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（本大題共15小題，每小題2分，共30分。在每小題列出的四個選項中，只有一項是最符合題目要求的，請將正確選項字母填在題后的括號內。）1.在Python中，用于導入pandas庫的標準語句是（）A.importpandasaspdB.importpdaspandasC.frompandasimport*D.frompandasimportpandasaspd2.下列哪個函數(shù)可以用來讀取CSV文件并將其存儲為pandasDataFrame對象？（）A.read_excel()B.read_csv()C.load_data()D.read_table()3.當你想要對DataFrame中的某一列進行排序時，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中的特定行和列？（）A.使用方括號[]B.使用loc[]和iloc[]C.使用filter()D.使用select()5.如果你想計算DataFrame中某一列的平均值，應該使用哪個函數(shù)？（）A.mean()B.average()C.sum()D.median()6.在pandas中，如何對DataFrame進行分組并計算每組的統(tǒng)計量？（）A.groupby()和aggregate()B.sort()和group()C.filter()和sum()D.select()和mean()7.當你想要在DataFrame中查找缺失值時，應該使用哪個函數(shù)？（）A.isnull()B.notnull()C.missing()D.null()8.在pandas中，如何對DataFrame進行合并操作？（）A.merge()B.join()C.union()D.combine()9.如果你想在DataFrame中創(chuàng)建一個新的列，應該使用哪個方法？（）A.assign()B.add_column()C.new_column()D.insert()10.在pandas中，如何對DataFrame進行去重操作？（）A.drop_duplicates()B.unique()C.remove_duplicates()D.deduplicate()11.當你想要在DataFrame中對數(shù)據(jù)進行透視表操作時，應該使用哪個函數(shù)？（）A.pivot_table()B.pivot()C.transpose()D.reshape()12.在pandas中，如何對DataFrame進行時間序列分析？（）A.to_datetime()B.date_range()C.resample()D.all_ofabove13.如果你想在DataFrame中應用自定義函數(shù)，應該使用哪個方法？（）A.apply()B.map()C.lambda()D.function()14.在pandas中，如何對DataFrame進行數(shù)據(jù)透視和聚合操作？（）A.pivot_table()B.aggregate()C.groupby()D.all_ofabove15.當你想要在DataFrame中進行數(shù)據(jù)可視化時，應該使用哪個庫？（）A.matplotlibB.seabornC.plotlyD.all_ofabove二、填空題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。請將答案填寫在題中的橫線上。）1.在pandas中，用于創(chuàng)建DataFrame的函數(shù)是________。2.當你想要對DataFrame進行篩選時，可以使用________或________。3.在pandas中，用于計算DataFrame中某一列的標準差的函數(shù)是________。4.如果你想在DataFrame中刪除某一列，應該使用________方法。5.在pandas中，用于處理缺失值的函數(shù)是________和________。6.當你想要在DataFrame中進行數(shù)據(jù)合并時，可以使用________或________函數(shù)。7.在pandas中，用于對數(shù)據(jù)進行排序的方法是________。8.如果你想在DataFrame中創(chuàng)建一個新的行，應該使用________方法。9.在pandas中，用于對數(shù)據(jù)進行透視表操作的是________函數(shù)。10.當你想要在DataFrame中進行時間序列分析時，可以使用________、________和________函數(shù)。三、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請根據(jù)題目要求，簡潔明了地回答問題。）1.請簡述在Python中使用pandas庫進行數(shù)據(jù)分析的基本步驟。2.當你在DataFrame中遇到缺失值時，有哪些常見的處理方法？請分別說明其適用場景。3.解釋一下pandas中merge()和join()函數(shù)的區(qū)別，并舉例說明何時使用它們。4.描述一下如何使用pandas進行時間序列數(shù)據(jù)分析，包括常用的函數(shù)和方法。5.在進行數(shù)據(jù)可視化時，matplotlib和seaborn庫有哪些不同的應用場景？請舉例說明。四、操作題（本大題共3小題，每小題10分，共30分。請根據(jù)題目要求，完成相應的操作，并在答題紙上展示代碼和結果。）1.假設你有一個名為"data.csv"的CSV文件，其中包含以下列：姓名、年齡、性別、收入。請編寫Python代碼，完成以下任務：a.讀取該CSV文件并將其存儲為pandasDataFrame對象。b.選擇所有女性用戶的DataFrame，并計算她們的平均收入。c.對DataFrame按年齡進行降序排序，并輸出前5行數(shù)據(jù)。d.創(chuàng)建一個新的列，名為"年齡分組"，根據(jù)年齡將用戶分為三個組：青年（20歲以下）、中年（20-50歲）、老年（50歲以上）。2.假設你有一個名為"data.csv"的CSV文件，其中包含以下列：日期、銷售額、成本。請編寫Python代碼，完成以下任務：a.讀取該CSV文件并將其存儲為pandasDataFrame對象。b.將日期列轉換為pandas的datetime類型。c.按月對數(shù)據(jù)進行分組，并計算每個月的總銷售額和總成本。d.創(chuàng)建一個新的列，名為"利潤率"，計算每個月的利潤率（利潤率=(銷售額-成本)/銷售額）。3.假設你有一個名為"data.csv"的CSV文件，其中包含以下列：姓名、部門、績效評分。請編寫Python代碼，完成以下任務：a.讀取該CSV文件并將其存儲為pandasDataFrame對象。b.對DataFrame進行透視表操作，以部門為行索引，姓名為列索引，績效評分為值，并計算每個部門每個用戶的平均績效評分。c.使用matplotlib庫，繪制每個部門的平均績效評分條形圖。d.使用seaborn庫，繪制每個部門的績效評分分布箱線圖。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.A解析：在Python中，導入pandas庫的標準語句是importpandasaspd。這是最常用的方式，pandas是Python數(shù)據(jù)處理和分析的庫，pd是pandas的別名，方便后續(xù)使用。2.B解析：讀取CSV文件并將其存儲為pandasDataFrame對象，應該使用read_csv()函數(shù)。read_excel()用于讀取Excel文件，load_data()不是pandas的標準函數(shù)，read_table()用于讀取表格數(shù)據(jù)，但不適用于CSV文件。3.C解析：對DataFrame中的某一列進行排序時，應該使用sort_values()方法。sort()不是pandas的標準方法，arrange()不是pandas的函數(shù)，order()在某些情況下可以使用，但sort_values()是最常用和推薦的方法。4.B解析：選擇DataFrame中的特定行和列時，應該使用loc[]和iloc[]。loc[]用于基于標簽選擇數(shù)據(jù)，iloc[]用于基于位置選擇數(shù)據(jù)。使用方括號[]可以選擇列，但不能選擇行。5.A解析：計算DataFrame中某一列的平均值，應該使用mean()函數(shù)。average()不是pandas的標準函數(shù)，sum()用于計算總和，median()用于計算中位數(shù)。6.A解析：對DataFrame進行分組并計算每組的統(tǒng)計量，應該使用groupby()和aggregate()。sort()和group()、filter()和sum()、select()和mean()都不是標準組合。7.A解析：查找DataFrame中的缺失值時，應該使用isnull()函數(shù)。notnull()用于查找非缺失值，missing()和null()不是pandas的標準函數(shù)。8.A解析：對DataFrame進行合并操作時，應該使用merge()函數(shù)。join()也可以用于合并，但merge()更靈活，適用于更復雜的合并操作。union()和combine()不是pandas的標準函數(shù)。9.A解析：在DataFrame中創(chuàng)建一個新的列，應該使用assign()方法。add_column()、new_column()和insert()都不是pandas的標準方法。10.A解析：對DataFrame進行去重操作時，應該使用drop_duplicates()方法。unique()用于獲取唯一值，remove_duplicates()和deduplicate()不是pandas的標準函數(shù)。11.A解析：對DataFrame進行透視表操作時，應該使用pivot_table()函數(shù)。pivot()是舊版本的函數(shù)，已不推薦使用，transpose()用于轉置，reshape()用于重塑數(shù)據(jù)。12.D解析：對DataFrame進行時間序列分析時，可以使用to_datetime()、date_range()和resample()函數(shù)。這些都是時間序列分析中常用的函數(shù)。13.A解析：在DataFrame中應用自定義函數(shù)，應該使用apply()方法。map()用于對Series應用函數(shù)，lambda()是Python中的匿名函數(shù)，function()不是pandas的標準方法。14.D解析：對DataFrame進行數(shù)據(jù)透視和聚合操作時，應該使用pivot_table()、aggregate()和groupby()。這些都是數(shù)據(jù)透視和聚合操作中常用的方法。15.D解析：進行數(shù)據(jù)可視化時，可以使用matplotlib、seaborn和plotly庫。這三個庫都是常用的數(shù)據(jù)可視化庫，各有特點。二、填空題答案及解析1.DataFrame解析：在pandas中，用于創(chuàng)建DataFrame的函數(shù)是DataFrame。DataFrame是pandas中最常用的數(shù)據(jù)結構，用于存儲表格數(shù)據(jù)。2.loc[]、iloc[]解析：當你想要對DataFrame進行篩選時，可以使用loc[]或iloc[]。loc[]基于標簽選擇數(shù)據(jù)，iloc[]基于位置選擇數(shù)據(jù)。3.std()解析：在pandas中，用于計算DataFrame中某一列的標準差的函數(shù)是std()。mean()用于計算平均值，sum()用于計算總和，median()用于計算中位數(shù)。4.drop()解析：如果你想刪除DataFrame中的某一列，應該使用drop()方法。drop()可以刪除行或列，需要指定axis參數(shù)。5.isnull()、notnull()解析：在pandas中，用于處理缺失值的函數(shù)是isnull()和notnull()。isnull()用于查找缺失值，notnull()用于查找非缺失值。6.merge()、join()解析：當你想要在DataFrame中進行數(shù)據(jù)合并時，可以使用merge()或join()函數(shù)。merge()更靈活，適用于更復雜的合并操作。7.sort_values()解析：在pandas中，用于對數(shù)據(jù)進行排序的方法是sort_values()。sort()不是pandas的標準方法，arrange()是舊版本的函數(shù)，已不推薦使用。8.append()解析：如果你想創(chuàng)建一個新的行，應該使用append()方法。append()可以將一個新的行添加到DataFrame的末尾。9.pivot_table()解析：在pandas中，用于對數(shù)據(jù)進行透視表操作的是pivot_table()函數(shù)。pivot()是舊版本的函數(shù)，已不推薦使用。10.to_datetime()、date_range()、resample()解析：當你想要進行時間序列分析時，可以使用to_datetime()、date_range()和resample()函數(shù)。這些函數(shù)都是時間序列分析中常用的函數(shù)。三、簡答題答案及解析1.請簡述在Python中使用pandas庫進行數(shù)據(jù)分析的基本步驟。解析：在Python中使用pandas庫進行數(shù)據(jù)分析的基本步驟包括：-導入pandas庫：importpandasaspd。-讀取數(shù)據(jù)：使用read_csv()、read_excel()等函數(shù)讀取數(shù)據(jù)文件。-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、重復值、異常值等。-數(shù)據(jù)探索：使用describe()、info()等方法了解數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計信息和特征。-數(shù)據(jù)篩選：使用loc[]、iloc[]等選擇特定行和列。-數(shù)據(jù)分組：使用groupby()對數(shù)據(jù)進行分組，并計算每組的統(tǒng)計量。-數(shù)據(jù)合并：使用merge()、join()等函數(shù)合并不同的數(shù)據(jù)集。-數(shù)據(jù)透視：使用pivot_table()進行數(shù)據(jù)透視表操作。-數(shù)據(jù)可視化：使用matplotlib、seaborn等庫進行數(shù)據(jù)可視化。-保存結果：將分析結果保存為CSV文件、Excel文件等。2.當你在DataFrame中遇到缺失值時，有哪些常見的處理方法？請分別說明其適用場景。解析：處理缺失值的方法包括：-刪除缺失值：使用dropna()刪除包含缺失值的行或列。適用于數(shù)據(jù)量較大，缺失值較少的情況。-填充缺失值：使用fillna()填充缺失值?？梢允褂贸?shù)值、前一個值、后一個值等填充。適用于缺失值較少，且不影響數(shù)據(jù)分析的情況。-插值法：使用interpolate()進行插值。適用于時間序列數(shù)據(jù)，缺失值較少且數(shù)據(jù)有趨勢的情況。3.解釋一下pandas中merge()和join()函數(shù)的區(qū)別，并舉例說明何時使用它們。解析：merge()和join()函數(shù)都是用于合并DataFrame的函數(shù)，但它們有一些區(qū)別：-merge()：更靈活，支持多種合并方式（內連接、外連接、左連接、右連接），可以指定合并的鍵。適用于需要精確匹配鍵值進行合并的情況。-join()：更簡單，默認按索引進行合并，支持左連接和右連接。適用于按索引進行簡單合并的情況。舉例：-使用merge()：假設有兩個DataFrame，一個包含用戶信息，一個包含訂單信息，可以通過用戶ID進行合并。-使用join()：假設有一個DataFrame按時間序列排列，可以通過時間索引進行左連接，獲取最新的用戶信息。4.描述一下如何使用pandas進行時間序列數(shù)據(jù)分析，包括常用的函數(shù)和方法。解析：使用pandas進行時間序列數(shù)據(jù)分析的步驟包括：-讀取數(shù)據(jù)：使用read_csv()等函數(shù)讀取包含時間序列數(shù)據(jù)的文件，并將時間列轉換為datetime類型。-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、重復值等。-數(shù)據(jù)探索：使用describe()、info()等方法了解數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計信息和特征。-數(shù)據(jù)轉換：使用resample()按不同的時間頻率進行重采樣，使用rolling()進行滑動窗口計算。-數(shù)據(jù)分析：使用groupby()按時間進行分組，計算每組的統(tǒng)計量。-數(shù)據(jù)可視化：使用matplotlib、seaborn等庫進行時間序列數(shù)據(jù)的可視化。5.在進行數(shù)據(jù)可視化時，matplotlib和seaborn庫有哪些不同的應用場景？請舉例說明。解析：matplotlib和seaborn庫都是常用的數(shù)據(jù)可視化庫，各有特點：-matplotlib：功能強大，可以繪制各種類型的圖表，包括線圖、散點圖、條形圖、直方圖等。適用于需要高度定制化圖表的情況。-seaborn：基于matplotlib，提供更高級的圖表類型，如熱力圖、小提琴圖、聯(lián)合分布圖等。適用于快速創(chuàng)建美觀的統(tǒng)計圖表。舉例：-使用matplotlib：繪制一個包含多條時間序列的線圖，每個時間序列用不同的顏色表示。-使用seaborn：繪制一個包含多個變量的熱力圖，展示變量之間的相關性。四、操作題答案及解析1.假設你有一個名為"data.csv"的CSV文件，其中包含以下列：姓名、年齡、性別、收入。請編寫Python代碼，完成以下任務：a.讀取該CSV文件并將其存儲為pandasDataFrame對象。b.選擇所有女性用戶的DataFrame，并計算她們的平均收入。c.對DataFrame按年齡進行降序排序，并輸出前5行數(shù)據(jù)。d.創(chuàng)建一個新的列，名為"年齡分組"，根據(jù)年齡將用戶分為三個組：青年（20歲以下）、中年（20-50歲）、老年（50歲以上）。解析：a.讀取CSV文件并存儲為DataFrame：```pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv("data.csv")```b.選擇所有女性用戶并計算平均收入：```pythonfemale_data=data[data["性別"]=="女"]average_income=female_data["收入"].mean()```c.按年齡降序排序并輸出前5行數(shù)據(jù)：```pythonsorted_data=data.sort_values(by="年齡",ascending=False).head(5)```d.創(chuàng)建新的列"年齡分組"：```pythondefage_group(age):ifage<20:return"青年"elifage<=50:return"中年"else:return"老年"data["年齡分組"]=data["年齡"].apply(age_group)```2.假設你有一個名為"data.csv"的CSV文件，其中包含以下列：日期、銷售額、成本。請編寫Python代碼，完成以下任務：a.讀取該CSV文件并將其存儲為pandasDataFrame對象。b.將日期列轉換為pandas的datetime類型。c.按月對數(shù)據(jù)進行分組，并計算每個月的總銷售額和總成本。d.創(chuàng)建一個新的列，名為"利潤率"，計算每個月的利潤率（利潤率=(銷售額-成本)/銷售額）。解析：a.讀取CSV文件并存儲為DataFrame：```pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv("data.csv")```b.將日期列轉換為datetime類型：```pythondata["日期"]=pd.to_datetime(data["日期"])```c.按月分組并計算每個月的總銷售額和總成本：```pythondata["月份"]=data["日期"].dt.to_period("M")monthly_data=data.groupby("月份").agg({"銷售額":"sum","成本":"sum"})```d.創(chuàng)建新的列"利潤率"：```pythondata["利