2025年統(tǒng)計學期末考試題庫——統(tǒng)計軟件Python數(shù)據分析實戰(zhàn)試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Python編程基礎應用要求：請根據所學Python編程知識，完成以下編程任務，并提交代碼及運行結果。1.編寫一個Python函數(shù)，該函數(shù)接收一個字符串作為輸入，并返回字符串中字母的個數(shù)。例如，輸入"Hello,World!"，輸出應為10。```pythondefcount_letters(s):#在這里編寫代碼pass```2.編寫一個Python函數(shù)，該函數(shù)接收一個整數(shù)列表作為輸入，并返回列表中所有偶數(shù)的平方。例如，輸入[1,2,3,4,5]，輸出應為[4,16]。```pythondefsquare_even_numbers(numbers):#在這里編寫代碼pass```3.編寫一個Python函數(shù)，該函數(shù)接收一個字符串列表作為輸入，并返回列表中所有包含數(shù)字的字符串。例如，輸入["abc","123","def456","7890"],輸出應為["123","def456","7890"]。```pythondeffind_strings_with_digits(strings):#在這里編寫代碼pass```4.編寫一個Python函數(shù)，該函數(shù)接收一個整數(shù)列表作為輸入，并返回列表中所有大于等于10的整數(shù)的和。例如，輸入[5,10,15,20,25]，輸出應為60。```pythondefsum_of_numbers(numbers):#在這里編寫代碼pass```二、Pandas數(shù)據分析實戰(zhàn)要求：請根據所學Pandas庫知識，完成以下數(shù)據分析任務，并提交代碼及運行結果。1.假設你有一個包含學生成績的DataFrame，字段包括姓名、科目和分數(shù)。請編寫代碼，統(tǒng)計每個學生的總成績，并按總成績降序排列。```pythonimportpandasaspd#假設df是包含學生成績的DataFramedf=pd.DataFrame({'姓名':['張三','李四','王五','趙六'],'科目':['數(shù)學','語文','英語','物理'],'分數(shù)':[80,90,70,85]})#在這里編寫代碼```2.假設你有一個包含學生信息的DataFrame，字段包括姓名、年齡和性別。請編寫代碼，統(tǒng)計每個性別的學生人數(shù)，并按人數(shù)降序排列。```pythonimportpandasaspd#假設df是包含學生信息的DataFramedf=pd.DataFrame({'姓名':['張三','李四','王五','趙六'],'年齡':[18,19,20,21],'性別':['男','女','男','女']})#在這里編寫代碼```三、Python數(shù)據可視化應用要求：請利用Matplotlib庫，根據以下數(shù)據完成數(shù)據可視化任務，并提交可視化圖表。1.假設你有一組學生成績數(shù)據，包括學生的姓名和他們的數(shù)學、語文、英語成績。請繪制一個柱狀圖，展示每個學生的三科成績情況。```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#假設data是包含學生姓名和三科成績的列表data=[['張三',80,90,70],['李四',85,75,80],['王五',90,85,95],['趙六',70,80,75]]#在這里編寫代碼繪制柱狀圖```四、Pandas數(shù)據處理實戰(zhàn)要求：請利用Pandas庫，對以下數(shù)據進行處理，并提交處理后的結果。1.假設你有一個包含商品銷售數(shù)據的DataFrame，字段包括商品名稱、銷售數(shù)量和銷售額。請計算每個商品的銷售額占比，并按銷售額占比降序排列。```pythonimportpandasaspd#假設df是包含商品銷售數(shù)據的DataFramedf=pd.DataFrame({'商品名稱':['商品A','商品B','商品C','商品D'],'銷售數(shù)量':[100,150,200,250],'銷售額':[2000,3000,4000,5000]})#在這里編寫代碼計算銷售額占比，并按銷售額占比降序排列```本次試卷答案如下：一、Python編程基礎應用1.```pythondefcount_letters(s):returnlen(s.replace("",""))```解析思路：通過使用字符串的`replace`方法，去除字符串中的空格，然后使用`len`函數(shù)計算剩余字符的數(shù)量，得到字母的總數(shù)。2.```pythondefsquare_even_numbers(numbers):return[n**2forninnumbersifn%2==0]```解析思路：使用列表推導式遍歷列表中的每個數(shù)字，使用條件表達式`n%2==0`檢查數(shù)字是否為偶數(shù)，如果是，則計算其平方并返回結果列表。3.```pythondeffind_strings_with_digits(strings):return[sforsinstringsifany(char.isdigit()forcharins)]```解析思路：使用列表推導式遍歷字符串列表，對于每個字符串，使用嵌套的生成器表達式檢查是否至少包含一個數(shù)字字符，如果包含，則將其包含在結果列表中。4.```pythondefsum_of_numbers(numbers):returnsum(nforninnumbersifn>=10)```解析思路：使用生成器表達式遍歷數(shù)字列表，條件過濾出大于等于10的數(shù)字，然后使用`sum`函數(shù)計算這些數(shù)字的總和。二、Pandas數(shù)據分析實戰(zhàn)1.```pythonimportpandasaspd#假設df是包含學生成績的DataFramedf=pd.DataFrame({'姓名':['張三','李四','王五','趙六'],'科目':['數(shù)學','語文','英語','物理'],'分數(shù)':[80,90,70,85]})#計算每個學生的總成績df['總成績']=df['分數(shù)'].sum(axis=1)#按總成績降序排列df_sorted=df.sort_values(by='總成績',ascending=False)```解析思路：首先添加一個新列'總成績'，通過`sum(axis=1)`對每行（即每個學生的）分數(shù)列進行求和。然后使用`sort_values`方法按'總成績'列降序排列整個DataFrame。2.```pythonimportpandasaspd#假設df是包含學生信息的DataFramedf=pd.DataFrame({'姓名':['張三','李四','王五','趙六'],'年齡':[18,19,20,21],'性別':['男','女','男','女']})#計算每個性別的學生人數(shù)gender_counts=df['性別'].value_counts()#按人數(shù)降序排列gender_counts_sorted=gender_counts.sort_values(ascending=False)```解析思路：使用`value_counts`方法統(tǒng)計每個唯一性別值的出現(xiàn)次數(shù)，這會返回一個Series對象，其中包含性別和對應的人數(shù)。然后使用`sort_values`方法按人數(shù)降序排列性別計數(shù)。三、Python數(shù)據可視化應用1.```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#假設data是包含學生姓名和三科成績的列表data=[['張三',80,90,70],['李四',85,75,80],['王五',90,85,95],['趙六',70,80,75]]#繪制柱狀圖names=[d[0]fordindata]math_scores=[d[1]fordindata]chinese_scores=[d[2]fordindata]english_scores=[d[3]fordindata]plt.figure(figsize=(10,6))plt.bar(names,math_scores,label='數(shù)學')plt.bar(names,chinese_scores,bottom=math_scores,label='語文')plt.bar(names,english_scores,bottom=math_scores+chinese_scores,label='英語')plt.xlabel('學生姓名')plt.ylabel('分數(shù)')plt.title('學生三科成績')plt.legend()plt.show()```解析思路：使用Matplotlib庫中的`bar`函數(shù)繪制柱狀圖，分別繪制數(shù)學、語文、英語成績的柱狀圖，并使用`bottom`參數(shù)將連續(xù)的柱狀圖堆疊在一起。設置適當?shù)臉撕灪蜆祟}，并調用`show`函數(shù)顯示圖表。四、Pandas數(shù)據處理實戰(zhàn)1.```pythonimportpandasaspd#假設df是包含商品銷售數(shù)據的DataFramedf=pd.DataFrame({'商品名稱':['商品A','商品B','商品C','商品D'],'銷售數(shù)量':[100,150,200,250],'銷售額':[2000,30