2025年P(guān)ython數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試指南一、單選題（共15題，每題2分，合計(jì)30分）1.在Python中，用于處理數(shù)據(jù)的第三方庫是？A.NumPyB.PandasC.MatplotlibD.Flask2.下列哪個(gè)函數(shù)用于讀取CSV文件？A.read_excel()B.read_csv()C.loadtxt()D.load()3.如何檢查PandasDataFrame中是否存在缺失值？A.isnull()B.notnull()C.bothnull()D.isnan()4.在Pandas中，用于選擇特定列的語法是？A.df['column_name']B.df.column_nameC.df.get('column_name')D.df.column()5.如何對PandasDataFrame進(jìn)行排序？A.sort()B.arrange()C.sort_values()D.order()6.在Pandas中，用于合并兩個(gè)DataFrame的函數(shù)是？A.merge()B.join()C.concat()D.combine()7.如何計(jì)算PandasSeries的平均值？A.mean()B.average()C.avg()D.sum()8.在Pandas中，用于去除重復(fù)行的函數(shù)是？A.drop_duplicates()B.unique()C.remove_duplicates()D.distinct()9.如何在Pandas中進(jìn)行數(shù)據(jù)分組？A.groupby()B.split()C.group()D.classify()10.在Pandas中，用于繪制直方圖的函數(shù)是？A.hist()B.bar()C.plot()D.show()11.如何在Pandas中處理缺失值？A.dropna()B.fillna()C.both()D.none()12.在Pandas中，用于選擇特定行的語法是？A.df.loc[index]B.df.iloc[index]C.df[index]D.df.get(index)13.如何在Pandas中計(jì)算兩個(gè)列之間的相關(guān)系數(shù)？A.corr()B.correlation()C.relate()D.pair()14.在Pandas中，用于將數(shù)據(jù)透視表創(chuàng)建為DataFrame的函數(shù)是？A.pivot_table()B.create_pivot()C.pivot()D.table()15.如何在Pandas中保存DataFrame到CSV文件？A.to_csv()B.save_csv()C.write_csv()D.export_csv()二、多選題（共10題，每題3分，合計(jì)30分）1.以下哪些是Pandas的常用功能？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)分析C.數(shù)據(jù)可視化D.數(shù)據(jù)建模2.以下哪些函數(shù)可以用于讀取數(shù)據(jù)？A.read_csv()B.read_excel()C.read_sql()D.read_json()3.以下哪些方法可以用于處理缺失值？A.dropna()B.fillna()C.interpolate()D.remove()4.以下哪些函數(shù)可以用于數(shù)據(jù)排序？A.sort_values()B.sort_index()C.arrange()D.order()5.以下哪些方法可以用于數(shù)據(jù)合并？A.merge()B.join()C.concat()D.append()6.以下哪些函數(shù)可以用于數(shù)據(jù)可視化？A.plot()B.hist()C.bar()D.box()7.以下哪些函數(shù)可以用于計(jì)算統(tǒng)計(jì)量？A.mean()B.median()C.std()D.var()8.以下哪些方法可以用于數(shù)據(jù)分組？A.groupby()B.pivot_table()C.aggregate()D.summarize()9.以下哪些函數(shù)可以用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)？A.to_datetime()B.date_range()C.resample()D.shift()10.以下哪些方法可以用于數(shù)據(jù)篩選？A.query()B.loc[]C.iloc[]D.filter()三、判斷題（共10題，每題1分，合計(jì)10分）1.Pandas是Python的內(nèi)置庫。（×）2.NumPy是Pandas的依賴庫。（√）3.read_csv()函數(shù)可以讀取Excel文件。（×）4.isnull()函數(shù)可以檢查缺失值。（√）5.sort_values()函數(shù)可以對DataFrame進(jìn)行排序。（√）6.merge()函數(shù)可以合并兩個(gè)DataFrame。（√）7.mean()函數(shù)可以計(jì)算平均值。（√）8.drop_duplicates()函數(shù)可以去除重復(fù)行。（√）9.groupby()函數(shù)可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分組。（√）10.plot()函數(shù)可以繪制直方圖。（×）四、簡答題（共5題，每題4分，合計(jì)20分）1.簡述Pandas的基本功能。2.如何在Pandas中處理缺失值？3.簡述Pandas中合并數(shù)據(jù)的幾種方法。4.如何在Pandas中進(jìn)行數(shù)據(jù)分組和聚合？5.簡述Pandas中數(shù)據(jù)可視化的常用方法。五、操作題（共5題，每題10分，合計(jì)50分）1.讀取名為"data.csv"的文件，創(chuàng)建一個(gè)PandasDataFrame，并顯示前5行數(shù)據(jù)。2.在DataFrame中，去除所有包含缺失值的行，并顯示處理后的數(shù)據(jù)。3.選擇DataFrame中的"age"和"salary"列，計(jì)算這兩個(gè)列的平均值。4.將DataFrame按"age"列進(jìn)行排序，并顯示排序后的數(shù)據(jù)。5.創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)透視表，顯示每個(gè)部門的總銷售額。答案一、單選題答案1.B2.B3.A4.A5.C6.A7.A8.A9.A10.A11.A12.A13.A14.A15.A二、多選題答案1.A,B,C2.A,B,C,D3.A,B,C4.A,B,C,D5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.A,B,C,D8.A,B,C,D9.A,B,C,D10.A,B,C,D三、判斷題答案1.×2.√3.×4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.×四、簡答題答案1.Pandas的基本功能包括數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化等。2.處理缺失值的方法包括使用dropna()函數(shù)去除包含缺失值的行，使用fillna()函數(shù)填充缺失值，使用interpolate()函數(shù)進(jìn)行插值。3.合并數(shù)據(jù)的方法包括使用merge()函數(shù)根據(jù)鍵進(jìn)行合并，使用join()函數(shù)按索引合并，使用concat()函數(shù)按軸合并，使用append()函數(shù)追加數(shù)據(jù)。4.數(shù)據(jù)分組和聚合的方法包括使用groupby()函數(shù)進(jìn)行分組，使用aggregate()函數(shù)進(jìn)行聚合，使用pivot_table()函數(shù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表。5.數(shù)據(jù)可視化的常用方法包括使用plot()函數(shù)繪制折線圖、散點(diǎn)圖等，使用hist()函數(shù)繪制直方圖，使用bar()函數(shù)繪制柱狀圖，使用box()函數(shù)繪制箱線圖。五、操作題答案1.pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv("data.csv")print(df.head())2.pythondf=df.dropna()print(df)3.pythonage_mean=df['age'].mean()salary_mean=df['salary'].mean()print(f"AgeMean:{age_mean},SalaryMean:{salary_mean}")4.pythondf_sorted=df.sort_values(by="age")print(df_sorted)5.pythonpivot_table=df.pivot_table(values="sales",index="department",aggfunc="sum")print(pivot_table)#2025年P(guān)ython數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試指南考試核心要點(diǎn)1.基礎(chǔ)知識扎實(shí)熟練掌握Python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（列表、字典、集合等）及常用庫（NumPy、Pandas）。注意細(xì)節(jié)，如Pandas的DataFrame操作、索引對齊規(guī)則等。2.數(shù)據(jù)處理能力重點(diǎn)考察數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、合并能力。熟練使用`read_csv`、`groupby`、`pivot_table`等函數(shù)。處理缺失值、異常值的方法必須清晰，知道何時(shí)用`dropna`、`fillna`或自定義函數(shù)。3.統(tǒng)計(jì)分析與可視化掌握描述性統(tǒng)計(jì)（均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差）、假設(shè)檢驗(yàn)基礎(chǔ)。Matplotlib和Seaborn是必考點(diǎn)，能繪制直方圖、散點(diǎn)圖、箱線圖等，并調(diào)整參數(shù)優(yōu)化展示效果。4.實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用場景結(jié)合業(yè)務(wù)問題，如用戶畫像分析、銷售趨勢預(yù)測等，考察綜合分析能力。注意輸出邏輯性，結(jié)論需與數(shù)據(jù)支撐。5.代碼規(guī)范與效率遵循PEP8風(fēng)格，變量命名清晰。避免