2025年P(guān)ython數(shù)據(jù)分析全國二級考試模擬試題集（含答案解析）考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.下列哪個(gè)不是Python內(nèi)置的數(shù)據(jù)類型？A.intB.floatC.booleanD.list2.在Python中，用于表示無限循環(huán)的語句是？A.forB.whileTrueC.do-whileD.whileFalse3.以下關(guān)于Python列表的說法，錯(cuò)誤的是？A.列表是有序的集合B.列表中的元素可以是不同的數(shù)據(jù)類型C.列表是可變的D.列表使用{}來定義4.函數(shù)`defmy_function(param1,param2=10):`中，參數(shù)`param2`默認(rèn)值的設(shè)置方式是？A.param2=10B.default10C.param2=10D.param2=105.在Python中，獲取對象`my_list=[1,2,3]`的長度應(yīng)使用？A.len(my_list)B.count(my_list)C.size(my_list)D.length(my_list)6.下列關(guān)于類和對象的描述，錯(cuò)誤的是？A.類是對象的模板B.對象是類的實(shí)例C.類必須包含構(gòu)造方法D.對象可以擁有類中沒有定義的方法7.讀取文件`file.txt`內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)方式是？A.open('file.txt')B.open('file.txt','r')C.openfile.txtD.file('file.txt')8.處理程序運(yùn)行時(shí)錯(cuò)誤和異常，應(yīng)使用？A.if-elseB.try-exceptC.for-loopD.while-loop9.以下哪個(gè)是Python標(biāo)準(zhǔn)庫中用于科學(xué)計(jì)算的核心庫？A.matplotlibB.pandasC.numpyD.selenium10.下列關(guān)于PandasSeries的描述，錯(cuò)誤的是？A.Series是一種一維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.Series中的數(shù)據(jù)必須唯一C.Series有索引（index）D.Series可以看作是帶標(biāo)簽的數(shù)組11.讀取CSV文件`data.csv`到PandasDataFrame對象，最常用的函數(shù)是？A.read_file('data.csv')B.load_csv('data.csv')C.pandas.read_csv('data.csv')D.pd.read_csv('data.csv')12.在Pandas中，選擇DataFrame`df`中第2行到第4行，第1列到第3列的數(shù)據(jù)，應(yīng)使用？A.df[1:4,0:3]B.df[1:4][0:3]C.df.loc[1:4,0:3]D.df.iloc[1:4,0:3]13.處理PandasDataFrame中缺失值（NaN），使用`dropna()`函數(shù)的主要作用是？A.填充缺失值B.刪除包含缺失值的行或列C.計(jì)算缺失值的數(shù)量D.排序缺失值14.在Pandas中，將DataFrame`df`中的某一列（如`'A'`）轉(zhuǎn)換為行索引，應(yīng)使用？A.set_index('A',df)B.df.set_index('A')C.df['A'].index(df)D.df.index_to('A')15.下列哪個(gè)Pandas函數(shù)用于根據(jù)指定鍵將多個(gè)DataFrame或Series水平（橫向）拼接？A.concatB.mergeC.joinD.append16.在Pandas中，對DataFrame按某一列（如`'Group'`）進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)組的平均值，應(yīng)使用？A.df.groupby('Group').mean()B.df.group_by('Group').aggregate('mean')C.df['Group'].mean_groupby()D.df.groupby().mean('Group')17.在Matplotlib中，創(chuàng)建一個(gè)簡單的折線圖，需要導(dǎo)入的模塊通常是？A.pandas.plotB.matplotlib.pyplotC.seaborn.lineplotD.numpy.graph18.讀取PandasDataFrame`df`中的`'Date'`列，將其解析為Pandas的datetime類型，應(yīng)使用？A.df['Date'].to_datetime()B.pd.to_datetime(df['Date'])C.df['Date'].convert_datetime()D.datetime.parse(df['Date'])19.在Pandas中，`melt()`函數(shù)的主要作用是？A.將寬格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為長格式數(shù)據(jù)B.將長格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為寬格式數(shù)據(jù)C.對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序D.合并多個(gè)列20.在Matplotlib中，設(shè)置圖表標(biāo)題使用哪個(gè)函數(shù)？A.set_title()B.title()C.xlabel()D.fig.title()二、填空題1.在Python中，用于定義函數(shù)的關(guān)鍵字是________。2.列表`lst=[1,2,3,4]`，通過索引訪問第3個(gè)元素（注意：索引從0開始）的結(jié)果是________。3.類的構(gòu)造方法通常命名為________。4.語句`x=x+1`可以用Python的________運(yùn)算符簡寫為`x+=1`。5.Python中處理文件操作后，應(yīng)使用________語句確保文件被正確關(guān)閉。6.Pandas中，用于存儲(chǔ)和操作表格數(shù)據(jù)的二維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是________。7.要從PandasDataFrame`df`中選擇所有行的第`'A'`列，可以使用`df[________]`或`df.________['A']`。8.Pandas的`groupby()`函數(shù)返回的是________對象。9.Matplotlib庫中，用于顯示已經(jīng)創(chuàng)建好的圖表的函數(shù)是________。10.在Pandas中，表示缺失數(shù)據(jù)的特殊值是________。三、讀代碼寫結(jié)果題1.```pythonmy_list=[10,20,30,40,50]print(my_list[1:4])```運(yùn)行上述代碼，輸出的結(jié)果是________。2.```pythonimportnumpyasnparr=np.array([1,2,3,4,5])print(arr*2)```運(yùn)行上述代碼，輸出的結(jié)果是________。3.```pythonimportpandasaspddata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)print(df.iloc[1])```運(yùn)行上述代碼，輸出的結(jié)果是________。4.```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3,4]y=[10,20,25,30]plt.plot(x,y)plt.xlabel('XAxis')plt.ylabel('YAxis')plt.show()```運(yùn)行上述代碼，將展示什么樣的圖形？請簡要描述圖形特征：________。四、閱讀程序?qū)懘a題1.假設(shè)有一個(gè)Python列表`scores=[85,92,78,90,88,75,95]`。請編寫Python代碼，計(jì)算列表中所有分?jǐn)?shù)的平均值，并將結(jié)果存儲(chǔ)在變量`average_score`中。2.使用Pandas，假設(shè)已經(jīng)讀取了一個(gè)名為`sales.csv`的文件到DataFrame`df`中。該文件包含`Product`,`Category`,`Sales`三列。請編寫代碼，選擇所有`Category`為`'Electronics'`的記錄，并按`Sales`列的降序排列，只顯示前3條記錄。3.使用Pandas，假設(shè)有一個(gè)DataFrame`df`包含`Name`,`Score`列。請編寫代碼，為`Score`列中所有缺失值（NaN）填充平均值。五、分析題1.閱讀以下Python代碼片段：```pythonimportpandasaspddata={'ID':[101,102,103,104],'Score':[85,None,90,88],'Grade':['B','B','A','A']}df=pd.DataFrame(data)df['Pass']=df['Score'].notna()new_df=df[df['Score']>=90]print(new_df)```請簡要分析這段代碼的作用是什么？它主要涉及了Pandas的哪些功能？（請列舉至少三個(gè)）---試卷答案一、選擇題1.D解析：Python內(nèi)置數(shù)據(jù)類型包括int,float,complex,bool,str,bytes,bytearray,tuple,list,dict,set。list是其中之一。2.B解析：whileTrue表示一個(gè)無限循環(huán)，條件永遠(yuǎn)為真。whileFalse表示一個(gè)空循環(huán)，不執(zhí)行任何內(nèi)容。3.D解析：列表使用[]來定義，如`my_list=[1,2,3]`。使用{}定義的是集合（set）或字典（dict）。4.D解析：在函數(shù)定義中，參數(shù)`param2`后直接賦值`=10`即為默認(rèn)值。選項(xiàng)A和C寫法錯(cuò)誤，選項(xiàng)B不是Python語法。5.A解析：len()函數(shù)是Python內(nèi)置函數(shù)，用于獲取可迭代對象（如列表、字符串、元組、字典等）的長度。6.C解析：類不需要強(qiáng)制包含構(gòu)造方法，雖然通常會(huì)有。其他三個(gè)選項(xiàng)都是類和對象的基本關(guān)系。7.B解析：`open('file.txt','r')`是標(biāo)準(zhǔn)的讀取文件方式，'r'表示讀取模式。僅`open('file.txt')`可能默認(rèn)為讀取模式，但不明確。8.B解析：try-except結(jié)構(gòu)用于捕獲和處理運(yùn)行時(shí)發(fā)生的異常（錯(cuò)誤）。9.C解析：NumPy是Python科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)庫，提供高性能的多維數(shù)組對象和用于處理數(shù)組的工具。Pandas基于NumPy。10.B解析：Series中的數(shù)據(jù)可以重復(fù)，例如可以包含多個(gè)NaN。其他三個(gè)選項(xiàng)都是Series的正確描述。11.D解析：`pd.read_csv('data.csv')`是Pandas官方推薦且最常用的讀取CSV文件到DataFrame的函數(shù)。pd是pandas的常用別名。12.D解析：`iloc`基于整數(shù)位置索引。`df.iloc[1:4,0:3]`選擇行索引從1到3（不包括4），列索引從0到2（不包括3）的子DataFrame。13.A解析：`dropna()`函數(shù)的主要作用是刪除含有缺失值的行或列。`fillna()`用于填充，`isnull().sum()`用于計(jì)數(shù)。14.B解析：`df.set_index('A')`將DataFrame中列`'A'`的值設(shè)置為新的行索引。`set_index()`是DataFrame的方法。15.A解析：`pd.concat()`函數(shù)用于按軸（axis）將多個(gè)pandas對象（如DataFrame或Series）拼接起來，默認(rèn)axis=0（縱向）或axis=1（橫向）。16.A解析：`df.groupby('Group').mean()`是Pandas中對指定列進(jìn)行分組并計(jì)算每組的均值的標(biāo)準(zhǔn)方法。17.B解析：`matplotlib.pyplot`模塊通常導(dǎo)入為`plt`，它是Matplotlib庫中用于繪制圖形和設(shè)置圖形屬性的主要接口。18.B解析：`pd.to_datetime()`是Pandas中用于將字符串或其他類型轉(zhuǎn)換為datetime類型的標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)。19.A解析：`melt()`函數(shù)將寬格式數(shù)據(jù)表轉(zhuǎn)換為長格式，將多個(gè)列合并為一個(gè)`variable`列和一個(gè)`value`列。20.B解析：`title()`函數(shù)用于設(shè)置當(dāng)前Axes（圖表）的標(biāo)題。`set_title()`是Axes對象的方法。二、填空題1.def解析：定義函數(shù)必須使用關(guān)鍵字def，后跟函數(shù)名和括號(hào)。2.3解析：列表索引從0開始，`lst[2]`訪問的是索引為2的元素，即列表中的第3個(gè)元素。3.__init__解析：`__init__`是Python類中常用的特殊方法，作為類的構(gòu)造方法，在創(chuàng)建對象時(shí)自動(dòng)調(diào)用。4.+=解析：`x+=1`是Python的增量賦值運(yùn)算符，等價(jià)于`x=x+1`。5.close解析：使用`open()`打開文件后，為了釋放資源、確保數(shù)據(jù)正確寫入等，應(yīng)使用`close()`方法關(guān)閉文件。6.DataFrame解析：DataFrame是Pandas庫中提供的一種二維、大小可變、異構(gòu)的表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。7.['A']/.loc[:,'A']/.iloc[:,0]解析：有多種方式選擇單列。-`df['A']`直接通過列名訪問。-`df.loc[:,'A']`使用標(biāo)簽索引，選擇所有行（`:`）的第`'A'`列。-`df.iloc[:,0]`使用整數(shù)位置索引，選擇所有行（`:`）的第0列（假設(shè)`'A'`是第一列）。8.GroupBy解析：`groupby()`函數(shù)返回的是一個(gè)`GroupBy`對象，它不是最終結(jié)果，而是可以進(jìn)行聚合、過濾等操作的中間對象。9.show解析：`plt.show()`函數(shù)是Matplotlib中用于將繪制好的圖形窗口顯示出來的必需步驟。10.NaN/None解析：在Pandas中，通常使用`NaN`（NotaNumber，來自NumPy）或`None`來表示缺失數(shù)據(jù)。三、讀代碼寫結(jié)果題1.[20,30,40]解析：`my_list[1:4]`切片操作，獲取從索引1（第2個(gè)元素）到索引3（第4個(gè)元素，不包括4）的元素。結(jié)果為`[20,30,40]`。2.[246810]解析：`np.array([1,2,3,4,5])`創(chuàng)建一個(gè)NumPy數(shù)組。`arr*2`對數(shù)組中的每個(gè)元素進(jìn)行乘以2的操作，結(jié)果為`[246810]`。3.{'Name':'Bob','Age':30}解析：`df.iloc[1]`使用整數(shù)位置索引選擇第2行（索引從0開始）。第2行的數(shù)據(jù)是`{'Name':'Bob','Age':30}`。4.一個(gè)簡單的折線圖，X軸為1,2,3,4，Y軸為10,20,25,30，有一條連接這四個(gè)點(diǎn)的線。解析：代碼使用`plt.plot(x,y)`繪制折線圖，`x`和`y`是數(shù)據(jù)點(diǎn)。`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`設(shè)置坐標(biāo)軸標(biāo)簽。`plt.show()`顯示圖形。圖形將展示一條從(1,10)到(4,30)的折線。四、閱讀程序?qū)懘a題1.```pythonscores=[85,92,78,90,88,75,95]average_score=sum(scores)/len(scores)```或```pythonscores=[85,92,78,90,88,75,95]total=0forscoreinscores:total+=scoreaverage_score=total/len(scores)```解析：計(jì)算平均值需要總分除以數(shù)量。`sum(scores)`計(jì)算列表總分，`len(scores)`計(jì)算列表元素?cái)?shù)量。將兩者相除得到平均值，并存儲(chǔ)在`average_score`變量中。也可以使用循環(huán)累加求總分。2.```pythoni