jié)合實際案例說明如何克服pandas的局限性。解析：在Python中使用pandas進行數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢和局限性如下：