2025年P(guān)ython數(shù)據(jù)分析專項(xiàng)訓(xùn)練考試試卷：高效處理技巧考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述使用Pandas讀取CSV文件時，如何處理文件編碼為GBK且分隔符為分號的情況。請說明需要使用哪些參數(shù)，并給出相應(yīng)的代碼示例。二、給定一個包含缺失值的PandasDataFrame，其中'age'列存在缺失值。請分別說明使用`dropna()`和`fillna()`處理缺失值的區(qū)別。假設(shè)要使用`fillna()`將'age'列的缺失值填充為該列的平均值，請寫出相應(yīng)的代碼。三、在一個PandasDataFrame中，'score'列包含一些異常值，例如負(fù)分?jǐn)?shù)或超過滿分（假設(shè)滿分是100）的分?jǐn)?shù)。請描述至少兩種檢測并處理這些異常值的方法，并分別說明每種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。四、假設(shè)有一個PandasDataFrame包含'date'列，其數(shù)據(jù)類型為字符串，格式為"YYYY-MM-DD"。請寫出將'date'列轉(zhuǎn)換為Pandas的`datetime`類型的代碼，并說明轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)類型。五、在一個PandasDataFrame中，有'name'（姓名）、'gender'（性別）和'score'（分?jǐn)?shù)）三列。請使用Pandas中的函數(shù)，創(chuàng)建一個新的DataFrame，其中包含按'gender'分組的'score'的平均值。要求結(jié)果中包含'gender'和'average_score'兩列。六、解釋Pandas中的`astype()`函數(shù)與`to_numeric()`函數(shù)的區(qū)別，并說明在什么情況下使用哪個函數(shù)更合適。七、給定一個PandasDataFrame，其中包含'product_id'（產(chǎn)品ID）、'category'（類別）和'quantity'（數(shù)量）三列。請使用Pandas中的函數(shù)，創(chuàng)建一個新的DataFrame，該DataFrame按照產(chǎn)品ID和類別進(jìn)行透視，計算每個產(chǎn)品的每個類別的總數(shù)量。要求結(jié)果中包含'product_id'、'category'和'total_quantity'三列。八、描述在使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合時，`groupby()`函數(shù)和`pivot_table()`函數(shù)的主要區(qū)別。請說明在什么情況下使用哪個函數(shù)可能更高效。九、假設(shè)你正在分析一個包含用戶購買記錄的PandasDataFrame，其中包含'user_id'（用戶ID）、'purchase_date'（購買日期）和'amount'（購買金額）三列。請描述如何使用Pandas對該DataFrame進(jìn)行處理，以得到每個用戶的總購買金額，并按總金額從高到低排序的結(jié)果。要求說明處理步驟，并給出相應(yīng)的代碼示例。十、設(shè)想一個場景：你收到了一個包含銷售數(shù)據(jù)的CSV文件，需要進(jìn)行分析以找出銷售額最高的產(chǎn)品。請描述你會使用哪些Pandas操作步驟來處理這個任務(wù)，并簡述每一步的目的。試卷答案一、答案：需要使用`encoding='gbk'`參數(shù)來指定文件編碼，使用`sep=';'`參數(shù)來指定分隔符。代碼示例：```pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk',sep=';')```解析：讀取CSV文件時，Pandas的`read_csv()`函數(shù)提供了參數(shù)`encoding`來指定文件編碼，`sep`來指定分隔符。對于GBK編碼的文件，必須明確指定`encoding='gbk'`以確保正確讀取。同樣，如果分隔符不是逗號（默認(rèn)），則需要使用`sep`參數(shù)指定，此處為分號。二、答案：`dropna()`用于刪除包含缺失值的行或列，而`fillna()`用于填充缺失值。代碼示例：```pythonimportpandasaspddf=pd.DataFrame({'age':[25,None,30,None]})df_dropna=df.dropna(subset=['age'])#刪除包含缺失值的行df_filled=df.fillna(df['age'].mean())#填充缺失值為平均值```解析：`dropna()`函數(shù)可以刪除包含缺失值的行或列，通過`subset`參數(shù)可以指定要檢查缺失值的列。`fillna()`函數(shù)用于填充缺失值，可以通過指定一個值（如平均值）或一個函數(shù)來填充。在此例中，使用`df['age'].mean()`計算年齡列的平均值，并用其填充缺失值。三、答案：方法一：使用統(tǒng)計方法，如計算分?jǐn)?shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，刪除距離平均值超過一定標(biāo)準(zhǔn)差（如2倍或3倍）的分?jǐn)?shù)。方法二：使用可視化方法，如繪制箱線圖，根據(jù)箱線圖的規(guī)則（例如，去除上下邊緣1.5倍四分位距之外的數(shù)據(jù)點(diǎn)）識別并刪除異常值。優(yōu)缺點(diǎn)：統(tǒng)計方法：計算簡單，但可能受極端值影響較大，可能導(dǎo)致誤刪正常數(shù)據(jù)?？梢暬椒ǎ褐庇^，但需要人工判斷閾值，可能存在主觀性。解析：異常值檢測通常有統(tǒng)計方法和可視化方法。統(tǒng)計方法依賴于數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)計特性，如平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，但極端值可能扭曲這些統(tǒng)計量?？梢暬椒ǎㄈ缦渚€圖）提供了一種直觀的方式來識別異常值，但需要設(shè)定判斷異常值的規(guī)則，這些規(guī)則可能不完全適用于所有數(shù)據(jù)集。四、答案：```pythonimportpandasaspddf=pd.DataFrame({'date':['2021-01-01','2021-01-02']})df['date']=pd.to_datetime(df['date'])```解析：Pandas的`to_datetime()`函數(shù)可以將字符串或其他格式的日期轉(zhuǎn)換為Pandas的`datetime`類型，便于后續(xù)的日期時間操作。在此例中，將'date'列從字符串類型轉(zhuǎn)換為`datetime`類型。五、答案：```pythonimportpandasaspddf=pd.DataFrame({'name':['Alice','Bob'],'gender':['F','M'],'score':[85,90]})result=df.groupby('gender')['score'].mean().reset_index()result.columns=['gender','average_score']```解析：首先使用`groupby('gender')`按'gender'列對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，然后對每個組的'score'列使用`mean()`函數(shù)計算平均值。`reset_index()`將分組后的索引重置，以便結(jié)果中包含'gender'和'average_score'兩列。六、答案：`astype()`用于將列的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為指定的類型，適用于已知數(shù)據(jù)類型的情況。`to_numeric()`用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型，特別適用于包含非數(shù)值類型（如字符串）的列，并可以處理轉(zhuǎn)換錯誤。合適情況：`astype()`：當(dāng)列中數(shù)據(jù)格式一致且為目標(biāo)類型時。`to_numeric()`：當(dāng)列中包含混合類型數(shù)據(jù)，需要轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型時。解析：`astype()`函數(shù)強(qiáng)制將列的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為指定的類型，如果轉(zhuǎn)換不符合邏輯（如將字符串轉(zhuǎn)換為整數(shù)），可能會引發(fā)錯誤。`to_numeric()`函數(shù)則嘗試將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型，并提供參數(shù)來處理轉(zhuǎn)換錯誤（如返回原始值或設(shè)置為NaN）。七、答案：```pythonimportpandasaspddf=pd.DataFrame({'product_id':['P1','P1','P2','P2'],'category':['A','B','A','B'],'quantity':[10,20,30,40]})result=df.pivot_table(index='product_id',columns='category',values='quantity',aggfunc='sum')result.columns=['total_A','total_B']result=result.reset_index()```解析：`pivot_table()`函數(shù)可以根據(jù)指定的行索引、列和值對數(shù)據(jù)進(jìn)行重塑，并使用聚合函數(shù)（如`sum()`）計算值。在此例中，按'product_id'分組，'category'作為列，'quantity'作為值進(jìn)行求和，結(jié)果中包含'product_id'、'total_A'和'total_B'三列。八、答案：`groupby()`函數(shù)主要用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組和聚合，適用于復(fù)雜的分組邏輯和多種聚合函數(shù)。`pivot_table()`函數(shù)則更適用于簡單的數(shù)據(jù)重塑和聚合，特別是當(dāng)需要根據(jù)多列進(jìn)行透視和聚合時。高效情況：`groupby()`：當(dāng)需要進(jìn)行復(fù)雜的分組操作和多種聚合函數(shù)時。`pivot_table()`：當(dāng)需要進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)透視和聚合，特別是根據(jù)多列進(jìn)行時。解析：`groupby()`函數(shù)提供了靈活的分組和聚合功能，可以處理復(fù)雜的分組邏輯和多種聚合函數(shù)。`pivot_table()`函數(shù)則更專注于數(shù)據(jù)重塑和簡單的聚合，特別是當(dāng)需要根據(jù)多列進(jìn)行透視時，它可以提供更直觀和簡潔的解決方案。九、答案：```pythonimportpandasaspddf=pd.DataFrame({'user_id':[1,2,1,3],'purchase_date':pd.to_datetime(['2021-01-01','2021-01-02','2021-01-01','2021-01-03']),'amount':[100,200,150,300]})total_amount=df.groupby('user_id')['amount'].sum().reset_index()total_amount.columns=['user_id','total_purchase_amount']total_amount=total_amount.sort_values(by='total_purchase_amount',ascending=False)```解析：首先使用`to_datetime()`函數(shù)將'purchase_date'列轉(zhuǎn)換為`datetime`類型，然后使用`groupby('user_id')`按'user_id'列對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，對每個組的'amount'列使用`sum()`函數(shù)計算總購買金額。`reset_index()`將分組后的索引重置，并使用`sort_values()`函數(shù)按總金額從高到低排序。十、答案：步驟：1.使用`read_csv()`讀取銷售數(shù)據(jù)CSV文件。2.檢查數(shù)據(jù)，確保'product_id'和'amount'列存在且沒有缺失值。3.使用`groupby('product_id')`按'product_id'列