2025年P(guān)ython數(shù)據(jù)分析與可視化專項訓(xùn)練試卷：二級考試核心要點考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪個庫是Python數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)庫？A.MatplotlibB.SeabornC.PandasD.Numpy2.讀取CSV文件到PandasDataFrame的正確方法是？A.df=read_csv('data.csv')B.df=DataFrame('data.csv')C.df=pd.read_csv('data.csv')D.df=pd.DataFrame('data.csv')3.在Pandas中，如何刪除DataFrame中的重復(fù)行？A.drop_duplicates()B.remove_duplicates()C.delete_duplicates()D.eliminate_duplicates()4.以下哪個函數(shù)可以用來計算PandasSeries的均值？A.sum()B.mean()C.average()D.median()5.在Pandas中，如何將字符串轉(zhuǎn)換為日期格式？A.to_date()B.convert_date()C.to_datetime()D.parse_date()6.以下哪個參數(shù)在`pandas.read_csv()`函數(shù)中用于指定分隔符？A.delimiterB.sepC.divideD.split7.在Pandas中，如何對DataFrame進行分組并計算每組的均值？A.groupby().mean()B.group().aggregate()C.split().apply()D.divide().mean()8.Matplotlib庫中的`plt.plot()`函數(shù)默認繪制什么類型的圖形？A.柱狀圖B.散點圖C.折線圖D.餅圖9.Seaborn庫中的`sns.histplot()`函數(shù)用于繪制什么類型的圖形？A.散點圖B.箱線圖C.直方圖D.熱力圖10.在Pandas中，如何選擇DataFrame中滿足特定條件的行？A.loc[]B.iloc[]C.filter()D.where()二、填空題（每空2分，共20分）1.使用`pandas`庫，可以通過_________函數(shù)將兩個DataFrame按指定列進行合并。2.在Pandas中，可以使用_________屬性查看DataFrame的列名。3.`matplotlib.pyplot`模塊可以簡寫為_________。4.Seaborn庫是基于_________庫構(gòu)建的。5.在Pandas中，可以使用_________函數(shù)對數(shù)據(jù)進行排序。6.缺失值在Pandas中通常表示為_________。7.使用`matplotlib`庫，可以通過_________函數(shù)設(shè)置圖表標(biāo)題。8.在Pandas中，可以使用_________方法計算Series的標(biāo)準(zhǔn)差。9.`pandas.to_datetime()`函數(shù)的`format`參數(shù)用于指定_________的格式。10.在Pandas中，可以使用_________函數(shù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表。三、簡答題（每題5分，共15分）1.簡述Pandas中`groupby()`函數(shù)的用法及其作用。2.比較Pandas中`loc[]`和`iloc[]`的區(qū)別。3.簡述數(shù)據(jù)可視化的作用和意義。四、編程題（每題10分，共30分）1.編寫Python代碼，使用`pandas`庫讀取名為`data.csv`的CSV文件，并將其存儲到名為`df`的DataFrame中。`data.csv`文件的第一列是`id`，第二列是`name`，第三列是`age`，第四列是`score`。2.編寫Python代碼，使用`pandas`庫對上述DataFrame`df`進行處理，完成以下任務(wù)：*刪除所有缺失值。*將`age`列的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型。*添加一列`pass`，如果`score`大于60，則`pass`為`True`，否則為`False`。3.編寫Python代碼，使用`matplotlib`庫繪制上述DataFrame`df`中`score`列的直方圖，圖表標(biāo)題為“ScoreDistribution”，x軸標(biāo)簽為“Score”，y軸標(biāo)簽為“Frequency”。要求使用10個柱子繪制直方圖。試卷答案一、選擇題1.C解析：Pandas是Python數(shù)據(jù)分析的核心庫，提供了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作等功能。2.C解析：`pd.read_csv()`是Pandas官方推薦的方法，用于讀取CSV文件。3.A解析：`drop_duplicates()`函數(shù)用于刪除DataFrame中的重復(fù)行。4.B解析：`mean()`函數(shù)用于計算PandasSeries的均值。5.C解析：`to_datetime()`函數(shù)用于將字符串轉(zhuǎn)換為日期格式。6.B解析：`sep`參數(shù)在`pandas.read_csv()`函數(shù)中用于指定分隔符。7.A解析：`groupby().mean()`是Pandas中對分組數(shù)據(jù)計算均值的常用方法。8.C解析：`plt.plot()`函數(shù)默認繪制折線圖。9.C解析：`sns.histplot()`函數(shù)用于繪制直方圖。10.A解析：`loc[]`用于根據(jù)標(biāo)簽選擇數(shù)據(jù)，可以滿足特定條件選擇行。二、填空題1.merge解析：`merge()`函數(shù)用于將兩個DataFrame按指定列進行合并。2.columns解析：`columns`屬性用于查看DataFrame的列名。3.plt解析：`matplotlib.pyplot`模塊可以簡寫為`plt`。4.Matplotlib解析：Seaborn庫是基于Matplotlib庫構(gòu)建的。5.sort_values解析：`sort_values()`函數(shù)用于對數(shù)據(jù)進行排序。6.NaN或None解析：Pandas中，缺失值通常表示為NaN或None。7.title解析：`title()`函數(shù)用于設(shè)置圖表標(biāo)題。8.std解析：`std()`方法用于計算Series的標(biāo)準(zhǔn)差。9.日期字符串解析：`format`參數(shù)用于指定日期字符串的格式。10.pivot_table解析：`pivot_table()`函數(shù)用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表。三、簡答題1.`groupby()`函數(shù)的用法是：`DataFrame.groupby(by[,axis,level,sort,dropna])`。它根據(jù)指定的列對數(shù)據(jù)進行分組，然后可以對這些分組進行聚合、過濾等操作。例如，可以使用`groupby().mean()`計算每組的均值。解析思路：首先說明`groupby()`函數(shù)的基本語法，然后解釋它的作用，即對數(shù)據(jù)進行分組，最后舉例說明如何使用它進行聚合操作。2.`loc[]`和`iloc[]`的區(qū)別在于選擇數(shù)據(jù)的依據(jù)不同。`loc[]`根據(jù)標(biāo)簽選擇數(shù)據(jù)，而`iloc[]`根據(jù)整數(shù)位置選擇數(shù)據(jù)。解析思路：直接指出兩者的區(qū)別在于選擇數(shù)據(jù)的依據(jù)，即標(biāo)簽和整數(shù)位置。3.數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形或圖像的過程，它可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢，并更好地進行數(shù)據(jù)分析和決策。解析思路：首先定義數(shù)據(jù)可視化的概念，然后說明它的作用，包括幫助理解數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)模式、輔助分析和決策等方面。四、編程題1.```pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv('data.csv')```解析思路：首先導(dǎo)入pandas庫，然后使用`read_csv()`函數(shù)讀取名為`data.csv`的CSV文件，并將其存儲到名為`df`的DataFrame中。2.```pythondf=df.dropna()df['age']=df['age'].astype(int)df['pass']=df['score']>60```解析思路：首先使用`dropna()`函數(shù)刪除所有缺失值，然后使用`astype(int)`將`age`列的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型，最后使用條件表達式創(chuàng)建`pass`列。3.```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltdf['score'].hist(bins=10)pl