2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：Python數(shù)據(jù)分析庫Pandas高級應(yīng)用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本部分共20題，每題2分，共40分。請仔細(xì)閱讀每題選項(xiàng)，選擇最符合題意的答案。）1.在Pandas中，以下哪個函數(shù)用于從兩個DataFrame中找出共有的行？A.mergeB.joinC.concatD.intersect2.如何使用Pandas對DataFrame進(jìn)行分組，并計(jì)算每組的均值？A.df.groupby().mean()B.df.group().aggregate()C.df.groupby().aggregate()D.df.groupby().mean()3.在Pandas中，如何對DataFrame中的某一列進(jìn)行排序？A.df.sort_values(by='column_name')B.df.orderby('column_name')C.df.sort('column_name')D.df.order('column_name')4.如何使用Pandas的merge函數(shù)進(jìn)行左連接（leftjoin）？A.pd.merge(left,right,how='left')B.pd.merge(left,right,how='right')C.pd.merge(left,right,how='inner')D.pd.merge(left,right,how='outer')5.在Pandas中，如何將DataFrame中的某一列轉(zhuǎn)換為日期格式？A.pd.to_datetime(df['column_name'],format='%Y-%m-%d')B.df['column_name'].to_date(format='%Y-%m-%d')C.pd.convert_datetime(df['column_name'],format='%Y-%m-%d')D.df['column_name'].convert_datetime(format='%Y-%m-%d')6.如何使用Pandas的groupby函數(shù)進(jìn)行多列分組？A.df.groupby(['column1','column2'])B.df.group(['column1','column2'])C.df.groupby(['column1','column2'])D.df.groupby(['column1','column2']).mean()7.在Pandas中，如何處理缺失值（NaN）？A.df.dropna()B.df.fillna(value)C.df.isnull()D.df.replaceNaN(value)8.如何使用Pandas的apply函數(shù)對DataFrame的某一列應(yīng)用自定義函數(shù)？A.df['column_name'].apply(function)B.df.apply(function,axis=1)C.df['column_name'].apply_to(function)D.df.apply_to(function,axis=1)9.在Pandas中，如何對DataFrame進(jìn)行透視表操作？A.df.pivot_table(values='values',index='index',columns='columns')B.df.pivot(values='values',index='index',columns='columns')C.df.pivot_table(values='values',index='index',columns='columns',aggfunc='sum')D.df.pivot(values='values',index='index',columns='columns',aggfunc='sum')10.如何使用Pandas的rolling函數(shù)進(jìn)行滑動窗口計(jì)算？A.df.rolling(window).mean()B.df.rolling(window).sum()C.df.rolling(window).apply(function)D.以上都是11.在Pandas中，如何將DataFrame分割成多個小塊進(jìn)行并行處理？A.df.chunksize()B.df.split()C.df.parallel_apply()D.以上都不是12.如何使用Pandas的shift函數(shù)對DataFrame的某一列進(jìn)行位移操作？A.df['column_name'].shiftperiodsB.df['column_name'].moveperiodsC.df['column_name'].shift_valuesperiodsD.df['column_name'].move_valuesperiods13.在Pandas中，如何對DataFrame進(jìn)行字符串操作，如查找、替換等？A.df['column_name'].str.contains('pattern')B.df['column_name'].str.replace('old','new')C.df['column_name'].str.findall('pattern')D.以上都是14.如何使用Pandas的nlargest和nsmallest函數(shù)獲取DataFrame中最大的n個或最小的n個值？A.df.nlargest(n,columns='column_name')B.df.nsmallest(n,columns='column_name')C.df.top(n,columns='column_name')D.以上都是15.在Pandas中，如何將DataFrame轉(zhuǎn)換為稀疏矩陣？A.df.to_sparse(fill_value=0)B.pd.to_sparse(df,fill_value=0)C.df.sparse.to_dense()D.以上都是16.如何使用Pandas的cut函數(shù)對連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化？A.pd.cut(df['column_name'],bins=4)B.df['column_name'].cut(bins=4)C.pd.qcut(df['column_name'],q=4)D.以上都是17.在Pandas中，如何對DataFrame進(jìn)行堆疊操作，將Series轉(zhuǎn)換為DataFrame？A.df.stack()B.df.unstack()C.df.melt()D.df.pivot()18.如何使用Pandas的resample函數(shù)對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣？A.df.resample('D').mean()B.df.resample('M').sum()C.df.resample('Y').apply(lambdax:x.sum())D.以上都是19.在Pandas中，如何使用merge_asof函數(shù)進(jìn)行近似匹配合并？A.pd.merge_asof(left,right,on='key',direction='nearest')B.df.merge_asof(right,on='key',direction='nearest')C.pd.merge_asof(left,right,on='key',nearest_match=True)D.df.merge_asof(right,on='key',nearest_match=True)20.如何使用Pandas的Categorical數(shù)據(jù)類型對分類數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理？A.pd.Categorical(df['column_name'])B.df['column_name'].astype('category')C.df['column_name'].cat.add_categories(new_categories)D.以上都是二、簡答題（本部分共5題，每題6分，共30分。請根據(jù)題目要求，簡潔明了地回答問題。）1.請簡述Pandas中merge函數(shù)的常用參數(shù)及其作用。2.如何使用Pandas處理缺失值，并解釋不同處理方法的特點(diǎn)。3.請描述Pandas中g(shù)roupby函數(shù)的基本使用方法，并舉例說明如何進(jìn)行聚合操作。4.如何使用Pandas進(jìn)行時間序列數(shù)據(jù)的重采樣，并解釋resample函數(shù)的常用參數(shù)。5.請簡述Pandas中Categorical數(shù)據(jù)類型的優(yōu)勢，并舉例說明如何在數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用。三、操作題（本部分共3題，每題10分，共30分。請根據(jù)題目要求，編寫Pandas代碼完成指定操作。）1.假設(shè)你有一個DataFrame，名為df，包含以下列：'姓名'，'部門'，'銷售額'，'日期'。請編寫代碼實(shí)現(xiàn)以下操作：a.將'日期'列轉(zhuǎn)換為日期格式。b.按照部門對銷售額進(jìn)行分組，并計(jì)算每個部門的銷售額總和。c.找出銷售額最高的前3個部門，并按銷售額降序排列。2.假設(shè)你有一個DataFrame，名為df，包含以下列：'產(chǎn)品ID'，'產(chǎn)品名稱'，'價格'，'庫存'。請編寫代碼實(shí)現(xiàn)以下操作：a.將'價格'列中的缺失值填充為該列的平均值。b.按照產(chǎn)品ID對價格進(jìn)行排序，并將結(jié)果存儲在一個新的DataFrame中，名為df_sorted。c.使用apply函數(shù)對'庫存'列應(yīng)用一個自定義函數(shù)，該函數(shù)將庫存數(shù)量轉(zhuǎn)換為字符串，并在前面加上'庫存：'前綴。3.假設(shè)你有一個DataFrame，名為df，包含以下列：'日期'，'訪問量'，'銷售額'。請編寫代碼實(shí)現(xiàn)以下操作：a.將'日期'列設(shè)置為索引，并按照日期進(jìn)行排序。b.使用resample函數(shù)按月對訪問量和銷售額進(jìn)行重采樣，并計(jì)算每個月的訪問量總和和銷售額總和。c.繪制一個折線圖，展示每個月的訪問量和銷售額的變化趨勢。四、論述題（本部分共2題，每題15分，共30分。請根據(jù)題目要求，結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行論述。）1.請結(jié)合實(shí)際案例，論述Pandas在數(shù)據(jù)分析中的重要性，并說明Pandas中哪些功能或方法是你認(rèn)為最常用的，為什么？2.請結(jié)合實(shí)際案例，論述Pandas在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢和局限性，并說明如何優(yōu)化Pandas代碼以提高數(shù)據(jù)處理效率。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.D解析：intersect函數(shù)用于找出兩個DataFrame共有的行，符合題意。2.A解析：groupby函數(shù)用于分組，mean函數(shù)用于計(jì)算每組的均值，組合使用符合題意。3.A解析：sort_values函數(shù)用于對DataFrame中的某一列進(jìn)行排序，by參數(shù)指定排序的列名，符合題意。4.A解析：merge函數(shù)的how參數(shù)指定連接類型，'left'表示左連接，符合題意。5.A解析：to_datetime函數(shù)用于將DataFrame中的某一列轉(zhuǎn)換為日期格式，format參數(shù)指定日期格式，符合題意。6.A解析：groupby函數(shù)可以接受多個列名作為參數(shù)進(jìn)行多列分組，符合題意。7.B解析：fillna函數(shù)用于處理缺失值，value參數(shù)指定填充的值，符合題意。8.A解析：apply函數(shù)用于對DataFrame的某一列應(yīng)用自定義函數(shù)，符合題意。9.C解析：pivot_table函數(shù)用于進(jìn)行透視表操作，aggfunc參數(shù)指定聚合函數(shù)，符合題意。10.D解析：rolling函數(shù)用于進(jìn)行滑動窗口計(jì)算，可以結(jié)合mean、sum、apply等方法使用，符合題意。11.D解析：Pandas沒有直接提供DataFrame分割成多個小塊進(jìn)行并行處理的函數(shù)，符合題意。12.A解析：shift函數(shù)用于對DataFrame的某一列進(jìn)行位移操作，periods參數(shù)指定位移的位數(shù)，符合題意。13.D解析：Pandas的str方法可以用于進(jìn)行字符串操作，包括contains、replace、findall等，符合題意。14.D解析：nlargest和nsmallest函數(shù)可以獲取DataFrame中最大的n個或最小的n個值，符合題意。15.D解析：to_sparse和pd.to_sparse都可以將DataFrame轉(zhuǎn)換為稀疏矩陣，fill_value參數(shù)指定填充值，符合題意。16.D解析：cut和qcut函數(shù)都可以對連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化，符合題意。17.A解析：stack函數(shù)用于將DataFrame轉(zhuǎn)換為Series，unstack函數(shù)用于將Series轉(zhuǎn)換為DataFrame，melt和pivot用于數(shù)據(jù)重塑，符合題意。18.D解析：resample函數(shù)用于對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，可以結(jié)合mean、sum、apply等方法使用，符合題意。19.A解析：merge_asof函數(shù)進(jìn)行近似匹配合并，direction參數(shù)指定匹配方向，符合題意。20.D解析：Categorical數(shù)據(jù)類型用于高效處理分類數(shù)據(jù)，可以結(jié)合astype、add_categories等方法使用，符合題意。二、簡答題答案及解析1.答案：merge函數(shù)的常用參數(shù)及其作用如下：-on：指定合并的鍵。-left_on和right_on：指定左側(cè)和右側(cè)DataFrame中的鍵。-left_index和right_index：指定使用索引作為鍵。-how：指定合并類型，'left'、'right'、'inner'、'outer'。-on參數(shù)指定合并的鍵，left_on和right_on指定左側(cè)和右側(cè)DataFrame中的鍵，left_index和right_index指定使用索引作為鍵，how參數(shù)指定合并類型，'left'表示左連接，'right'表示右連接，'inner'表示內(nèi)連接，'outer'表示外連接。解析：merge函數(shù)用于將兩個DataFrame按照指定的鍵進(jìn)行合并，on參數(shù)指定合并的鍵，left_on和right_on指定左側(cè)和右側(cè)DataFrame中的鍵，left_index和right_index指定使用索引作為鍵，how參數(shù)指定合并類型，'left'表示左連接，'right'表示右連接，'inner'表示內(nèi)連接，'outer'表示外連接。2.答案：Pandas處理缺失值的方法及其特點(diǎn)如下：-dropna：刪除包含缺失值的行或列。-fillna：填充缺失值，可以指定填充的值或使用前一個值、后一個值填充。-isnull：檢查缺失值，返回一個布爾型DataFrame。解析：dropna函數(shù)用于刪除包含缺失值的行或列，fillna函數(shù)用于填充缺失值，可以指定填充的值或使用前一個值、后一個值填充，isnull函數(shù)用于檢查缺失值，返回一個布爾型DataFrame。3.答案：Pandas中g(shù)roupby函數(shù)的基本使用方法如下：-groupby函數(shù)用于分組，可以指定分組鍵，并進(jìn)行聚合操作。-聚合操作可以使用mean、sum、count等方法進(jìn)行。解析：groupby函數(shù)用于分組，可以指定分組鍵，并進(jìn)行聚合操作，聚合操作可以使用mean、sum、count等方法進(jìn)行。4.答案：Pandas進(jìn)行時間序列數(shù)據(jù)重采樣的方法如下：-resample函數(shù)用于對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，可以指定重采樣的頻率。-常用參數(shù)包括frequency（指定重采樣的頻率）、axis（指定重采樣的軸）、kind（指定重采樣的類型）等。解析：resample函數(shù)用于對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，可以指定重采樣的頻率，常用參數(shù)包括frequency（指定重采樣的頻率）、axis（指定重采樣的軸）、kind（指定重采樣的類型）等。5.答案：Pandas中Categorical數(shù)據(jù)類型的優(yōu)勢及其應(yīng)用如下：-優(yōu)勢：Categorical數(shù)據(jù)類型可以高效處理分類數(shù)據(jù)，節(jié)省內(nèi)存，并提供更多的功能，如排序、分組等。-應(yīng)用：可以將分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Categorical類型，并進(jìn)行排序、分組等操作。解析：Categorical數(shù)據(jù)類型可以高效處理分類數(shù)據(jù)，節(jié)省內(nèi)存，并提供更多的功能，如排序、分組等，可以將分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Categorical類型，并進(jìn)行排序、分組等操作。三、操作題答案及解析1.答案：a.df['日期']=pd.to_datetime(df['日期'],format='%Y-%m-%d')b.df.groupby('部門')['銷售額'].sum()c.df.groupby('部門')['銷售額'].sum().nlargest(3).sort_values(ascending=False)解析：a.使用to_datetime函數(shù)將'日期'列轉(zhuǎn)換為日期格式，format參數(shù)指定日期格式。b.使用groupby函數(shù)按照部門對銷售額進(jìn)行分組，并使用sum函數(shù)計(jì)算每個部門的銷售額總和。c.使用groupby函數(shù)按照部門對銷售額進(jìn)行分組，并使用sum函數(shù)計(jì)算每個部門的銷售額總和，然后使用nlargest函數(shù)找出銷售額最高的前3個部門，并使用sort_values函數(shù)按銷售額降序排列。2.答案：a.df['價格'].fillna(df['價格'].mean())b.df_sorted=df.sort_values(by='產(chǎn)品ID')c.df['庫存']=df['庫存'].apply(lambdax:'庫存：'+str(x))解析：a.使用fillna函數(shù)將'價格'列中的缺失值填充為該列的平均值。b.使用sort_values函數(shù)按照產(chǎn)品ID對價格進(jìn)行排序，并將結(jié)果存儲在一個新的DataFrame中，名為df_sorted。c.使用apply函數(shù)對'庫存'列應(yīng)用一個自定義函數(shù)，該函數(shù)將庫存數(shù)量轉(zhuǎn)換為字符串，并在前面加上'庫存：'前綴。3.答案：a.df.set_index('日期',inplace=True)b.df.resample('M').sum()c.df.resample('M').sum().plot()解析：a.使用set_index函數(shù)將'日期'列設(shè)置為索引，并使用inplace參數(shù)進(jìn)行原地修改。b.使用resample函數(shù)按月對訪問量和銷售額進(jìn)行重采樣，并使用sum函數(shù)計(jì)算每個月的訪問量總和和銷售額總和。c.使用