2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)應(yīng)用試題集考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本部分共20道題，每題2分，共40分。每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在題后的括號(hào)內(nèi)。）1.在Python中，哪個(gè)庫(kù)主要用于數(shù)據(jù)分析和處理？A.MatplotlibB.PandasC.NumPyD.Scikit-learn2.下列哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)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.empty()D.nan()4.在Pandas中，如何對(duì)DataFrame進(jìn)行排序？A.sort()B.order()C.sort_values()D.arrange()5.下列哪個(gè)是Pandas中用于數(shù)據(jù)聚合的函數(shù)？A.merge()B.groupby()C.join()D.concat()6.如何在Pandas中創(chuàng)建一個(gè)新的列？A.add_column()B.create_column()C.assign()D.new_column()7.在Pandas中，如何刪除一個(gè)列？A.drop_column()B.remove()C.drop()D.delete()8.下列哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)計(jì)算DataFrame中數(shù)值列的描述性統(tǒng)計(jì)信息？A.describe()B.stats()C.summarize()D.info()9.在Pandas中，如何將DataFrame轉(zhuǎn)換為CSV文件？A.to_csv()B.save_csv()C.write_csv()D.export_csv()10.下列哪個(gè)是Pandas中用于數(shù)據(jù)透視表的函數(shù)？A.pivot_table()B.pivot()C.transpose()D.pivotize()11.如何在Pandas中處理缺失值？A.fillna()B.dropna()C.replace()D.interpolate()12.在Pandas中，如何選擇DataFrame中的特定行和列？A.loc[]和iloc[]B.select()C.filter()D.choose()13.下列哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)合并兩個(gè)DataFrame？A.merge()B.join()C.combine()D.union()14.如何在Pandas中創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)透視表？A.pivot_table()B.create_pivot_table()C.pivot()D.table()15.在Pandas中，如何對(duì)DataFrame進(jìn)行分組？A.groupby()B.sortby()C.classify()D.categorize()16.下列哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)計(jì)算兩個(gè)Series之間的相關(guān)系數(shù)？A.corr()B.correlation()C.relate()D.connect()17.如何在Pandas中創(chuàng)建一個(gè)布爾索引？A.boolean_index()B.mask()C.where()D.filter()18.在Pandas中，如何將兩個(gè)DataFrame按行連接？A.append()B.concat()C.join()D.merge()19.下列哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)將字符串轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間格式？A.to_datetime()B.str_to_datetime()C.parse_datetime()D.convert_datetime()20.如何在Pandas中計(jì)算DataFrame中數(shù)值列的均值？A.mean()B.average()C.calculate_mean()D.get_mean()二、判斷題（本部分共10道題，每題2分，共20分。請(qǐng)將正確答案的“對(duì)”或“錯(cuò)”填在題后的括號(hào)內(nèi)。）1.Pandas是一個(gè)開源的數(shù)據(jù)分析和處理庫(kù)，它基于NumPy庫(kù)。（對(duì)）2.NumPy是Python中用于科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)庫(kù)，它提供了高性能的多維數(shù)組對(duì)象和工具。（對(duì)）3.在Pandas中，DataFrame是一種二維表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它類似于Excel表格。（對(duì)）4.Series是Pandas中的一種一維數(shù)組數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以存儲(chǔ)單一數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)。（對(duì)）5.Pandas的read_csv()函數(shù)可以用來(lái)讀取CSV文件，但它默認(rèn)不處理缺失值。（對(duì)）6.在Pandas中，可以使用sort_values()函數(shù)對(duì)DataFrame進(jìn)行排序，但它默認(rèn)按升序排序。（對(duì)）7.Pandas的groupby()函數(shù)可以用來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，但它不能進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合。（錯(cuò)）8.Pandas的merge()函數(shù)可以用來(lái)合并兩個(gè)DataFrame，但它只能按共同列合并。（錯(cuò)）9.Pandas的fillna()函數(shù)可以用來(lái)填充缺失值，但它只能用固定值填充。（錯(cuò)）10.Pandas的to_datetime()函數(shù)可以將字符串轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間格式，但它不能處理格式不統(tǒng)一的字符串。（錯(cuò)）三、填空題（本部分共15道題，每題2分，共30分。請(qǐng)將正確答案填在題后的橫線上。）1.在Pandas中，用于創(chuàng)建Series對(duì)象的函數(shù)是________。2.Pandas的DataFrame可以通過________屬性來(lái)查看其數(shù)據(jù)類型。3.下列哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)對(duì)DataFrame進(jìn)行去重操作？________。4.在Pandas中，可以使用________函數(shù)來(lái)計(jì)算DataFrame中數(shù)值列的標(biāo)準(zhǔn)差。5.下列哪個(gè)是Pandas中用于數(shù)據(jù)透視的函數(shù)？________。6.如何在Pandas中創(chuàng)建一個(gè)新的列，該列是兩個(gè)現(xiàn)有列的運(yùn)算結(jié)果？________。7.在Pandas中，如何刪除DataFrame中的行？________。8.下列哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)將DataFrame中的數(shù)據(jù)按某種規(guī)則進(jìn)行重采樣？________。9.如何在Pandas中處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)？________。10.在Pandas中，如何選擇DataFrame中的前N行？________。11.下列哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)計(jì)算兩個(gè)Series之間的協(xié)方差？________。12.如何在Pandas中創(chuàng)建一個(gè)空白的DataFrame？________。13.在Pandas中，如何將兩個(gè)DataFrame按列連接？________。14.下列哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)將DataFrame中的數(shù)值格式化為字符串？________。15.如何在Pandas中計(jì)算DataFrame中數(shù)值列的中位數(shù)？________。四、簡(jiǎn)答題（本部分共5道題，每題4分，共20分。請(qǐng)簡(jiǎn)要回答下列問題。）1.簡(jiǎn)述Pandas中DataFrame和Series的區(qū)別。2.如何在Pandas中處理缺失值？請(qǐng)列舉三種常用的方法。3.解釋Pandas中g(shù)roupby()函數(shù)的作用，并舉例說(shuō)明如何使用它進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合。4.描述Pandas中merge()函數(shù)和join()函數(shù)的區(qū)別，并說(shuō)明何時(shí)使用它們。5.如何在Pandas中創(chuàng)建一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)？請(qǐng)簡(jiǎn)要說(shuō)明步驟。五、操作題（本部分共5道題，每題6分，共30分。請(qǐng)根據(jù)要求完成下列操作。）1.假設(shè)有一個(gè)CSV文件名為"data.csv"，請(qǐng)編寫代碼讀取該文件并創(chuàng)建一個(gè)PandasDataFrame。2.對(duì)于上述DataFrame，請(qǐng)選擇其中的兩列數(shù)據(jù)，計(jì)算這兩列數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)。3.對(duì)于上述DataFrame，請(qǐng)對(duì)某一列數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，并創(chuàng)建一個(gè)新的DataFrame存儲(chǔ)排序后的結(jié)果。4.對(duì)于上述DataFrame，請(qǐng)使用groupby()函數(shù)按某一列數(shù)據(jù)分組，并計(jì)算每個(gè)組的均值。5.對(duì)于上述DataFrame，請(qǐng)使用merge()函數(shù)將另一個(gè)DataFrame與之合并，合并依據(jù)為兩DataFrame的共同列。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.B解析：Pandas是Python中專門用于數(shù)據(jù)分析和處理的庫(kù)，提供了DataFrame、Series等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及豐富的數(shù)據(jù)處理函數(shù)。Matplotlib是用于數(shù)據(jù)可視化的庫(kù)，NumPy是用于科學(xué)計(jì)算的庫(kù)，Scikit-learn是用于機(jī)器學(xué)習(xí)的庫(kù)。2.B解析：read_csv()函數(shù)是Pandas中用于讀取CSV文件的函數(shù)，參數(shù)可以指定文件路徑、分隔符等。read_excel()用于讀取Excel文件，loadtxt()用于讀取文本文件，load()用于加載NumPy數(shù)組。3.A解析：isnull()函數(shù)用于檢查PandasDataFrame或Series中是否存在缺失值，返回布爾值數(shù)組。notnull()返回相反的結(jié)果，empty()檢查是否為空，nan()用于創(chuàng)建包含NaN值的數(shù)組。4.C解析：sort_values()函數(shù)用于對(duì)DataFrame或Series進(jìn)行排序，參數(shù)可以指定排序的列、升序或降序等。sort()是別名，order()已廢棄，arrange()是R語(yǔ)言中的函數(shù)。5.B解析：groupby()函數(shù)用于對(duì)PandasDataFrame或Series進(jìn)行分組，參數(shù)可以指定分組依據(jù)的列，然后可以對(duì)其進(jìn)行聚合操作如sum、mean等。merge()用于合并數(shù)據(jù)，join()是merge()的簡(jiǎn)化版本，concat()用于連接數(shù)據(jù)。6.C解析：assign()函數(shù)用于在PandasDataFrame中創(chuàng)建新的列，參數(shù)可以指定列名和值或計(jì)算表達(dá)式。add_column()不是Pandas的函數(shù)，create_column()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，new_column()不是Pandas的函數(shù)。7.C解析：drop()函數(shù)用于刪除PandasDataFrame或Series中的行或列，參數(shù)可以指定要?jiǎng)h除的行或列的標(biāo)簽。drop_column()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，remove()不是Pandas的函數(shù)，delete()不是Pandas的函數(shù)。8.A解析：describe()函數(shù)用于計(jì)算PandasDataFrame或Series的描述性統(tǒng)計(jì)信息，如計(jì)數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、百分位數(shù)、最大值等。stats()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，summarize()不是Pandas的函數(shù)，info()顯示DataFrame的信息。9.A解析：to_csv()函數(shù)用于將PandasDataFrame或Series保存為CSV文件，參數(shù)可以指定文件路徑、分隔符、是否包含行索引等。save_csv()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，write_csv()不是Pandas的函數(shù)，export_csv()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)。10.A解析：pivot_table()函數(shù)用于創(chuàng)建Pandas數(shù)據(jù)透視表，參數(shù)可以指定行索引、列索引、值列、聚合函數(shù)等。pivot()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，transpose()用于轉(zhuǎn)置，pivotize()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)。11.A解析：fillna()函數(shù)用于填充PandasDataFrame或Series中的缺失值，參數(shù)可以指定填充值、填充方法等。dropna()用于刪除缺失值，replace()用于替換值，interpolate()用于插值。12.A解析：loc[]和iloc[]是Pandas中用于選擇數(shù)據(jù)的索引器，loc[]根據(jù)標(biāo)簽選擇，iloc[]根據(jù)位置選擇。select()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，filter()用于過濾數(shù)據(jù)，choose()不是Pandas的函數(shù)。13.A解析：merge()函數(shù)用于合并兩個(gè)PandasDataFrame或Series，參數(shù)可以指定合并方式、合并依據(jù)等。join()是merge()的簡(jiǎn)化版本，combine()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，union()不是Pandas的函數(shù)。14.A解析：pivot_table()函數(shù)用于創(chuàng)建Pandas數(shù)據(jù)透視表，參數(shù)可以指定行索引、列索引、值列、聚合函數(shù)等。create_pivot_table()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，pivot()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，table()不是Pandas的函數(shù)。15.A解析：groupby()函數(shù)用于對(duì)PandasDataFrame或Series進(jìn)行分組，參數(shù)可以指定分組依據(jù)的列，然后可以對(duì)其進(jìn)行聚合操作如sum、mean等。sortby()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，classify()不是Pandas的函數(shù)，categorize()不是分組函數(shù)。16.A解析：corr()函數(shù)用于計(jì)算PandasSeries之間的相關(guān)系數(shù)，參數(shù)可以指定方法如pearson、spearman等。correlation()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，relate()不是Pandas的函數(shù)，connect()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)。17.B解析：mask()函數(shù)用于創(chuàng)建布爾索引，根據(jù)條件選擇數(shù)據(jù)。boolean_index()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，where()根據(jù)條件替換值，filter()用于過濾數(shù)據(jù)。18.A解析：append()函數(shù)用于將PandasDataFrame或Series添加到另一個(gè)DataFrame的末尾，返回新的DataFrame。concat()用于連接多個(gè)DataFrame，join()用于連接，merge()用于合并。19.A解析：to_datetime()函數(shù)用于將PandasDataFrame或Series中的字符串轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間格式，參數(shù)可以指定日期時(shí)間格式。str_to_datetime()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，parse_datetime()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，convert_datetime()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)。20.A解析：mean()函數(shù)用于計(jì)算PandasDataFrame或Series中數(shù)值列的均值。average()是mean()的別名，calculate_mean()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)，get_mean()不是標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)。二、判斷題答案及解析1.對(duì)解析：Pandas是一個(gè)開源的數(shù)據(jù)分析和處理庫(kù)，它基于NumPy庫(kù)，提供了DataFrame、Series等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及豐富的數(shù)據(jù)處理函數(shù)。2.對(duì)解析：NumPy是Python中用于科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)庫(kù)，它提供了高性能的多維數(shù)組對(duì)象和工具，是許多其他科學(xué)計(jì)算庫(kù)的基礎(chǔ)。3.對(duì)解析：DataFrame是Pandas中的一種二維表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它類似于Excel表格，包含行和列，可以存儲(chǔ)不同類型的數(shù)據(jù)。4.對(duì)解析：Series是Pandas中的一種一維數(shù)組數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以存儲(chǔ)單一數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)，類似于NumPy數(shù)組，但具有更豐富的功能。5.對(duì)解析：read_csv()函數(shù)可以用來(lái)讀取CSV文件，但它默認(rèn)不處理缺失值，需要使用其他函數(shù)如fillna()或dropna()處理。6.對(duì)解析：sort_values()函數(shù)可以用來(lái)對(duì)DataFrame進(jìn)行排序，它默認(rèn)按升序排序，參數(shù)可以指定降序排序。7.錯(cuò)解析：Pandas的groupby()函數(shù)可以用來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并且可以配合聚合函數(shù)如sum、mean等進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合。8.錯(cuò)解析：Pandas的merge()函數(shù)可以用來(lái)合并兩個(gè)DataFrame，不僅可以按共同列合并，還可以指定合并方式如inner、outer、left、right等。9.錯(cuò)解析：Pandas的fillna()函數(shù)可以用來(lái)填充缺失值，不僅可以用固定值填充，還可以用前一個(gè)值、后一個(gè)值、插值等方法填充。10.錯(cuò)解析：Pandas的to_datetime()函數(shù)可以將字符串轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間格式，它可以處理格式不統(tǒng)一的字符串，參數(shù)可以指定日期時(shí)間格式。三、填空題答案及解析1.Series解析：在Pandas中，用于創(chuàng)建Series對(duì)象的函數(shù)是Series()，它可以接受一個(gè)數(shù)組、字典等作為輸入，創(chuàng)建一個(gè)一維數(shù)組。2.dtypes解析：Pandas的DataFrame可以通過dtypes屬性來(lái)查看其數(shù)據(jù)類型，它返回一個(gè)字典，鍵為列名，值為數(shù)據(jù)類型。3.drop_duplicates()解析：drop_duplicates()函數(shù)可以用來(lái)對(duì)DataFrame進(jìn)行去重操作，返回一個(gè)新的DataFrame，其中刪除了重復(fù)行。4.std()解析：std()函數(shù)可以用來(lái)計(jì)算DataFrame中數(shù)值列的標(biāo)準(zhǔn)差，它是describe()函數(shù)中的一個(gè)統(tǒng)計(jì)量。5.pivot_table()解析：pivot_table()函數(shù)是Pandas中用于數(shù)據(jù)透視的函數(shù)，它可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表，參數(shù)可以指定行索引、列索引、值列、聚合函數(shù)等。6.=或assign()解析：可以在DataFrame中創(chuàng)建一個(gè)新的列，該列是兩個(gè)現(xiàn)有列的運(yùn)算結(jié)果，可以直接賦值，如df['new_col']=df['col1']+df['col2']，也可以使用assign()函數(shù)。7.drop()解析：在Pandas中，可以使用drop()函數(shù)刪除DataFrame中的行，參數(shù)可以指定要?jiǎng)h除的行的標(biāo)簽，如df.drop(0)刪除第一行。8.resample()解析：resample()函數(shù)可以用來(lái)將DataFrame中的數(shù)據(jù)按某種規(guī)則進(jìn)行重采樣，參數(shù)可以指定重采樣的頻率，如'D'表示每天。9.to_datetime()和pd.to_datetime()解析：在Pandas中，可以使用to_datetime()函數(shù)或pd.to_datetime()函數(shù)處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，將字符串轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間格式。10.head()解析：可以選擇DataFrame中的前N行，使用head()函數(shù)，參數(shù)可以指定要選擇的行數(shù)，如df.head(5)選擇前5行。11.cov()解析：cov()函數(shù)可以用來(lái)計(jì)算兩個(gè)PandasSeries之間的協(xié)方差，它是describe()函數(shù)中的一個(gè)統(tǒng)計(jì)量。12.pd.DataFrame()解析：可以在Pandas中創(chuàng)建一個(gè)空白的DataFrame，使用pd.DataFrame()，如df=pd.DataFrame()創(chuàng)建一個(gè)空的DataFrame。13.concat()解析：可以在Pandas中創(chuàng)建一個(gè)新的列，該列是兩個(gè)現(xiàn)有列的運(yùn)算結(jié)果，可以直接賦值，如df['new_col']=df['col1']+df['col2']，也可以使用assign()函數(shù)。14.applymap()解析：applymap()函數(shù)可以用來(lái)將DataFrame中的數(shù)值格式化為字符串，它可以對(duì)DataFrame的每個(gè)元素應(yīng)用一個(gè)函數(shù)。15.median()解析：在Pandas中，可以計(jì)算DataFrame中數(shù)值列的中位數(shù)，使用median()函數(shù)，它是describe()函數(shù)中的一個(gè)統(tǒng)計(jì)量。四、簡(jiǎn)答題答案及解析1.DataFrame和Series的區(qū)別解析：DataFrame是Pandas中的一種二維表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包含行和列，可以存儲(chǔ)不同類型的數(shù)據(jù)；Series是Pandas中的一種一維數(shù)組數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以存儲(chǔ)單一數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)，類似于NumPy數(shù)組，但具有更豐富的功能。2.處理缺失值的方法解析：在Pandas中，可以使用fillna()函數(shù)填充缺失值，可以使用dropna()函數(shù)刪除缺失值，還可以使用interpolate()函數(shù)進(jìn)行插值。這些方法可以根據(jù)具體情況選擇使用。3.groupby()函數(shù)的作用及使用解析：groupby()函數(shù)用于對(duì)PandasDataFrame或Series進(jìn)行分組，參數(shù)可以指定分組依據(jù)的列，然后可以對(duì)其進(jìn)行聚合操作如sum、mean等。例如，df.groupby('col1').sum()按col1分組并計(jì)算每組的總和。4.merge()函數(shù)和join()函數(shù)的區(qū)別及使用解析：merge()函數(shù)用于合并兩個(gè)PandasDataFrame或Series，參數(shù)可以指定合并方式如inner、outer、left、ri