2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)清洗實戰(zhàn)試題解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單選題（本部分共20題，每題2分，共40分。在每小題列出的四個選項中，只有一個是符合題目要求的，請將正確選項的字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在Python中，以下哪個語句可以正確地導入pandas庫？（）A.importpandasaspdB.includepandasaspdC.requirepandasaspdD.loadpandasaspd2.當你需要在pandas中處理缺失值時，以下哪個函數(shù)是最常用的？（）A.dropna()B.fillna()C.remove()D.delete()3.在pandas中，如何對DataFrame進行排序？（）A.sort()B.order()C.sort_values()D.arrange()4.如何在pandas中創(chuàng)建一個日期時間序列？（）A.pd.date_range()B.pd.date_sequence()C.pd.create_date()D.pd.make_date()5.在pandas中，如何選擇DataFrame中的特定列？（）A.df['column_name']B.df.column_nameC.df[:,'column_name']D.df[['column_name']]6.如何在pandas中合并兩個DataFrame？（）A.df.merge()B.df.join()C.df.concat()D.df.union()7.在pandas中，如何對數(shù)據(jù)進行分組統(tǒng)計？（）A.groupby()B.aggregate()C.group()D.summarize()8.如何在pandas中過濾出DataFrame中滿足特定條件的行？（）A.df.loc[]B.df.iloc[]C.df.query()D.df.filter()9.在pandas中，如何計算DataFrame中某個列的平均值？（）A.df.mean()B.df.average()C.df.stat()D.dfAVG()10.如何在pandas中處理重復值？（）A.drop_duplicates()B.remove_duplicates()C.eliminate_duplicates()D.remove_rep()11.在pandas中，如何對數(shù)據(jù)進行透視表操作？（）A.pivot_table()B.pivot()C.transpose()D.reshape()12.如何在pandas中讀取CSV文件？（）A.pd.read_csv()B.pd.read_file()C.pd.load_csv()D.pd.open_csv()13.在pandas中，如何將DataFrame保存為CSV文件？（）A.df.to_csv()B.df.save_csv()C.df.export_csv()D.df.write_csv()14.如何在pandas中處理時間序列數(shù)據(jù)？（）A.pd.to_datetime()B.pd.date_parser()C.pd.time_series()D.pd.convert_time()15.在pandas中，如何對數(shù)據(jù)進行標準化處理？（）A.df標準化()B.df.scale()C.df.normalize()D.dfSTANDARDIZE()16.如何在pandas中創(chuàng)建一個DataFrame？（）A.pd.DataFrame()B.df.create()C.pd.make_df()D.pd.new_df()17.在pandas中，如何對DataFrame進行合并操作？（）A.df.merge()B.df.join()C.df.concat()D.df.append()18.如何在pandas中處理缺失值？（）A.dropna()B.fillna()C.remove()D.delete()19.在pandas中，如何選擇DataFrame中的特定行？（）A.df.loc[]B.df.iloc[]C.df.query()D.df.filter()20.如何在pandas中計算DataFrame中某個列的方差？（）A.df.var()B.df.std_dev()C.df.variance()D.dfVARIANCE()二、多選題（本部分共15題，每題3分，共45分。在每小題列出的五個選項中，有多項是符合題目要求的，請將正確選項的字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在pandas中，以下哪些函數(shù)可以用來處理缺失值？（）A.dropna()B.fillna()C.remove()D.delete()E.interpolate()2.在pandas中，以下哪些方法可以用來選擇DataFrame中的特定列？（）A.df['column_name']B.df.column_nameC.df[:,'column_name']D.df[['column_name']]E.df.loc['column_name']3.在pandas中，以下哪些函數(shù)可以用來合并兩個DataFrame？（）A.df.merge()B.df.join()C.df.concat()D.df.append()E.df.union()4.在pandas中，以下哪些方法可以用來對數(shù)據(jù)進行分組統(tǒng)計？（）A.groupby()B.aggregate()C.group()D.summarize()E.pivot_table()5.在pandas中，以下哪些方法可以用來過濾出DataFrame中滿足特定條件的行？（）A.df.loc[]B.df.iloc[]C.df.query()D.df.filter()E.df.where()6.在pandas中，以下哪些函數(shù)可以用來處理重復值？（）A.drop_duplicates()B.remove_duplicates()C.eliminate_duplicates()D.remove_rep()E.df.drop_duplicates()7.在pandas中，以下哪些方法可以用來對數(shù)據(jù)進行透視表操作？（）A.pivot_table()B.pivot()C.transpose()D.reshape()E.df.pivot_table()8.在pandas中，以下哪些函數(shù)可以用來讀取不同格式的文件？（）A.pd.read_csv()B.pd.read_excel()C.pd.read_sql()D.pd.read_json()E.pd.read_file()9.在pandas中，以下哪些方法可以用來將DataFrame保存為不同格式的文件？（）A.df.to_csv()B.df.to_excel()C.df.to_sql()D.df.to_json()E.df.to_file()10.在pandas中，以下哪些函數(shù)可以用來處理時間序列數(shù)據(jù)？（）A.pd.to_datetime()B.pd.date_parser()C.pd.time_series()D.pd.convert_time()E.pd.date_range()11.在pandas中，以下哪些方法可以用來對數(shù)據(jù)進行標準化處理？（）A.df標準化()B.df.scale()C.df.normalize()D.df.STANDARDIZE()E.dfStandardScaler()12.在pandas中，以下哪些方法可以用來創(chuàng)建一個DataFrame？（）A.pd.DataFrame()B.df.create()C.pd.make_df()D.pd.new_df()E.df.from_dict()13.在pandas中，以下哪些方法可以用來對DataFrame進行合并操作？（）A.df.merge()B.df.join()C.df.concat()D.df.append()E.df.union()14.在pandas中，以下哪些函數(shù)可以用來計算統(tǒng)計量？（）A.df.mean()B.df.sum()C.df.std()D.df.var()E.df.median()15.在pandas中，以下哪些方法可以用來選擇DataFrame中的特定行？（）A.df.loc[]B.df.iloc[]C.df.query()D.df.filter()E.df.where()三、判斷題（本部分共15題，每題2分，共30分。請將判斷結(jié)果填在題后的括號內(nèi)，正確的填“√”，錯誤的填“×”。）1.在pandas中，DataFrame的行索引默認是整數(shù)類型。（）2.在pandas中，可以使用iloc[]選擇不連續(xù)的列。（）3.在pandas中，merge函數(shù)默認按照所有列進行合并。（）4.在pandas中，groupby函數(shù)可以用于多級分組。（）5.在pandas中，fillna函數(shù)默認用常數(shù)填充缺失值。（）6.在pandas中，pivot_table函數(shù)可以創(chuàng)建透視表。（）7.在pandas中，read_csv函數(shù)默認分隔符是逗號。（）8.在pandas中，to_csv函數(shù)默認不包含行索引。（）9.在pandas中，to_datetime函數(shù)可以將字符串轉(zhuǎn)換為日期時間類型。（）10.在pandas中，date_range函數(shù)可以生成日期時間序列。（）11.在pandas中，sort_values函數(shù)默認按升序排序。（）12.在pandas中，drop_duplicates函數(shù)默認保留第一個出現(xiàn)的重復行。（）13.在pandas中，query函數(shù)可以使用SQL風格的字符串表達式進行過濾。（）14.在pandas中，apply函數(shù)可以對DataFrame的列或行應用函數(shù)。（）15.在pandas中，DataFrame的列名不能是數(shù)字。（）四、簡答題（本部分共5題，每題6分，共30分。請根據(jù)題目要求進行簡答。）1.簡述在pandas中如何處理缺失值。請分別說明dropna和fillna函數(shù)的作用和常用參數(shù)。2.描述在pandas中如何進行數(shù)據(jù)透視表操作。請說明pivot_table函數(shù)的常用參數(shù)及其作用。3.解釋在pandas中如何讀取和處理時間序列數(shù)據(jù)。請分別說明to_datetime和date_range函數(shù)的作用和常用參數(shù)。4.說明在pandas中如何進行數(shù)據(jù)標準化處理。請描述標準化處理的步驟和常用方法。5.描述在pandas中如何進行數(shù)據(jù)合并操作。請分別說明merge、join和concat函數(shù)的區(qū)別和常用參數(shù)。五、操作題（本部分共5題，每題14分，共70分。請根據(jù)題目要求編寫pandas代碼實現(xiàn)相應功能。）1.假設有一個名為data的DataFrame，包含以下列：'name'（字符串類型）、'age'（整數(shù)類型）、'salary'（浮點類型）。請編寫代碼實現(xiàn)以下操作：-選擇'name'和'salary'列。-過濾出年齡大于30的行。-計算所有員工的平均工資。-將所有缺失的年齡值填充為30。2.假設有一個名為sales的DataFrame，包含以下列：'date'（日期類型）、'product'（字符串類型）、'quantity'（整數(shù)類型）。請編寫代碼實現(xiàn)以下操作：-讀取sales數(shù)據(jù)，并將'date'列轉(zhuǎn)換為日期時間類型。-按照日期和產(chǎn)品進行多級分組，計算每個產(chǎn)品的每日銷售量。-創(chuàng)建一個透視表，顯示每個產(chǎn)品的總銷售量和平均銷售量。-將透視表保存為CSV文件，文件名為sales_summary.csv。3.假設有一個名為employees的DataFrame，包含以下列：'id'（整數(shù)類型）、'name'（字符串類型）、'department'（字符串類型）、'salary'（浮點類型）。請編寫代碼實現(xiàn)以下操作：-合并employees數(shù)據(jù)與另一個名為departments的DataFrame，根據(jù)'department'列進行合并。-計算每個部門的平均工資。-將合并后的數(shù)據(jù)保存為Excel文件，文件名為employees_summary.xlsx。4.假設有一個名為weather的DataFrame，包含以下列：'date'（日期類型）、'temperature'（浮點類型）、'humidity'（浮點類型）。請編寫代碼實現(xiàn)以下操作：-讀取weather數(shù)據(jù)，并將'date'列轉(zhuǎn)換為日期時間類型。-計算每天的溫度和濕度變化范圍（即最大值和最小值）。-對溫度數(shù)據(jù)進行標準化處理，將所有溫度值縮放到0到1之間。-將處理后的數(shù)據(jù)保存為JSON文件，文件名為weather_processed.json。5.假設有一個名為sales_data的DataFrame，包含以下列：'date'（日期類型）、'product'（字符串類型）、'quantity'（整數(shù)類型）。請編寫代碼實現(xiàn)以下操作：-讀取sales_data數(shù)據(jù)，并將'date'列轉(zhuǎn)換為日期時間類型。-按照產(chǎn)品進行分組，計算每個產(chǎn)品的總銷售量。-選擇總銷售量前3的產(chǎn)品，并按日期進行排序。-將結(jié)果保存為CSV文件，文件名為top_sales.csv。本次試卷答案如下一、單選題答案及解析1.A解析：在Python中，導入pandas庫的標準語句是importpandasaspd。其他選項中的語句不是標準Python語法。2.B解析：fillna()函數(shù)用于填充DataFrame中的缺失值，是最常用的處理缺失值的函數(shù)。dropna()函數(shù)用于刪除包含缺失值的行或列。3.C解析：sort_values()函數(shù)用于對DataFrame進行排序，是最常用的排序函數(shù)。其他選項中的函數(shù)不是pandas中的標準函數(shù)。4.A解析：pd.date_range()函數(shù)用于創(chuàng)建一個日期時間序列，是最常用的創(chuàng)建日期時間序列的函數(shù)。其他選項中的函數(shù)不是pandas中的標準函數(shù)。5.D解析：df[['column_name']]用于選擇DataFrame中的特定列，是最常用的選擇列的方法。其他選項中的方法不是標準的選擇列的方法。6.C解析：concat()函數(shù)用于合并兩個或多個DataFrame，是最常用的合并DataFrame的函數(shù)。其他選項中的函數(shù)不是標準合并DataFrame的函數(shù)。7.A解析：groupby()函數(shù)用于對數(shù)據(jù)進行分組統(tǒng)計，是最常用的分組統(tǒng)計的函數(shù)。其他選項中的函數(shù)不是pandas中的標準函數(shù)。8.C解析：query()函數(shù)用于過濾出DataFrame中滿足特定條件的行，是最常用的過濾行的函數(shù)。其他選項中的方法不是標準過濾行的函數(shù)。9.A解析：mean()函數(shù)用于計算DataFrame中某個列的平均值，是最常用的計算平均值的函數(shù)。其他選項中的函數(shù)不是pandas中的標準函數(shù)。10.A解析：drop_duplicates()函數(shù)用于處理重復值，是最常用的處理重復值的函數(shù)。其他選項中的函數(shù)不是pandas中的標準函數(shù)。11.A解析：pivot_table()函數(shù)用于對數(shù)據(jù)進行透視表操作，是最常用的透視表操作的函數(shù)。其他選項中的函數(shù)不是pandas中的標準函數(shù)。12.A解析：read_csv()函數(shù)用于讀取CSV文件，是最常用的讀取CSV文件的函數(shù)。其他選項中的函數(shù)不是pandas中的標準函數(shù)。13.A解析：to_csv()函數(shù)用于將DataFrame保存為CSV文件，是最常用的保存為CSV文件的函數(shù)。其他選項中的函數(shù)不是pandas中的標準函數(shù)。14.A解析：to_datetime()函數(shù)用于處理時間序列數(shù)據(jù)，是最常用的處理時間序列數(shù)據(jù)的函數(shù)。其他選項中的函數(shù)不是pandas中的標準函數(shù)。15.C解析：normalize()函數(shù)用于對數(shù)據(jù)進行標準化處理，是最常用的標準化處理的函數(shù)。其他選項中的函數(shù)不是pandas中的標準函數(shù)。16.A解析：pd.DataFrame()用于創(chuàng)建一個DataFrame，是最常用的創(chuàng)建DataFrame的函數(shù)。其他選項中的函數(shù)不是pandas中的標準函數(shù)。17.C解析：concat()函數(shù)用于對DataFrame進行合并操作，是最常用的合并操作的函數(shù)。其他選項中的函數(shù)不是pandas中的標準函數(shù)。18.A解析：dropna()函數(shù)用于處理缺失值，是最常用的處理缺失值的函數(shù)。其他選項中的函數(shù)不是pandas中的標準函數(shù)。19.A解析：loc[]用于選擇DataFrame中的特定行，是最常用的選擇行的方法。其他選項中的方法不是標準的選擇行的方法。20.A解析：var()函數(shù)用于計算DataFrame中某個列的方差，是最常用的計算方差的函數(shù)。其他選項中的函數(shù)不是pandas中的標準函數(shù)。二、多選題答案及解析1.AB解析：dropna()和fillna()函數(shù)可以用來處理缺失值。remove()和delete()不是pandas中的標準函數(shù)，interpolate()用于插值，不是處理缺失值的標準方法。2.ADE解析：df['column_name']、df.loc['column_name']和df[['column_name']]可以用來選擇DataFrame中的特定列。df.column_name不是標準的選擇列的方法，df[:,'column_name']不是標準的選擇列的方法。3.ABC解析：merge()、join()和concat()函數(shù)可以用來合并兩個DataFrame。append()和union()也可以合并DataFrame，但不是最常用的方法。4.AB解析：groupby()和aggregate()函數(shù)可以用來對數(shù)據(jù)進行分組統(tǒng)計。group()和summarize()不是pandas中的標準函數(shù)，pivot_table()用于透視表操作，不是分組統(tǒng)計的標準方法。5.CD解析：query()和filter()方法可以用來過濾出DataFrame中滿足特定條件的行。loc[]和iloc[]用于選擇行，不是過濾行的標準方法。where()不是pandas中的標準方法。6.AB解析：drop_duplicates()和remove_duplicates()函數(shù)可以用來處理重復值。eliminate_duplicates()和remove_rep()不是pandas中的標準函數(shù)。7.AB解析：pivot_table()和pivot()函數(shù)可以用來對數(shù)據(jù)進行透視表操作。transpose()和reshape()不是透視表操作的標準方法。8.ABD解析：read_csv()、read_excel()和read_json()函數(shù)可以用來讀取不同格式的文件。read_sql()用于讀取SQL數(shù)據(jù)庫，不是讀取文件的標準方法。read_file()不是pandas中的標準函數(shù)。9.ABCD解析：to_csv()、to_excel()、to_sql()和to_json()方法可以用來將DataFrame保存為不同格式的文件。to_file()不是pandas中的標準函數(shù)。10.AB解析：to_datetime()和date_parser()函數(shù)可以用來處理時間序列數(shù)據(jù)。time_series()和convert_time()不是pandas中的標準函數(shù)。date_range()用于生成日期時間序列，不是處理時間序列數(shù)據(jù)的標準方法。11.AB解析：sort_values()函數(shù)默認按升序排序。其他選項中的方法不是標準排序的方法。12.CD解析：drop_duplicates()函數(shù)默認保留第一個出現(xiàn)的重復行。其他選項中的方法不是標準處理重復值的方法。13.ABC解析：merge()、join()和concat()函數(shù)可以用來對DataFrame進行合并操作。append()和union()也可以合并DataFrame，但不是最常用的方法。14.ABCD解析：mean()、sum()、std()和var()函數(shù)可以用來計算統(tǒng)計量。median()函數(shù)用于計算中位數(shù)，不是計算統(tǒng)計量的標準方法。15.ABC解析：loc[]、iloc[]和query()方法可以用來選擇DataFrame中的特定行。filter()和where()不是標準的選擇行的方法。三、判斷題答案及解析1.√解析：在pandas中，DataFrame的行索引默認是整數(shù)類型。2.×解析：在pandas中，iloc[]只能選擇連續(xù)的行，不能選擇不連續(xù)的列。3.×解析：在pandas中，merge函數(shù)默認按照索引進行合并，不是按照所有列進行合并。4.√解析：在pandas中，groupby函數(shù)可以用于多級分組。5.√解析：在pandas中，fillna函數(shù)默認用常數(shù)填充缺失值。6.√解析：在pandas中，pivot_table函數(shù)可以創(chuàng)建透視表。7.√解析：在pandas中，read_csv函數(shù)默認分隔符是逗號。8.√解析：在pandas中，to_csv函數(shù)默認不包含行索引。9.√解析：在pandas中，to_datetime函數(shù)可以將字符串轉(zhuǎn)換為日期時間類型。10.√解析：在pandas中，date_range函數(shù)可以生成日期時間序列。11.√解析：在pandas中，sort_values函數(shù)默認按升序排序。12.√解析：在pandas中，drop_duplicates函數(shù)默認保留第一個出現(xiàn)的重復行。13.√解析：在pandas中，query函數(shù)可以使用SQL風格的字符串表達式進行過濾。14.√解析：在pandas中，apply函數(shù)可以對DataFrame的列或行應用函數(shù)。15.×解析：在pandas中，DataFrame的列名可以是數(shù)字。四、簡答題答案及解析1.答：在pandas中，處理缺失值的方法主要有兩種：dropna()和fillna()。-dropna()函數(shù)用于刪除包含缺失值的行或列。常用參數(shù)包括：axis（指定刪除行或列）、how（指定刪除方式，'any'或'all'）、thresh（指定非缺失值的最低數(shù)量）。-fillna()函數(shù)用于填充缺失值。常用參數(shù)包括：value（指定填充值）、method（指定填充方法，如'ffill'或'bfill'）。2.答：在pandas中，進行數(shù)據(jù)透視表操作的方法是使用pivot_table()函數(shù)。常用參數(shù)及其作用如下：-values（指定透視表中的值）、index（指定透視表的行索引）、columns（指定透視表的列索引）、aggfunc（指定聚合函數(shù)，如'sum'或'avg'）。3.答：在pandas中，讀取和處理時間序列數(shù)據(jù)的方法主要有兩種：to_datetime()和date_range()。-to_datetime()函數(shù)用于將字符串轉(zhuǎn)換為日期時間類型。常用參數(shù)包括：format（指定日期時間格式）、errors（指定錯誤處理方式，如'raise'或'coerce'）。-date_range()函數(shù)用于生成日期時間序列。常用參數(shù)包括：start（指定起始日期）、end（指定結(jié)束日期）、freq（指定頻率，如'd'或'm'）。4.答：在pandas中，進行數(shù)據(jù)標準化處理的方法主要有兩種：使用標準化函數(shù)和手動計算。常用方法是使用StandardScaler類進行標準化處理。步驟如下：-計算每個特征的均值和標準差。-將每個特征的值減去均值，然后除以標準差。5.答：在pandas中，進行數(shù)據(jù)合并操作的方法主要有三種：merge、join和concat。-merge函數(shù)用于根據(jù)指定的鍵將兩個DataFrame進行合并。常用參數(shù)包括：on（指定合并鍵）、how（指定合并方式，如'inner'或'outer'）。-join函數(shù)用于根據(jù)索引將兩個DataFrame進行合并。常用參數(shù)包括：on（指定合并鍵）、how（指定合并方式，如'left'或'right'）。-concat函數(shù)用于將兩個或多個DataFrame按指定軸進行拼接。常用參數(shù)包括：axis（指定拼接軸）、join（指定拼接方式，如'inner'或'outer'）。五、操作題答案及解析1.答：-選擇'name'和'salary'列：```pythonselected_data=data[['name','salary']]```-過濾出年齡大于30的行：```pythonfiltered_data=data[data['age']>30]```-計算所有員工的平均工資：```pythonaverage_salary=data['salary'].mean()```-將所有缺失的年齡值填充為30：```pythondata['age'].fillna(30,inplace=True)```2.答：-讀取sales數(shù)據(jù)，并將'date'列轉(zhuǎn)換為日期時間類型：```pythonsales=pd.read_csv('sales.csv',parse_dates=['date'])```-按照日期和產(chǎn)品進行多級分組，計算每個產(chǎn)品的每日銷售量：```pythongrouped_sales=sales.groupby(['date','product'])['quantity'].sum()```-創(chuàng)建一個透視表，顯示每個產(chǎn)品的總銷售量和平均銷售量：```pythonpivot_table=sales.pivot_table(values='quantity',index='product',aggfunc={'quantity':['sum','mean']})```-將透視表保存為CSV文件，文件名為sales_summary.csv：```pythonpivot_table.to_csv('sales_summary.csv')```3.答：-合并employees數(shù)據(jù)與另一個名為departments的DataFrame，根據(jù)'department'列進行合并：```pythonmerged_data=employees.merge(departments,on='department')```-計算每個部門的平均工資：```pythondepartment_avg_salary=merged_dat