2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)本科期末考試題庫：統(tǒng)計(jì)軟件Python應(yīng)用試題試卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共20小題，每小題2分，共40分。在每小題列出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的，請將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在Python中使用Pandas庫讀取數(shù)據(jù)文件時，下列哪個函數(shù)最適合讀取CSV格式的文件？A.read_excel()B.read_sql()C.read_csv()D.read_json()2.如果你想在Python中對DataFrame進(jìn)行排序，應(yīng)該使用哪個函數(shù)？A.sort()B.arrange()C.sort_values()D.order()3.當(dāng)你在Pandas中處理缺失數(shù)據(jù)時，使用哪個方法可以刪除包含缺失值的行？A.dropna()B.fillna()C.dropnull()D.remove_na()4.在Pandas中，如何選擇DataFrame中的特定列？A.df[col_name]B.df[[col_name1,col_name2]]C.df(col_name)D.df.get(col_name)5.如果你想在Pandas中計(jì)算DataFrame中某列的平均值，應(yīng)該使用哪個函數(shù)？A.mean()B.average()C.avg()D.mean_value()6.在Python中，如何創(chuàng)建一個空的DataFrame？A.pd.DataFrame()B.df.empty()C.pd.DataFrame([])D.empty_df=pd()7.當(dāng)你在Pandas中合并兩個DataFrame時，使用哪個函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)內(nèi)連接？A.merge()B.join()C.concat()D.union()8.在Pandas中，如何對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.group().sum()D.group().aggregate()9.如果你想在Pandas中篩選出DataFrame中滿足某個條件的行，應(yīng)該使用哪個方法？A.filter()B.select()C.where()D.query()10.在Pandas中，如何對DataFrame進(jìn)行透視表操作？A.pivot_table()B.pivot()C.transpose()D.pivotize()11.當(dāng)你在Pandas中處理時間序列數(shù)據(jù)時，應(yīng)該使用哪個函數(shù)將字符串轉(zhuǎn)換為日期時間格式？A.to_datetime()B.parse_date()C.convert_datetime()D.str_to_datetime()12.在Python中，如何創(chuàng)建一個Series對象？A.pd.Series()B.series=pd()C.pd.array()D.pd.object()13.如果你想在Pandas中繪制DataFrame中某列的直方圖，應(yīng)該使用哪個函數(shù)？A.plot.hist()B.df.hist()C.df.plot(kind='hist')D.histplot()14.在Pandas中，如何對DataFrame進(jìn)行缺失值填充？A.fillna()B.fill()C.replace_na()D.inplace()15.當(dāng)你在Pandas中處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，如何優(yōu)化內(nèi)存使用？A.use_cython()B.optimize_memory()C.reduce_memory()D.use_pandas()16.在Python中，如何使用Matplotlib庫繪制折線圖？A.plt.plot()B.matplotlib.plot()C.df.plot.line()D.lineplot()17.如果你想在Pandas中計(jì)算DataFrame中兩列之間的相關(guān)系數(shù)，應(yīng)該使用哪個函數(shù)？A.corr()B.correlation()C.df.corr()D.Pearson()18.在Pandas中，如何對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)透視操作？A.pivot()B.pivot_table()C.transpose()D.reshape()19.當(dāng)你在Pandas中處理文本數(shù)據(jù)時，如何使用正則表達(dá)式進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗？A.str.contains()B.str.match()C.str.extract()D.regex()20.在Python中，如何使用Seaborn庫繪制散點(diǎn)圖？A.sns.scatterplot()B.plt.scatter()C.df.plot.scatter()D.seaborn.scatter()二、填空題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。請將答案填寫在橫線上。）1.在Pandas中，使用________函數(shù)可以快速查看DataFrame的前幾行數(shù)據(jù)。2.如果你想在Python中對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，可以使用________函數(shù)。3.在Pandas中，使用________方法可以刪除DataFrame中的重復(fù)行。4.當(dāng)你在Pandas中處理缺失數(shù)據(jù)時，使用________函數(shù)可以將缺失值替換為特定的值。5.在Pandas中，使用________函數(shù)可以計(jì)算DataFrame中某列的描述性統(tǒng)計(jì)量。6.如果你想在Pandas中篩選出滿足某個條件的行，可以使用________方法。7.在Pandas中，使用________函數(shù)可以將字符串轉(zhuǎn)換為日期時間格式。8.當(dāng)你在Pandas中處理時間序列數(shù)據(jù)時，可以使用________函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。9.在Python中，使用________函數(shù)可以繪制DataFrame中某列的直方圖。10.如果你想在Pandas中繪制散點(diǎn)圖，可以使用________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，簡要回答問題。）1.請簡述在Pandas中如何使用groupby方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并舉例說明如何對分組后的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合操作。2.在Pandas中，如何處理數(shù)據(jù)中的缺失值？請列舉至少三種處理缺失值的方法，并簡要說明每種方法的適用場景。3.請解釋Pandas中DataFrame和Series的區(qū)別，并說明在什么情況下你會選擇使用Series而不是DataFrame。4.在Pandas中，如何使用條件索引來篩選數(shù)據(jù)？請舉例說明如何篩選出DataFrame中滿足特定條件的行。5.請簡述在Pandas中使用merge函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)合并的兩種主要方法，并說明這兩種方法的區(qū)別。四、操作題（本大題共5小題，每小題10分，共50分。請根據(jù)題目要求，完成指定的操作。）1.假設(shè)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、城市。請編寫Python代碼，使用Pandas庫讀取該文件，并創(chuàng)建一個DataFrame對象。然后，選擇出所有年齡大于30歲的行，并將結(jié)果存儲在一個新的DataFrame對象中。2.假設(shè)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，使用Pandas庫讀取該文件，并將日期列轉(zhuǎn)換為日期時間格式。然后，計(jì)算每個月的總銷售額和總成本，并將結(jié)果存儲在一個新的DataFrame對象中。3.假設(shè)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、城市。請編寫Python代碼，使用Pandas庫讀取該文件，并使用fillna方法將所有缺失的年齡值填充為30。然后，使用dropna方法刪除所有缺失的城市值的行，并將結(jié)果存儲在一個新的DataFrame對象中。4.假設(shè)你有一個名為"data1.csv"的CSV文件，其中包含以下列：姓名、年齡、性別。另一個名為"data2.csv"的CSV文件，其中包含以下列：姓名、城市、職業(yè)。請編寫Python代碼，使用Pandas庫讀取這兩個文件，并使用merge方法將它們按照姓名進(jìn)行內(nèi)連接，并將結(jié)果存儲在一個新的DataFrame對象中。5.假設(shè)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、城市。請編寫Python代碼，使用Pandas庫讀取該文件，并使用pivot_table方法創(chuàng)建一個透視表，其中行索引為性別，列索引為城市，值為年齡的平均值。然后，繪制該透視表的Heatmap圖，并添加標(biāo)題和軸標(biāo)簽。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.C解析：read_csv()函數(shù)是Pandas庫中用于讀取CSV格式文件的函數(shù)，所以正確答案是C。2.C解析：sort_values()函數(shù)是Pandas中用于對DataFrame進(jìn)行排序的函數(shù)，所以正確答案是C。3.A解析：dropna()函數(shù)是Pandas中用于刪除包含缺失值的行的函數(shù)，所以正確答案是A。4.B解析：df[[col_name1,col_name2]]是選擇DataFrame中特定列的方法，所以正確答案是B。5.A解析：mean()函數(shù)是Pandas中用于計(jì)算DataFrame中某列平均值的函數(shù)，所以正確答案是A。6.A解析：pd.DataFrame()是創(chuàng)建一個空的DataFrame的方法，所以正確答案是A。7.A解析：merge()函數(shù)是Pandas中用于合并兩個DataFrame的函數(shù)，默認(rèn)為內(nèi)連接，所以正確答案是A。8.B解析：groupby().aggregate()是Pandas中對DataFrame進(jìn)行分組并計(jì)算每組統(tǒng)計(jì)量的方法，所以正確答案是B。9.C解析：where()方法是Pandas中用于篩選出滿足某個條件的行的函數(shù)，所以正確答案是C。10.A解析：pivot_table()函數(shù)是Pandas中用于對DataFrame進(jìn)行透視表操作的函數(shù)，所以正確答案是A。11.A解析：to_datetime()函數(shù)是Pandas中將字符串轉(zhuǎn)換為日期時間格式的函數(shù)，所以正確答案是A。12.A解析：pd.Series()是創(chuàng)建一個Series對象的方法，所以正確答案是A。13.C解析：df.plot(kind='hist')是Pandas中繪制DataFrame中某列直方圖的方法，所以正確答案是C。14.A解析：fillna()函數(shù)是Pandas中用于對DataFrame進(jìn)行缺失值填充的函數(shù)，所以正確答案是A。15.C解析：reduce_memory()是Pandas中優(yōu)化內(nèi)存使用的方法，所以正確答案是C。16.A解析：plt.plot()是Matplotlib庫中繪制折線圖的方法，所以正確答案是A。17.A解析：corr()函數(shù)是Pandas中計(jì)算DataFrame中兩列之間相關(guān)系數(shù)的函數(shù)，所以正確答案是A。18.B解析：pivot_table()函數(shù)是Pandas中用于對DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)透視操作的函數(shù)，所以正確答案是B。19.C解析：str.extract()是Pandas中使用正則表達(dá)式進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的方法，所以正確答案是C。20.A解析：sns.scatterplot()是Seaborn庫中繪制散點(diǎn)圖的方法，所以正確答案是A。二、填空題答案及解析1.head解析：head()函數(shù)是Pandas中用于查看DataFrame的前幾行數(shù)據(jù)的方法，所以答案是head。2.sort_values或sort解析：sort_values()或sort()函數(shù)是Pandas中用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序的方法，所以答案是sort_values或sort。3.drop_duplicates解析：drop_duplicates()方法是Pandas中用于刪除DataFrame中的重復(fù)行的方法，所以答案是drop_duplicates。4.fillna解析：fillna()函數(shù)是Pandas中用于將缺失值替換為特定值的方法，所以答案是fillna。5.describe解析：describe()函數(shù)是Pandas中用于計(jì)算DataFrame中某列描述性統(tǒng)計(jì)量的方法，所以答案是describe。6.query或loc或iloc解析：query()、loc或iloc方法是Pandas中用于篩選出滿足某個條件的行的方法，所以答案是query或loc或iloc。7.to_datetime解析：to_datetime()函數(shù)是Pandas中將字符串轉(zhuǎn)換為日期時間格式的方法，所以答案是to_datetime。8.groupby解析：groupby()函數(shù)是Pandas中用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組的方法，所以答案是groupby。9.plot.hist或histplot解析：plot.hist()或histplot()函數(shù)是Pandas中繪制DataFrame中某列直方圖的方法，所以答案是plot.hist或histplot。10.sns.scatterplot解析：sns.scatterplot()是Seaborn庫中繪制散點(diǎn)圖的方法，所以答案是sns.scatterplot。三、簡答題答案及解析1.在Pandas中，使用groupby方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組的方法是：首先選擇需要分組的列，然后調(diào)用groupby()函數(shù)，最后可以對分組后的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合操作，如sum()、mean()等。例如，假設(shè)有一個DataFrame名為df，其中包含列'A'和'B'，可以使用df.groupby('A').sum()對列'A'進(jìn)行分組，并計(jì)算每個組中列'B'的和。2.在Pandas中，處理數(shù)據(jù)中的缺失值的方法有多種，常見的有：dropna()函數(shù)用于刪除包含缺失值的行，fillna()函數(shù)用于將缺失值替換為特定的值，interpolate()函數(shù)用于插值填充缺失值。適用場景取決于具體問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，例如，當(dāng)缺失值較少且對分析影響不大時，可以選擇刪除包含缺失值的行；當(dāng)缺失值較多且對分析影響較大時，可以選擇填充缺失值。3.DataFrame和Series的區(qū)別在于，DataFrame是一個二維表格結(jié)構(gòu)，包含多列數(shù)據(jù)，而Series是一個一維數(shù)組結(jié)構(gòu)，只包含單列數(shù)據(jù)。在什么情況下選擇使用Series而不是DataFrame取決于具體的數(shù)據(jù)處理需求，例如，當(dāng)只需要處理單列數(shù)據(jù)時，使用Series更加簡潔高效。4.在Pandas中，使用條件索引來篩選數(shù)據(jù)的方法是：使用布爾索引或loc/iloc方法。例如，假設(shè)有一個DataFrame名為df，可以使用df[df['列名']>值]來篩選出滿足特定條件的行，其中'列名'是DataFrame中的列名，值是特定條件值。5.在Pandas中，使用merge函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)合并的兩種主要方法是：inner和outer。inner合并是默認(rèn)的合并方式，只保留兩個DataFrame中都有的鍵值對；outer合并則保留兩個DataFrame中的所有鍵值對，對于不匹配的鍵值對，用NaN填充。這兩種方法的區(qū)別在于合并的結(jié)果不同，inner合并結(jié)果更簡潔，outer合并結(jié)果更完整。四、操作題答案及解析1.代碼如下：```pythonimportpandasaspd#讀取CSV文件df=pd.read_csv('data.csv')#選擇年齡大于30歲的行df_filtered=df[df['年齡']>30]#存儲在新的DataFrame對象中df_filtered.to_csv('filtered_data.csv',index=False)```解析：首先使用pd.read_csv()函數(shù)讀取CSV文件，然后使用布爾索引df['年齡']>30篩選出年齡大于30歲的行，最后將結(jié)果存儲在一個新的DataFrame對象中，并使用to_csv()函數(shù)保存為新的CSV文件。2.代碼如下：```pythonimportpandasaspd#讀取CSV文件df=pd.read_csv('data.csv')#將日期列轉(zhuǎn)換為日期時間格式df['日期']=pd.to_datetime(df['日期'])#計(jì)算每個月的總銷售額和總成本df['月份']=df['日期'].dt.monthmonthly_summary=df.groupby('月份').agg({'銷售額':'sum','成本':'sum'}).reset_index()#存儲在新的DataFrame對象中monthly_summary.to_csv('monthly_summary.csv',index=False)```解析：首先使用pd.read_csv()函數(shù)讀取CSV文件，然后使用to_datetime()函數(shù)將日期列轉(zhuǎn)換為日期時間格式，接著使用dt.month提取月份，最后使用groupby()和agg()函數(shù)計(jì)算每個月的總銷售額和總成本，并將結(jié)果存儲在一個新的DataFrame對象中。3.代碼如下：```pythonimportpandasaspd#讀取CSV文件df=pd.read_csv('data.csv')#使用fillna方法將所有缺失的年齡值填充為30df['年齡'].fillna(30,inplace=True)#使用dropna方法刪除所有缺失的城市值的行df.dropna(subset=['城市'],inplace=True)#存儲在新的DataFrame對象中df.to_csv('cleaned_data.csv',index=False)```解析：首先使用pd.read_csv()函數(shù)讀取CSV文件，然后使用fillna()函數(shù)將所有缺失的年齡值填充為30，接著使用dropna()函數(shù)刪除所有缺失的城市值的行，最后將結(jié)果存儲在一個新的DataFrame對象中。4.代碼如下：```pythonimportpandasas