2026年專升本Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)專題卷附答案解析與庫函數(shù)應(yīng)用

一、單選題（共20題）

1：在Python中，以下哪個模塊用于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？

A.mathB.osC.pandasD.sys

答案：C

解析：正確選項是C，因為pandas是一個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，它提供了大量用于數(shù)據(jù)操作和分析的功能。選項A的math模塊用于數(shù)學(xué)計算，選項B的os模塊用于操作系統(tǒng)操作，選項D的sys模塊用于訪問系統(tǒng)特定的參數(shù)和函數(shù)。

2：以下哪個函數(shù)可以用來計算一個列表中所有元素的總和？

A.sum()B.average()C.total()D.sumup()

答案：A

解析：正確選項是A，因為Python中的sum()函數(shù)可以直接計算列表中所有元素的總和。選項B、C和D都不是Python內(nèi)置函數(shù)。

3：在Pandas中，如何將一個DataFrame列的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為整數(shù)？

A.df['column'].astype('int')B.df['column'].convert('int')C.df['column'].typecast('int')D.df['column'].change_type('int')

答案：A

解析：正確選項是A，因為astype()函數(shù)在Pandas中用于轉(zhuǎn)換列的數(shù)據(jù)類型。選項B、C和D都不是Pandas中用于數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換的函數(shù)。

4：以下哪個操作可以用來刪除PandasDataFrame中的重復(fù)行？

A.df.drop_duplicates()B.df.remove_duplicates()C.df.deduplicate()D.df.delete_duplicates()

答案：A

解析：正確選項是A，因為drop_duplicates()函數(shù)用于刪除DataFrame中的重復(fù)行。選項B、C和D都不是Pandas中用于刪除重復(fù)行的函數(shù)。

5：在Python中，以下哪個函數(shù)可以用來計算兩個DataFrame的交集？

A.ersection()B.ersect()C.df.merge()D.df.join()

答案：B

解析：正確選項是B，因為intersect()函數(shù)可以用來計算兩個DataFrame的交集。選項A、C和D都不是用于計算交集的函數(shù)。

6：以下哪個函數(shù)可以用來對PandasDataFrame進(jìn)行排序？

A.df.sort()B.df.order()C.df.sort_values()D.df.sortby()

答案：C

解析：正確選項是C，因為sort_values()函數(shù)可以對PandasDataFrame進(jìn)行排序。選項A、B和D都不是用于排序的函數(shù)。

7：在Python中，以下哪個模塊可以用來進(jìn)行統(tǒng)計分析？

A.numpyB.pandasC.matplotlibD.scipy

答案：D

解析：正確選項是D，因為scipy模塊提供了豐富的統(tǒng)計函數(shù)和工具。選項A的numpy模塊主要用于數(shù)值計算，選項B的pandas模塊主要用于數(shù)據(jù)分析，選項C的matplotlib模塊主要用于數(shù)據(jù)可視化。

8：以下哪個函數(shù)可以用來計算一個列表中元素的平均值？

A.mean()B.average()C.avg()D.mean_value()

答案：A

解析：正確選項是A，因為mean()函數(shù)可以用來計算列表中元素的平均值。選項B、C和D都不是Python內(nèi)置函數(shù)。

9：在Pandas中，以下哪個函數(shù)可以用來選擇DataFrame中滿足特定條件的行？

A.df.filter()B.df.select()C.df.query()D.df.where()

答案：C

解析：正確選項是C，因為query()函數(shù)可以用來選擇DataFrame中滿足特定條件的行。選項A、B和D都不是用于選擇滿足特定條件的行的函數(shù)。

10：以下哪個函數(shù)可以用來計算兩個DataFrame的并集？

A.df.union()B.df.merge()C.df.join()D.df.concat()

答案：A

解析：正確選項是A，因為union()函數(shù)可以用來計算兩個DataFrame的并集。選項B、C和D都不是用于計算并集的函數(shù)。

11：在Python中，以下哪個模塊可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化？

A.numpyB.pandasC.matplotlibD.scipy

答案：C

解析：正確選項是C，因為matplotlib模塊是Python中最常用的數(shù)據(jù)可視化庫。選項A的numpy模塊主要用于數(shù)值計算，選項B的pandas模塊主要用于數(shù)據(jù)分析，選項D的scipy模塊主要用于統(tǒng)計分析。

12：以下哪個函數(shù)可以用來計算一個列表中元素的最大值？

A.max()B.min()C.sum()D.average()

答案：A

解析：正確選項是A，因為max()函數(shù)可以用來計算列表中元素的最大值。選項B的min()函數(shù)用于計算最小值，選項C的sum()函數(shù)用于計算總和，選項D的average()函數(shù)用于計算平均值。

13：在Pandas中，以下哪個函數(shù)可以用來將數(shù)據(jù)框中的數(shù)據(jù)按列進(jìn)行分組？

A.df.groupby()B.df.partition()C.df.aggregate()D.df.classify()

答案：A

解析：正確選項是A，因為groupby()函數(shù)可以用來將數(shù)據(jù)框中的數(shù)據(jù)按列進(jìn)行分組。選項B、C和D都不是用于分組的函數(shù)。

14：以下哪個函數(shù)可以用來計算兩個DataFrame的差集？

A.df.difference()B.df.subtract()C.df.diff()D.df.subtracting()

答案：B

解析：正確選項是B，因為subtract()函數(shù)可以用來計算兩個DataFrame的差集。選項A、C和D都不是用于計算差集的函數(shù)。

15：在Python中，以下哪個模塊可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗？

A.numpyB.pandasC.matplotlibD.scipy

答案：B

解析：正確選項是B，因為pandas模塊提供了豐富的數(shù)據(jù)清洗功能。選項A的numpy模塊主要用于數(shù)值計算，選項C的matplotlib模塊主要用于數(shù)據(jù)可視化，選項D的scipy模塊主要用于統(tǒng)計分析。

16：以下哪個函數(shù)可以用來計算一個列表中元素的中位數(shù)？

A.median()B.middle()C.med()D.median_value()

答案：A

解析：正確選項是A，因為median()函數(shù)可以用來計算列表中元素的中位數(shù)。選項B、C和D都不是Python內(nèi)置函數(shù)。

17：在Pandas中，以下哪個函數(shù)可以用來將數(shù)據(jù)框中的數(shù)據(jù)按行進(jìn)行分組？

A.df.groupby()B.df.partition()C.df.aggregate()D.df.classify()

答案：A

解析：正確選項是A，因為groupby()函數(shù)可以用來將數(shù)據(jù)框中的數(shù)據(jù)按行進(jìn)行分組。選項B、C和D都不是用于分組的函數(shù)。

18：以下哪個函數(shù)可以用來計算兩個DataFrame的笛卡爾積？

A.df.cross()B.df.cartesian()C.df.cross_product()D.df.cartesian_product()

答案：B

解析：正確選項是B，因為cartesian()函數(shù)可以用來計算兩個DataFrame的笛卡爾積。選項A、C和D都不是用于計算笛卡爾積的函數(shù)。

19：在Python中，以下哪個模塊可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘？

A.numpyB.pandasC.scikit-learnD.matplotlib

答案：C

解析：正確選項是C，因為scikit-learn是一個機(jī)器學(xué)習(xí)庫，可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。選項A的numpy模塊主要用于數(shù)值計算，選項B的pandas模塊主要用于數(shù)據(jù)分析，選項D的matplotlib模塊主要用于數(shù)據(jù)可視化。

20：以下哪個函數(shù)可以用來計算兩個DataFrame的連接？

A.df.join()B.df.merge()C.df.concat()D.df.union()

答案：B

解析：正確選項是B，因為merge()函數(shù)可以用來計算兩個DataFrame的連接。選項A的join()函數(shù)用于連接DataFrame，選項C的concat()函數(shù)用于連接相同形狀的DataFrame，選項D的union()函數(shù)用于計算并集。

二、多選題（共10題）

21：以下哪些是Python中常用的數(shù)據(jù)分析庫？

A.NumPyB.PandasC.MatplotlibD.Scikit-learnE.TensorFlow

答案：ABCD

解析：正確選項是A、B、C和D。NumPy是Python中用于數(shù)值計算的庫，Pandas是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的核心庫，Matplotlib用于數(shù)據(jù)可視化，Scikit-learn用于機(jī)器學(xué)習(xí)。選項E的TensorFlow主要用于深度學(xué)習(xí)，雖然也可以用于數(shù)據(jù)分析，但它不是專門用于數(shù)據(jù)分析的庫。

22：在Pandas中，以下哪些操作可以用來篩選DataFrame中的數(shù)據(jù)？

A.filter()B.query()C.select()D.where()E.loc

答案：ABDE

解析：正確選項是A、B、D和E。filter()、query()和where()可以用來根據(jù)條件篩選DataFrame中的數(shù)據(jù)，loc是一個用于選擇DataFrame中特定行的函數(shù)。選項C的select()不是Pandas的內(nèi)置函數(shù)。

23：以下哪些是Python中用于數(shù)據(jù)可視化的庫？

A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.Scikit-learnE.NumPy

答案：ABC

解析：正確選項是A、B和C。Matplotlib、Seaborn和Plotly都是Python中常用的數(shù)據(jù)可視化庫。選項D的Scikit-learn主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)，雖然它可以生成一些可視化結(jié)果，但它本身不是專門的數(shù)據(jù)可視化庫。選項E的NumPy主要用于數(shù)值計算。

24：在Python中，以下哪些函數(shù)可以用來處理缺失數(shù)據(jù)？

A.dropna()B.fillna()C.interpolate()D.replace()E.to_numeric()

答案：ABCD

解析：正確選項是A、B、C和D。dropna()用于刪除包含缺失值的行或列，fillna()用于填充缺失值，interpolate()用于插值，replace()用于替換值。選項E的to_numeric()用于嘗試將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型，但不是專門用于處理缺失數(shù)據(jù)的。

25：以下哪些是PandasDataFrame操作的高頻考點(diǎn)？

A.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換B.列操作C.數(shù)據(jù)篩選D.數(shù)據(jù)排序E.數(shù)據(jù)分組

答案：ABCDE

解析：正確選項是A、B、C、D和E。這些操作都是PandasDataFrame操作的高頻考點(diǎn)，是數(shù)據(jù)分析師需要掌握的核心技能。

26：在Python中，以下哪些操作可以用來合并DataFrame？

A.merge()B.join()C.concat()D.append()E.stack()

答案：ABC

解析：正確選項是A、B和C。merge()用于合并兩個或多個DataFrame，join()用于在索引上合并，concat()用于沿著指定軸連接兩個或多個數(shù)組。選項D的append()用于在末尾添加行，選項E的stack()用于將DataFrame的列堆疊成新的層次化索引。

27：以下哪些是Python中用于數(shù)據(jù)處理的常見錯誤？

A.忽略數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換錯誤B.忽略缺失數(shù)據(jù)C.誤用數(shù)據(jù)篩選條件D.忽略數(shù)據(jù)分組規(guī)則E.誤用數(shù)據(jù)排序方法

答案：ABCDE

解析：正確選項是A、B、C、D和E。這些都是在數(shù)據(jù)處理過程中常見的錯誤，可能會導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確或產(chǎn)生誤導(dǎo)。

28：以下哪些是Python中進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的常用圖表類型？

A.折線圖B.柱狀圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖E.地圖

答案：ABCDE

解析：正確選項是A、B、C、D和E。這些圖表類型都是Python中進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的常用圖表類型，可以用來展示數(shù)據(jù)的分布、趨勢和關(guān)系。

29：在Pandas中，以下哪些函數(shù)可以用來進(jìn)行時間序列分析？

A.to_datetime()B.resample()C.rolling()D.timetoolsE.period

答案：ABC

解析：正確選項是A、B和C。to_datetime()用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為時間序列，resample()用于對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，rolling()用于窗口統(tǒng)計。選項D的timetools不是Pandas的模塊，選項E的period不是Pandas的函數(shù)。

30：以下哪些是Python中進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的步驟？

A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)探索E.數(shù)據(jù)驗證

答案：ABDE

解析：正確選項是A、B、D和E。數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)驗證是數(shù)據(jù)清洗過程中的關(guān)鍵步驟。選項C的數(shù)據(jù)集成通常指的是將多個數(shù)據(jù)源合并為一個整體，不是數(shù)據(jù)清洗的步驟。

三、判斷題（共5題）

31：Pandas庫中的DataFrame可以用來存儲二維數(shù)據(jù)，類似于Excel表格。

正確（）錯誤（）

答案：正確

解析：在Pandas庫中，DataFrame是一個表格型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以用來存儲二維數(shù)據(jù)，每個列可以有不同的數(shù)據(jù)類型，類似于Excel表格的結(jié)構(gòu)。因此，這個陳述是正確的。

32：使用Pandas的merge()函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)合并時，必須保證兩個DataFrame的索引完全相同。

正確（）錯誤（）

答案：錯誤

解析：使用Pandas的merge()函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)合并時，不需要兩個DataFrame的索引完全相同。merge()函數(shù)允許根據(jù)不同的列（鍵）進(jìn)行合并，即使索引不同也可以根據(jù)指定的鍵進(jìn)行合并。

33：NumPy庫中的array對象可以包含不同數(shù)據(jù)類型的元素。

正確（）錯誤（）

答案：錯誤

解析：NumPy庫中的array對象要求所有元素必須是同一數(shù)據(jù)類型。如果嘗試創(chuàng)建包含不同數(shù)據(jù)類型的array，NumPy會拋出錯誤。因此，這個陳述是錯誤的。

34：在Python中，可以使用matplotlib庫來創(chuàng)建交互式的圖表。

正確（）錯誤（）

答案：正確

解析：matplotlib庫不僅可以創(chuàng)建靜態(tài)圖表，還可以創(chuàng)建交互式圖表。通過使用matplotlib的interactivemode或者結(jié)合其他庫（如ipywidgets）可以實現(xiàn)圖表的交互性。因此，這個陳述是正確的。

35：在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，柱狀圖適合用來比較不同類別之間的數(shù)量差異。

正確（）錯誤（）

答案：正確

解析：柱狀圖是一種常用的數(shù)據(jù)可視化工具，特別適合用來比較不同類別之間的數(shù)量差異。每個柱子代表一個類別，柱子的高度可以直觀地展示數(shù)量的多少。因此，這個陳述是正確的。

四、材料分析題（共1題）

【給定材料】

近年來，隨著城市化進(jìn)程的加快，我國城市交通擁堵問題日益嚴(yán)重。許多城市采取了多種措施來緩解交通壓力，如擴(kuò)大公共交通覆蓋范圍、優(yōu)化交通信號燈系統(tǒng)、推廣共享單車等。然而，這些措施的實施效果并不盡如人意，城市交通擁堵問題依然存在。

據(jù)某城市交通管理部門統(tǒng)計，該城市每天的私家車出行量達(dá)到100萬輛，高峰時段的擁堵路段超過30公里。此外，市民對公共交通的滿意度不高，認(rèn)為公共交通的運(yùn)行效率和服務(wù)質(zhì)量有待提高。

【問題】

1.分析該城市交通擁堵問題的原因。

2.針對該城市交通擁堵問題，提出相應(yīng)的解決對策。

答案要點(diǎn)及解析：

1.【答案與解析】

-原因分析：

a.城市人口增長迅速，私家車保有量不斷增加。

b