2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫(kù)：Python數(shù)據(jù)分析實(shí)踐試題集考試時(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。在每小題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。）1.在Python中，以下哪個(gè)庫(kù)主要用于數(shù)據(jù)分析和可視化？A.NumPyB.PandasC.MatplotlibD.Scikit-learn2.以下哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)讀取CSV文件到PandasDataFrame中？A.read_excel()B.read_csv()C.read_sql()D.read_json()3.在Pandas中，如何對(duì)DataFrame進(jìn)行排序？A.sort()B.order()C.sort_values()D.arrange()4.如何在Pandas中篩選出DataFrame中某一列大于某個(gè)值的行？A.df[df['column']>value]B.df[column]>valueC.df.filter(column>value)D.df.where(column>value)5.在Pandas中，如何計(jì)算某一列的平均值？A.mean()B.average()C.avg()D.sum()/count()6.如何在Pandas中合并兩個(gè)DataFrame，按照某個(gè)共同的列進(jìn)行合并？A.merge()B.join()C.concat()D.combine()7.在Pandas中，如何對(duì)DataFrame進(jìn)行分組并計(jì)算每組的統(tǒng)計(jì)量？A.groupby().sum()B.groupby().aggregate()C.groupby().describe()D.groupby().apply()8.如何在Pandas中創(chuàng)建一個(gè)新的列，該列是兩個(gè)列的乘積？A.df['new_col']=df['col1']*df['col2']B.df['new_col']=col1*col2C.df['new_col']=new(df['col1'],df['col2'])D.df['new_col']=df.apply(lambdax:x['col1']*x['col2'])9.在Pandas中，如何去除DataFrame中的重復(fù)行？A.drop_duplicates()B.remove_duplicates()C.unique()D.drop重復(fù)()10.如何在Pandas中處理缺失值，將缺失值填充為某個(gè)特定值？A.fillna(value)B.fill(value)C.replace_na(value)D.fill_value(value)11.在Pandas中，如何將DataFrame轉(zhuǎn)換為CSV文件？A.to_csv()B.save_csv()C.write_csv()D.export_csv()12.如何在Pandas中創(chuàng)建一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)？A.pd.date_range()B.pd.time_range()C.pd.datetime_range()D.pd.date_sequence()13.在Pandas中，如何對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣？A.resample()B.sample()C.resample_time()D.sample_time()14.如何在Pandas中計(jì)算兩個(gè)時(shí)間序列之間的時(shí)間差？A.pd.Timedelta()B.pd.DateDiff()C.pd.time_delta()D.pd.DateDif()15.在Pandas中，如何將DataFrame中的某一列轉(zhuǎn)換為日期格式？A.to_datetime()B.convert_datetime()C.change_to_datetime()D.datetime_convert()16.如何在Pandas中創(chuàng)建一個(gè)分組對(duì)象，以便后續(xù)進(jìn)行分組操作？A.groupby()B.partition()C.segment()D.divide()17.在Pandas中，如何對(duì)分組對(duì)象進(jìn)行聚合操作，計(jì)算每組的總和？A.sum()B.aggregate(sum)C.group_sum()D.groupby().sum()18.如何在Pandas中創(chuàng)建一個(gè)透視表，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總？A.pivot_table()B.create_pivot()C.pivot()D.table_pivot()19.在Pandas中，如何對(duì)透視表進(jìn)行排序？A.sort_pivot()B.pivot_sort()C.sort_values()D.pivot_order()20.如何在Pandas中創(chuàng)建一個(gè)交叉表，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)匯總？A.crosstab()B.create_cross()C.cross()D.table_cross()二、多選題（本部分共10小題，每小題2分，共20分。在每小題列出的五個(gè)選項(xiàng)中，有多項(xiàng)符合題目要求，請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。）1.以下哪些是Pandas庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)？A.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)強(qiáng)大B.操作簡(jiǎn)便C.高效處理大數(shù)據(jù)D.與NumPy庫(kù)高度兼容E.提供豐富的數(shù)據(jù)清洗功能2.以下哪些函數(shù)可以用來(lái)選擇DataFrame中的數(shù)據(jù)？A.loc[]B.iloc[]C.filter()D.query()E.choose()3.在Pandas中，以下哪些方法可以用來(lái)處理缺失值？A.dropna()B.fillna()C.replace()D.interpolate()E.delete()4.以下哪些方法可以用來(lái)合并DataFrame？A.merge()B.join()C.concat()D.append()E.union()5.在Pandas中，以下哪些方法可以用來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組？A.groupby()B.partition()C.segment()D.divide()E.split()6.以下哪些方法可以用來(lái)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行操作？A.resample()B.shift()C.rolling()D.diff()E.pct_change()7.在Pandas中，以下哪些方法可以用來(lái)創(chuàng)建透視表？A.pivot_table()B.create_pivot()C.pivot()D.table_pivot()E.cross_table()8.以下哪些方法可以用來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序？A.sort_values()B.sort_index()C.order()D.arrange()E.sort()9.在Pandas中，以下哪些方法可以用來(lái)選擇DataFrame中的特定列？A.loc[]B.iloc[]C.filter()D.query()E.select()10.以下哪些方法可以用來(lái)處理DataFrame中的重復(fù)值？A.drop_duplicates()B.unique()C.drop重復(fù)()D.remove_duplicates()E.delete_duplicates()三、判斷題（本部分共10小題，每小題2分，共20分。請(qǐng)判斷下列各題描述的正誤，正確的填“√”，錯(cuò)誤的填“×”。）1.Pandas是Python中用于數(shù)據(jù)分析的庫(kù)，它主要依賴(lài)于NumPy庫(kù)?！?.在Pandas中，DataFrame是一種二維的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類(lèi)似于Excel表格。√3.使用`df.head()`可以查看DataFrame的前5行數(shù)據(jù)?！?.使用`df.tail()`可以查看DataFrame的最后5行數(shù)據(jù)。√5.使用`()`可以查看DataFrame的詳細(xì)信息，包括數(shù)據(jù)類(lèi)型和缺失值數(shù)量?！?.使用`df.describe()`可以查看DataFrame的統(tǒng)計(jì)描述，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值等?！?.在Pandas中，使用`df.sort_values()`可以對(duì)DataFrame進(jìn)行排序，默認(rèn)是升序排序?！?.在Pandas中，使用`df.sort_index()`可以對(duì)DataFrame的索引進(jìn)行排序?！?.使用`df.groupby()`可以創(chuàng)建一個(gè)分組對(duì)象，但需要使用`sum()`、`mean()`等方法進(jìn)行聚合操作。√10.使用`df.pivot_table()`可以創(chuàng)建透視表，但需要指定行索引、列索引和值列。√四、填空題（本部分共10小題，每小題2分，共20分。請(qǐng)將答案填寫(xiě)在橫線(xiàn)上。）1.在Pandas中，用于讀取CSV文件的函數(shù)是_________________________。read_csv()2.在Pandas中，用于計(jì)算某一列平均值的函數(shù)是_________________________。mean()3.在Pandas中，用于去除DataFrame中重復(fù)行的函數(shù)是_________________________。drop_duplicates()4.在Pandas中，用于處理缺失值的函數(shù)是_________________________。fillna()5.在Pandas中，用于合并兩個(gè)DataFrame的函數(shù)是_________________________。merge()6.在Pandas中，用于創(chuàng)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)的函數(shù)是_________________________。pd.date_range()7.在Pandas中，用于對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣的函數(shù)是_________________________。resample()8.在Pandas中，用于計(jì)算兩個(gè)時(shí)間序列之間的時(shí)間差的函數(shù)是_________________________。pd.Timedelta()9.在Pandas中，用于將某一列轉(zhuǎn)換為日期格式的函數(shù)是_________________________。to_datetime()10.在Pandas中，用于創(chuàng)建透視表的函數(shù)是_________________________。pivot_table()五、簡(jiǎn)答題（本部分共5小題，每小題4分，共20分。請(qǐng)簡(jiǎn)要回答下列問(wèn)題。）1.簡(jiǎn)述Pandas庫(kù)的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其特點(diǎn)。Pandas庫(kù)主要有兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series和DataFrame。Series是一維的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類(lèi)似于NumPy數(shù)組，但可以包含任意數(shù)據(jù)類(lèi)型，并且具有標(biāo)簽索引。DataFrame是二維的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類(lèi)似于Excel表格，由多個(gè)Series組成，每個(gè)Series共享相同的索引。2.簡(jiǎn)述在Pandas中如何處理缺失值。在Pandas中處理缺失值的方法有多種，可以使用`dropna()`函數(shù)去除包含缺失值的行或列，使用`fillna()`函數(shù)將缺失值填充為某個(gè)特定值，還可以使用`interpolate()`函數(shù)進(jìn)行插值填充。3.簡(jiǎn)述在Pandas中如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組并計(jì)算每組的統(tǒng)計(jì)量。在Pandas中，可以使用`groupby()`函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)分組對(duì)象，然后使用`sum()`、`mean()`、`median()`等方法對(duì)每組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合操作，計(jì)算每組的統(tǒng)計(jì)量。4.簡(jiǎn)述在Pandas中如何對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣。在Pandas中，可以使用`resample()`函數(shù)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，可以指定新的時(shí)間頻率，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合操作，如計(jì)算均值、總和等。5.簡(jiǎn)述在Pandas中如何創(chuàng)建透視表。在Pandas中，可以使用`pivot_table()`函數(shù)創(chuàng)建透視表，需要指定行索引、列索引和值列，還可以指定聚合函數(shù)，如`sum()`、`mean()`等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。本次試卷答案如下一、單選題答案及解析1.B解析：Pandas是Python中用于數(shù)據(jù)分析和處理的庫(kù)，其中Pandas庫(kù)主要用于數(shù)據(jù)分析和可視化。NumPy主要用于數(shù)值計(jì)算，Matplotlib主要用于數(shù)據(jù)可視化，Scikit-learn主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)。2.B解析：在Pandas中，`read_csv()`函數(shù)用于讀取CSV文件到PandasDataFrame中。`read_excel()`用于讀取Excel文件，`read_sql()`用于讀取SQL數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，`read_json()`用于讀取JSON文件。3.C解析：在Pandas中，`sort_values()`函數(shù)用于對(duì)DataFrame進(jìn)行排序。`sort()`和`order()`不是Pandas中的函數(shù)，`arrange()`是R語(yǔ)言中的函數(shù)。4.A解析：在Pandas中，可以使用條件篩選來(lái)選擇DataFrame中某一列大于某個(gè)值的行，語(yǔ)法為`df[df['column']>value]`。其他選項(xiàng)的語(yǔ)法不正確。5.A解析：在Pandas中，`mean()`函數(shù)用于計(jì)算某一列的平均值。`average()`和`avg()`不是Pandas中的函數(shù)，`sum()/count()`需要手動(dòng)計(jì)算。6.A解析：在Pandas中，`merge()`函數(shù)用于合并兩個(gè)DataFrame，可以按照某個(gè)共同的列進(jìn)行合并。`join()`和`concat()`也可以用于合并，但`merge()`更靈活，可以指定合并的方式和鍵。7.B解析：在Pandas中，可以使用`groupby()`函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)分組對(duì)象，然后使用`aggregate()`方法對(duì)每組的統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行計(jì)算。`describe()`是用于查看統(tǒng)計(jì)描述的，`apply()`可以應(yīng)用自定義函數(shù)。8.A解析：在Pandas中，可以使用賦值語(yǔ)句創(chuàng)建一個(gè)新的列，該列是兩個(gè)列的乘積，語(yǔ)法為`df['new_col']=df['col1']*df['col2']`。其他選項(xiàng)的語(yǔ)法不正確。9.A解析：在Pandas中，`drop_duplicates()`函數(shù)用于去除DataFrame中的重復(fù)行。`remove_duplicates()`不是Pandas中的函數(shù)，`unique()`用于返回唯一值，`drop重復(fù)()`語(yǔ)法不正確。10.A解析：在Pandas中，`fillna(value)`函數(shù)用于將缺失值填充為某個(gè)特定值。`fill(value)`和`replace_na(value)`語(yǔ)法不正確，`fill_value(value)`是`fillna()`的一個(gè)參數(shù)。11.A解析：在Pandas中，`to_csv()`函數(shù)用于將DataFrame轉(zhuǎn)換為CSV文件。`save_csv()`、`write_csv()`和`export_csv()`不是Pandas中的函數(shù)。12.A解析：在Pandas中，`pd.date_range()`函數(shù)用于創(chuàng)建一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。`pd.time_range()`用于創(chuàng)建時(shí)間范圍，`pd.datetime_range()`用于創(chuàng)建日期時(shí)間范圍，`pd.date_sequence()`不是Pandas中的函數(shù)。13.A解析：在Pandas中，`resample()`函數(shù)用于對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣。`sample()`是用于隨機(jī)抽樣的，`resample_time()`和`sample_time()`不是Pandas中的函數(shù)。14.A解析：在Pandas中，`pd.Timedelta()`函數(shù)用于計(jì)算兩個(gè)時(shí)間序列之間的時(shí)間差。`pd.DateDiff()`、`pd.time_delta()`和`pd.DateDif()`不是Pandas中的函數(shù)。15.A解析：在Pandas中，`to_datetime()`函數(shù)用于將某一列轉(zhuǎn)換為日期格式。`convert_datetime()`、`change_to_datetime()`和`datetime_convert()`不是Pandas中的函數(shù)。16.A解析：在Pandas中，`groupby()`函數(shù)用于創(chuàng)建一個(gè)分組對(duì)象，以便后續(xù)進(jìn)行分組操作。`partition()`、`segment()`和`divide()`不是Pandas中的函數(shù)。17.D解析：在Pandas中，可以使用`groupby().sum()`對(duì)分組對(duì)象進(jìn)行聚合操作，計(jì)算每組的總和。`aggregate(sum)`、`group_sum()`和`groupby().sum()`語(yǔ)法不正確。18.A解析：在Pandas中，`pivot_table()`函數(shù)用于創(chuàng)建透視表，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總。`create_pivot()`、`pivot()`和`table_pivot()`不是Pandas中的函數(shù)。19.C解析：在Pandas中，`sort_values()`函數(shù)用于對(duì)透視表進(jìn)行排序。`sort_pivot()`、`pivot_sort()`和`pivot_order()`不是Pandas中的函數(shù)。20.A解析：在Pandas中，`crosstab()`函數(shù)用于創(chuàng)建交叉表，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)匯總。`create_cross()`、`cross()`和`table_cross()`不是Pandas中的函數(shù)。二、多選題答案及解析1.A、B、C、D、E解析：Pandas庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)強(qiáng)大、操作簡(jiǎn)便、高效處理大數(shù)據(jù)、與NumPy庫(kù)高度兼容，以及提供豐富的數(shù)據(jù)清洗功能。2.A、B、D解析：在Pandas中，可以使用`loc[]`、`iloc[]`和`query()`函數(shù)選擇DataFrame中的數(shù)據(jù)。`filter()`可以用于篩選數(shù)據(jù)，但不是選擇數(shù)據(jù)的主要方法，`choose()`不是Pandas中的函數(shù)。3.A、B、C、D解析：在Pandas中，可以使用`dropna()`、`fillna()`、`replace()`和`interpolate()`方法處理缺失值。`delete()`不是Pandas中的函數(shù)。4.A、B、C、D解析：在Pandas中，可以使用`merge()`、`join()`、`concat()`和`append()`方法合并DataFrame。`union()`不是Pandas中的函數(shù)。5.A解析：在Pandas中，可以使用`groupby()`函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。`partition()`、`segment()`、`divide()`和`split()`不是Pandas中的函數(shù)。6.A、B、C、D、E解析：在Pandas中，可以使用`resample()`、`shift()`、`rolling()`、`diff()`和`pct_change()`方法對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。7.A解析：在Pandas中，可以使用`pivot_table()`函數(shù)創(chuàng)建透視表。`create_pivot()`、`pivot()`、`table_pivot()`和`cross_table()`不是Pandas中的函數(shù)。8.A、B解析：在Pandas中，可以使用`sort_values()`和`sort_index()`方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。`order()`、`arrange()`和`sort()`不是Pandas中的函數(shù)。9.A、B解析：在Pandas中，可以使用`loc[]`和`iloc[]`方法選擇DataFrame中的特定列。`filter()`可以用于篩選數(shù)據(jù)，但不是選擇數(shù)據(jù)的主要方法，`select()`不是Pandas中的函數(shù)。10.A解析：在Pandas中，可以使用`pivot_table()`函數(shù)創(chuàng)建交叉表。`create_cross()`、`cross()`和`table_cross()`不是Pandas中的函數(shù)。三、判斷題答案及解析1.√解析：Pandas是Python中用于數(shù)據(jù)分析的庫(kù)，它主要依賴(lài)于NumPy庫(kù)。Pandas提供了更高級(jí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具，基于NumPy進(jìn)行擴(kuò)展。2.√解析：在Pandas中，DataFrame是一種二維的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類(lèi)似于Excel表格，由多個(gè)Series組成，每個(gè)Series共享相同的索引。DataFrame可以存儲(chǔ)不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)，如數(shù)值、字符串、日期等。3.√解析：在Pandas中，`head()`函數(shù)可以查看DataFrame的前幾行數(shù)據(jù)，默認(rèn)是前5行?？梢酝ㄟ^(guò)參數(shù)指定查看的行數(shù)，如`head(10)`查看前10行。4.√解析：在Pandas中，`tail()`函數(shù)可以查看DataFrame的最后幾行數(shù)據(jù)，默認(rèn)是后5行。可以通過(guò)參數(shù)指定查看的行數(shù)，如`tail(10)`查看最后10行。5.√解析：在Pandas中，`info()`函數(shù)可以查看DataFrame的詳細(xì)信息，包括數(shù)據(jù)類(lèi)型、缺失值數(shù)量等。`info()`函數(shù)還會(huì)顯示DataFrame的內(nèi)存使用情況。6.√解析：在Pandas中，`describe()`函數(shù)可以查看DataFrame的統(tǒng)計(jì)描述，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值等。`describe()`函數(shù)還會(huì)顯示計(jì)數(shù)、百分位數(shù)等統(tǒng)計(jì)量。7.√解析：在Pandas中，`sort_values()`函數(shù)可以對(duì)DataFrame進(jìn)行排序，默認(rèn)是升序排序?？梢酝ㄟ^(guò)參數(shù)指定降序排序，如`sort_values(ascending=False)`。8.√解析：在Pandas中，`sort_index()`函數(shù)可以對(duì)DataFrame的索引進(jìn)行排序?？梢酝ㄟ^(guò)參數(shù)指定排序方式，如`sort_index(ascending=False)`按降序排序。9.√解析：在Pandas中，使用`groupby()`函數(shù)可以創(chuàng)建一個(gè)分組對(duì)象，然后使用`sum()`、`mean()`、`median()`等方法對(duì)每組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合操作，計(jì)算每組的統(tǒng)計(jì)量。10.√解析：在Pandas中，使用`pivot_table()`函數(shù)可以創(chuàng)建透視表，需要指定行索引、列索引和值列，還可以指定聚合函數(shù)，如`sum()`、`mean()`等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。四、填空題答案及解析1.read_csv()解析：在Pandas中，`read_csv()`函數(shù)用于讀取CSV文件到PandasDataFrame中。這是Pandas中讀取CSV文件的標(biāo)準(zhǔn)方法。2.mean()解析：在Pandas中，`mean()`函數(shù)用于計(jì)算某一列的平均值。這是Pandas中計(jì)算均值的標(biāo)準(zhǔn)方法。3.drop_duplicates()解析：在Pandas中，`drop_duplicates()`函數(shù)用于去除DataFrame中重復(fù)行。這是Pandas中去除重復(fù)值的標(biāo)準(zhǔn)方法。4.fillna()解析：在Pandas中，`fillna()`函數(shù)用于處理缺失值，可以將缺失值填充為某個(gè)特定值。這是Pandas中處理缺失值的標(biāo)準(zhǔn)方法。5.merge()解析：在Pandas中，`merge()`函數(shù)用于合并兩個(gè)DataFrame。這是Pandas中合并DataFrame的標(biāo)準(zhǔn)方法。6.pd.date_range()解析：在Pandas中，`pd.date_range()`函數(shù)用于創(chuàng)建一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。這是Pandas中創(chuàng)建時(shí)間序列的標(biāo)準(zhǔn)方法。7.resample()解析：在Pandas中，`resample()`函數(shù)用于對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣。這是Pandas中重采樣時(shí)間序列的標(biāo)準(zhǔn)方法。8.pd.Timedelta()解析：在Pandas中，`pd.Timedelta()`函數(shù)用于計(jì)算兩個(gè)時(shí)間序列之間的時(shí)間差。這是Pandas中計(jì)算時(shí)間差的標(biāo)準(zhǔn)方法。9.to_datetime()解析：在Pand