2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：

Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)PySpark應(yīng)用試題

考試時(shí)間：分鐘總分：分姓名：______

一、Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)PySpark基礎(chǔ)操作

要求：熟悉PySpark的基礎(chǔ)操作，包括SparkSession的創(chuàng)建、DataFrame的

基本操作、RDD到DataFrame的轉(zhuǎn)換等。

1.下列哪個(gè)選項(xiàng)是PySpark中用于創(chuàng)建SparkSession的類(lèi)?

A.SparkContext

B.SparkSession

C.DataFrame

D.RDD

2.下列哪個(gè)操作可以將RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame?

A.rdd.toDF0

B.rdd.toRDDO

C.rdd.toDataFrameO

D.rdd.toSchemaO

3.在PySpark中，DataFrame的創(chuàng)建可以通過(guò)以下哪種方式？

A.通過(guò)讀取外部文件

B.通過(guò)編程方式創(chuàng)建

C.通過(guò)RDD轉(zhuǎn)換

D.以上都是

4.卜列哪個(gè)方法口」以獲取DataFrame中的所有列名？

A.columns()

B.names()

C.columnNamesO

D.fieldNames()

5.在PySpark中，如何將DataFrame中的數(shù)據(jù)按照某個(gè)列進(jìn)行排序？

A.sortBy()

B.order()

C.sort()

D.sorted0

6.在PySpark中，如何獲取DataFrame中的某一行數(shù)據(jù)?

A.row()

B.getRow()

C.firstRowO

I).takeRow()

7.卜列哪個(gè)操作可以獲取DataFrame中某列的值？

A.collect0

B.takeO

C.collectAsArray()

D.values()

8.在PySpark中，如何將DataFrame中的數(shù)據(jù)按照多個(gè)列進(jìn)行排序？

A.sortBy()

B.order()

C.sort()

D.sorted()

9.在PySpark中，如何刪除DalaFrame中的某列？

A.drop()

B.remove()

C.delete()

D.eliminateO

10.在PySpark中，如何將DalaFrame中的數(shù)據(jù)按照條件過(guò)濾？

A.filter()

B.where()

C.select()

D.takeO

二、Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)PySpark高級(jí)操作

要求：掌握PySpark的高級(jí)操作，包括DataFrame的連接、窗口函數(shù)、自定義

函數(shù)等。

1.在PySpark中，以下哪個(gè)操作用于連接兩個(gè)DalaFrame?

A.union()

B.joinO

C.leftOuterJoin()

D.fullOuterJoinO

2.下列哪個(gè)操作可以實(shí)現(xiàn)DataFrame的左連接？

A.union()

B.joinO

C.leftOuterJoin()

D.fullOuterJoinO

3.在PySpark中，以下哪個(gè)操作可以實(shí)現(xiàn)DataFrame的右連接？

A.unionO

B.join()

C.leftOuterJoinO

D.ful1Outerjoin()

4.在PySpark中，以下哪個(gè)操作可以實(shí)現(xiàn)DataFrame的全連接？

A.unionO

B.join()

C.leftOuterJoinO

D.fullOuterJoin()

5.下列哪個(gè)函數(shù)可以計(jì)算DataFrame中某一列的求和？

A.sum()

B.count()

C.mean()

D.min()

6.在PySpark中，以下哪個(gè)函數(shù)可以計(jì)算DataFrame中某一列的最大值？

A.sum()

B.count()

C.mean()

D.max()

7.下列哪個(gè)函數(shù)可以計(jì)算DalaFrame中某一列的平均值？

A.sum()

B.count()

C.mean()

D.min()

8.在PySpark中，以下哪個(gè)函數(shù)可以計(jì)算DataFrame中某一列的最小值？

A.sum()

B.count()

C.mean()

I).min()

9.下列哪個(gè)函數(shù)可以計(jì)算DataFrame中某一列的方差？

A.var0

B.std()

C.avg()

D.count()

10.在PySpark中，以下哪個(gè)函數(shù)可以計(jì)算DataFrame中某一列的標(biāo)準(zhǔn)差？

A.var0

B.std()

C.avg()

D.count()

四、Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)PySpark數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與操作

要求：掌握PySpark中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和操作，包括列的添加、列的刪除、數(shù)據(jù)類(lèi)

型的轉(zhuǎn)換等。

1.在PySpark中，以卜哪個(gè)操作可以添加一個(gè)新的列到DataFrame中？

A.withColumnO

B.withColumnRenamod()

C.withColumnToAdd0

D.withNewColumnO

2.以下哪個(gè)操作可以刪除DataFrame中的某個(gè)列？

A.drop()

B.remove()

C.delete()

D.eliminateO

3.在PySpark中，以下哪個(gè)方法可以將DalaFrame中的列名從小寫(xiě)轉(zhuǎn)換為全

大寫(xiě)？

A.toUppcrCaseO

B.upper()

C.capitalizeO

D.transform()

4.以下哪個(gè)操作可以將DataFrame中的數(shù)據(jù)類(lèi)型從int轉(zhuǎn)換為string?

A.cast()

B.convert0

C.transform()

D.changeType()

5.在PySpark中，以下哪個(gè)函數(shù)可以將DataFrame中的某一列進(jìn)行分組并計(jì)

算平均值？

A.groupBy()

B.aggregate0

C.collect()

D.takeO

6.以下哪個(gè)操作可以在DataFrame中創(chuàng)建一個(gè)新列，該列是原列值的平方？

A.withColumn()

B.withColumnRenamed0

C.withColumnToAdd()

D.withNewColumnO

五、Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)PySpark數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與讀取

要求：熟悉PySpark中數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與讀取操作，包括從本地文件系統(tǒng)讀取數(shù)據(jù)、

將數(shù)據(jù)寫(xiě)入文件系統(tǒng)等。

1.在PySpark中，以下哪個(gè)方法用于讀取CSV文件？

A.read().csv()

B.readO.csvFileO

C.read().fromCSV()

D.readO.loadCSVO

2.以下哪個(gè)方法用于將DataFrame寫(xiě)入CSV文件？

A.write().csv()

B.write().csvFileO

C.write().toCSV()

D.write().saveCSV()

3.在PySpark中，以下哪個(gè)方法用于讀取JSON文件？

A.readO.json()

B.readO.jsonFileO

C.read().fromJSON()

D.read().loadJSON0

4.以下哪個(gè)方法用于將DataFrame寫(xiě)入JSON文件？

A.write().jsonO

B.write().jsonFileO

C.wrileO.toJSONO

D.write().saveJSON0

5.在PySpark中，以下哪個(gè)方法用于讀取Parquet文件？

A.read().parquet()

B.read().parquetFile()

C.read().fromParque10

D.read().loadParquct()

6.以下哪個(gè)方法用于將DataFrame寫(xiě)入Parquet文'牛？

A.write().parquet()

B.write().parquetFileO

C.write().toParquet()

D.write().saveParquet()

六、Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)PySpark數(shù)據(jù)質(zhì)量與處理

要求：了解PySpark中數(shù)據(jù)質(zhì)量檢杳和處理的方法，包括數(shù)據(jù)去重、缺失值處

理等。

1.在PySpark中，以下哪個(gè)方法可以刪除DataFrame中的重復(fù)行？

A.distinct()

B.dropDuplicates()

C.unique0

D.removeDuplicates()

2.以下哪個(gè)方法可以填充DataFrame中的缺失值？

A.fill()

B.impute()

C.complete()

D.repair0

3.在PySpark中，以下哪個(gè)方法可以檢查DataFrame中的數(shù)據(jù)是否包含缺失

值？

A.isNullO

B.containsNull()

C.hasNullO

I),nulls0

4.以卜哪個(gè)方法可以計(jì)算DataFrame中某一列的缺失值比例？

A.missingO

B.na()

C.nullFractionO

D.missingFractionO

5.在PySpark中，以下哪個(gè)方法可以將DataFrame中的非空值替換為特定的

值？

A.replace()

B.substitutc()

C.change()

D.transform()

6.以下哪個(gè)方法可以刪除DataFrame中包含缺失值的行？

A.dropna0

B.romovcNa()

C.eliminateNaO

D.fiIterNaO

本次試卷答案如下：

一、Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)PySpark基礎(chǔ)操作

1.B.SparkSession

解析：SparkSession是PySpark中用于初始化Spark應(yīng)用程序的入口點(diǎn)，它

是SpeirkContext和DataFrame的封裝。

2.A.rdd.toDF()

解析：RDD可以通過(guò)toDF()方法轉(zhuǎn)換為DataFrame,這是RDD到DataFrame轉(zhuǎn)

換的標(biāo)準(zhǔn)方法。

3.1).以上都是

解析：DataFramc可以通過(guò)讀取外部文件、編程方式創(chuàng)建或通過(guò)RDD轉(zhuǎn)換來(lái)創(chuàng)

建。

4.B.names()

解析：DataFrame的names()方法返回一個(gè)包含所有列名的列表"

5.A.sortBy()

解析：sortByO方法用于根據(jù)一個(gè)或多個(gè)列對(duì)DataFrame中的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。

6.B.getRow()

解析：getRowO方法可以獲取DataFrame中的某一行數(shù)據(jù)。

7.D.values()

解析：values。方法可以獲取DataFrame中某列的值。

8.A.sortBy()

解析：sortBy()方法可以用于對(duì)DataFrame中的數(shù)據(jù)進(jìn)行多列排序。

9.A.drop0

解析：drop()方法可以刪除DataFrame中的某列。

10.A.filter()

解析：filter。方法可以用于根據(jù)條件過(guò)濾DataFrame中的數(shù)據(jù)。

二、Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)PySpark高級(jí)操作

1.B.join()

解析：join。方法用于連接兩個(gè)DataFrame,實(shí)現(xiàn)內(nèi)連接。

2.C.leftOuterJoin()

解析：leftOuterJoin。方法實(shí)現(xiàn)左連接，即使左表中的某些行在右表中沒(méi)有

匹配的行，也會(huì)返回這些行。

3.B.joinO

解析：join。方法實(shí)現(xiàn)右連接，即使右表中的某些行在左表中沒(méi)有匹配的行,

也會(huì)返回這些行。

4.D.fullOuterJoinO

解析：fullOuterJoinO方法實(shí)現(xiàn)全連接，包括左連接和右連接的所有情況。

5.A.sum()

解析：sum()函數(shù)可以計(jì)算DataFrame中某一列的求和。

6.D.max()

解析：max()函數(shù)可以計(jì)算DataFrame中某一列的最大值。

7.C.mean()

解析：mean。函數(shù)可以計(jì)算DataFrame中某一列的平均值。

8.D.min()

解析：min()函數(shù)可以計(jì)算DataFrame中某?列的最小值。

9.A.var0

解析：var()函數(shù)可以計(jì)算DataFrame中某一列的方差。

10.B.std()

解析：std()函數(shù)可以計(jì)算DataFrame中某一列的標(biāo)茂差.

三、Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)PySpark數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與操作

1.A.withColumnO

解析：withCo1umn()方法可以添加一個(gè)新的列到DataFramc中。

2.A.drop()

解析：drop。方法可以刪除DataFrame中的某個(gè)列。

3.A.toUpperCase()

解析：toUpperCase()方法可以將DataFrame中的列名從小寫(xiě)轉(zhuǎn)換為全大寫(xiě)。

4.A.cast()

解析：cast。方法可以將DataFrame中的數(shù)據(jù)類(lèi)型從int轉(zhuǎn)換為stringo

5.B.aggregate()

解析：aggregate()函數(shù)可以在DataFrame中對(duì)某一列進(jìn)行分組并計(jì)算聚合函

數(shù)的結(jié)果。

6.A.withColumnO

解析：\vithCo1umn()方法可以在DataFramc中創(chuàng)建一個(gè)新列，該列是原列值的

平方。

四、Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)PySpark數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與讀取

1.A.read().csv()

解析：read().csv()方法用于讀取CSV文件。

2.A.writeO.csv()

解析：write。,csv