2025年P(guān)ython二級(jí)專項(xiàng)訓(xùn)練試卷：Python數(shù)據(jù)分析與可視化考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪個(gè)庫是Python中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的核心庫？A.MatplotlibB.NumPyC.SeabornD.Scikit-learn2.在Pandas中，用于處理缺失數(shù)據(jù)的函數(shù)是？A.dropna()B.fillna()C.bothAandBD.noneoftheabove3.下列哪個(gè)函數(shù)用于在Pandas中讀取CSV文件？A.read_csv()B.read_excel()C.read_sql()D.read_json()4.在Matplotlib中，用于繪制直方圖的函數(shù)是？A.plot()B.hist()C.bar()D.scatter()5.下列哪個(gè)參數(shù)用于控制Matplotlib中圖形的標(biāo)題？A.title()B.label()C.xlabel()D.ylabel()6.在Pandas中，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序的函數(shù)是？A.sort()B.sort_values()C.order()D.sort_by()7.下列哪個(gè)方法用于在Pandas中創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)列？A.assign()B.add_column()C.create_column()D.new_column()8.在Matplotlib中，用于設(shè)置坐標(biāo)軸刻度標(biāo)簽的函數(shù)是？A.ticks()B.tick_params()C.axis_labels()D.set_xticks()9.下列哪個(gè)庫是Python中進(jìn)行時(shí)間序列分析的主要庫？A.NumPyB.PandasC.MatplotlibD.Scikit-learn10.在Pandas中，用于合并兩個(gè)數(shù)據(jù)框的函數(shù)是？A.merge()B.join()C.concatenate()D.bothAandB二、填空題（每題4分，共20分）1.在Pandas中，用于選擇數(shù)據(jù)框中特定列的語法是_______。2.Matplotlib中的_______模塊提供了各種繪圖函數(shù)。3.在Pandas中，用于計(jì)算數(shù)據(jù)框中數(shù)值型列均值的方法是_______。4.下列哪個(gè)參數(shù)用于控制Matplotlib中圖形的透明度？_______。5.在Pandas中，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組并應(yīng)用聚合函數(shù)的語法是_______。三、判斷題（每題2分，共10分）1.Pandas中的Series是一種一維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以包含缺失值。2.Matplotlib中的subplots()函數(shù)用于創(chuàng)建多個(gè)子圖。3.在Pandas中，可以使用loc和iloc索引器選擇數(shù)據(jù)框中的行和列。4.Seaborn是一個(gè)基于Matplotlib的高級(jí)數(shù)據(jù)可視化庫。5.在Python中，NumPy數(shù)組比Pandas數(shù)據(jù)框更靈活。四、操作題（共50分）1.（15分）使用Pandas讀取名為"data.csv"的CSV文件，并展示前5行數(shù)據(jù)。然后，計(jì)算數(shù)據(jù)框中所有數(shù)值型列的均值，并將結(jié)果打印輸出。2.（20分）使用Matplotlib繪制一個(gè)簡(jiǎn)單的折線圖，x軸為[1,2,3,4,5]，y軸為[2,4,6,8,10]。要求圖形包含標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽和網(wǎng)格線。3.（15分）使用Pandas對(duì)名為"data.csv"的CSV文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，按"category"列分組，并計(jì)算每個(gè)類別中"value"列的總和。將結(jié)果保存到一個(gè)新的CSV文件中，文件名為"grouped_data.csv"。試卷答案一、選擇題1.B解析：NumPy是Python中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的核心庫，提供了高性能的多維數(shù)組對(duì)象和工具。2.C解析：dropna()用于刪除包含缺失值的行或列，fillna()用于填充缺失值。3.A解析：read_csv()是Pandas中用于讀取CSV文件的函數(shù)。4.B解析：hist()是Matplotlib中用于繪制直方圖的函數(shù)。5.A解析：title()用于設(shè)置Matplotlib中圖形的標(biāo)題。6.B解析：sort_values()是Pandas中用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序的函數(shù)。7.A解析：assign()用于在Pandas中創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)列。8.D解析：set_xticks()用于設(shè)置Matplotlib中x軸的刻度標(biāo)簽。9.B解析：Pandas是Python中進(jìn)行時(shí)間序列分析的主要庫。10.D解析：merge()和join()都是Pandas中用于合并兩個(gè)數(shù)據(jù)框的函數(shù)。二、填空題1.[]或.column_name解析：在Pandas中，可以使用方括號(hào)[]或點(diǎn)號(hào).語法選擇數(shù)據(jù)框中特定列。2.pyplot解析：Matplotlib中的pyplot模塊提供了各種繪圖函數(shù)。3.mean()解析：mean()是Pandas中用于計(jì)算數(shù)據(jù)框中數(shù)值型列均值的方法。4.alpha解析：alpha參數(shù)用于控制Matplotlib中圖形的透明度。5.groupby().agg()解析：在Pandas中，可以使用groupby()函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并使用agg()函數(shù)應(yīng)用聚合函數(shù)。三、判斷題1.正確解析：Pandas中的Series是一種一維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以包含缺失值。2.正確解析：Matplotlib中的subplots()函數(shù)用于創(chuàng)建多個(gè)子圖。3.正確解析：在Pandas中，可以使用loc和iloc索引器選擇數(shù)據(jù)框中的行和列。4.正確解析：Seaborn是一個(gè)基于Matplotlib的高級(jí)數(shù)據(jù)可視化庫。5.錯(cuò)誤解析：在Python中，Pandas數(shù)據(jù)框提供了更豐富的數(shù)據(jù)處理功能，比NumPy數(shù)組更靈活。四、操作題1.代碼示例：```pythonimportpandasaspd#讀取CSV文件data=pd.read_csv("data.csv")#展示前5行數(shù)據(jù)print(data.head())#計(jì)算數(shù)值型列的均值mean_values=data.mean()print(mean_values)```解析：使用pandas.read_csv()函數(shù)讀取CSV文件，使用head()函數(shù)展示前5行數(shù)據(jù)，使用mean()函數(shù)計(jì)算數(shù)值型列的均值。2.代碼示例：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#數(shù)據(jù)x=[1,2,3,4,5]y=[2,4,6,8,10]#繪制折線圖plt.plot(x,y)#設(shè)置標(biāo)題和坐標(biāo)軸標(biāo)簽plt.title("SimpleLinePlot")plt.xlabel("X-axis")plt.ylabel("Y-axis")#顯示網(wǎng)格線plt.grid(True)#顯示圖形plt.show()```解析：使用matplotlib.pyplot.plot()函數(shù)繪制折線圖，使用title()、xlabel()、ylabel()函數(shù)設(shè)置標(biāo)題和坐標(biāo)軸標(biāo)簽，使用grid()函數(shù)顯示網(wǎng)格線。3.代碼示例：```pythonimportpandasaspd#讀取CSV文件data=pd.read_csv("data.csv")#按"category"列分組，并計(jì)算"value"列的總和grouped_data=data.groupby("category")["value"].