2026年P(guān)ython數(shù)據(jù)處理與分析應(yīng)用試題一、選擇題（共10題，每題2分，合計20分）考察內(nèi)容：Python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、常用庫應(yīng)用。1.在Python中，以下哪個庫主要用于數(shù)據(jù)分析和可視化？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn2.下列哪個函數(shù)可以用來過濾PandasDataFrame中的缺失值？（）A.dropna()B.fillna()C.drop()D.fill()3.在NumPy中，如何創(chuàng)建一個5x5的零矩陣？（）A.np.zeros((5,5))B.np.zero((5,5))C.np.zeroes((5,5))D.np.zeros5x5()4.以下哪個方法可以用來計算PandasSeries的均值？（）A.mean()B.average()C.avg()D.summarize()5.在Matplotlib中，如何繪制散點圖？（）A.plt.plot(x,y,'o')B.plt.scatter(x,y)C.plt.draw(x,y)D.plt.dot(x,y)6.以下哪個庫適用于機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和評估？（）A.PandasB.MatplotlibC.Scikit-learnD.Seaborn7.在Pandas中，如何對DataFrame進行排序？（）A.sort()B.sort_values()C.order()D.arrange()8.在NumPy中，如何生成一個1到10的數(shù)組？（）A.np.arange(1,11)B.np.array(1,2,3,...,10)C.np.linspace(1,10,10)D.np.random.randint(1,11,10)9.在Matplotlib中，如何設(shè)置圖表標(biāo)題？（）A.plt.title("標(biāo)題")B.plt.setHeader("標(biāo)題")C.plt.xlabel("標(biāo)題")D.plt.label("標(biāo)題")10.在Pandas中，如何讀取CSV文件？（）A.pd.read_csv("文件名.csv")B.pd.load_csv("文件名.csv")C.pd.open_csv("文件名.csv")D.pd.fetch_csv("文件名.csv")二、填空題（共5題，每題2分，合計10分）考察內(nèi)容：Python常用庫、數(shù)據(jù)處理技巧。1.在Pandas中，使用_______函數(shù)可以快速查看DataFrame的前幾行數(shù)據(jù)。2.在NumPy中，_______函數(shù)用于計算數(shù)組元素的總和。3.在Matplotlib中，使用_______函數(shù)可以調(diào)整x軸和y軸的標(biāo)簽。4.在Scikit-learn中，_______模型常用于線性回歸問題。5.在Pandas中，使用_______方法可以合并兩個DataFrame。三、簡答題（共5題，每題4分，合計20分）考察內(nèi)容：數(shù)據(jù)處理流程、行業(yè)應(yīng)用場景。1.簡述Pandas中DataFrame和Series的區(qū)別。2.如何使用NumPy處理缺失數(shù)據(jù)？3.解釋Matplotlib中plt.figure()和plt.subplots()的區(qū)別。4.在機器學(xué)習(xí)項目中，如何使用Scikit-learn進行數(shù)據(jù)預(yù)處理？5.結(jié)合實際場景，說明Pandas在金融數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。四、編程題（共5題，每題10分，合計50分）考察內(nèi)容：實際數(shù)據(jù)處理、代碼實現(xiàn)能力。1.數(shù)據(jù)清洗（10分）：有以下CSV文件內(nèi)容（假設(shè)已保存為"data.csv"），請使用Pandas讀取數(shù)據(jù)，并完成以下操作：-刪除包含缺失值的行。-將"年齡"列的缺失值填充為該列的均值。-將"姓名"列統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為大寫。python示例數(shù)據(jù)：姓名,年齡,城市張三,25,北京李四,,上海王五,30,廣州2.數(shù)據(jù)可視化（10分）：使用Matplotlib繪制以下數(shù)據(jù)：pythonx=[1,2,3,4,5]y=[2,3,5,7,11]要求：-繪制散點圖，并設(shè)置標(biāo)題為"數(shù)據(jù)趨勢"。-添加x軸和y軸標(biāo)簽分別為"時間"和"數(shù)值"。-設(shè)置點的大小為15，顏色為紅色。3.NumPy數(shù)組操作（10分）：創(chuàng)建一個10x10的隨機整數(shù)矩陣（范圍1-100），然后：-計算矩陣的每行和每列的最大值。-提取矩陣的對角線元素。-將矩陣轉(zhuǎn)置。4.Pandas分組統(tǒng)計（10分）：有以下DataFrame：pythondata={"部門":["銷售","技術(shù)","銷售","技術(shù)","銷售"],"銷售額":[100,200,150,250,180]}df=pd.DataFrame(data)請按部門分組，計算每個部門的銷售額總和，并按總和降序排序。5.Scikit-learn簡單建模（10分）：使用以下數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個線性回歸模型：pythonX=[[1],[2],[3],[4],[5]]y=[2,4,5,4,5]要求：-使用Scikit-learn的LinearRegression模型進行訓(xùn)練。-預(yù)測當(dāng)X為6時的y值。-打印模型的系數(shù)和截距。答案與解析一、選擇題答案1.A2.A3.A4.A5.B6.C7.B8.A9.A10.A解析：1.Pandas是數(shù)據(jù)分析的核心庫，常用于數(shù)據(jù)處理、清洗和可視化。2.dropna()用于刪除包含缺失值的行，fillna()用于填充缺失值。3.np.zeros((5,5))創(chuàng)建一個5x5的零矩陣。4.mean()計算Series的均值。5.plt.scatter(x,y)繪制散點圖。6.Scikit-learn是機器學(xué)習(xí)庫，用于模型訓(xùn)練和評估。7.sort_values()對DataFrame進行排序。8.np.arange(1,11)生成1到10的數(shù)組。9.plt.title("標(biāo)題")設(shè)置圖表標(biāo)題。10.pd.read_csv()讀取CSV文件。二、填空題答案1.head()2.sum()3.xlabel()和ylabel()4.LinearRegression5.merge()解析：1.head()查看DataFrame前幾行。2.sum()計算數(shù)組元素總和。3.xlabel()和ylabel()設(shè)置軸標(biāo)簽。4.LinearRegression是線性回歸模型。5.merge()合并兩個DataFrame。三、簡答題答案1.DataFrame和Series的區(qū)別：-DataFrame是二維表格，包含多列，每列可以是不同數(shù)據(jù)類型；Series是一維數(shù)組，只能包含單一數(shù)據(jù)類型。-DataFrame有行索引和列索引，Series只有單一索引。2.NumPy處理缺失數(shù)據(jù)：-使用np.nan表示缺失值，然后用np.nanmean()計算非缺失值的均值，或用np.nansum()計算非缺失值的總和。3.plt.figure()和plt.subplots()的區(qū)別：-plt.figure()創(chuàng)建單個圖表；plt.subplots()創(chuàng)建多個子圖，可靈活調(diào)整布局。4.Scikit-learn數(shù)據(jù)預(yù)處理：-使用train_test_split()劃分數(shù)據(jù)集；用StandardScaler()標(biāo)準(zhǔn)化特征；用OneHotEncoder()處理分類特征。5.Pandas在金融數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用：-讀取交易數(shù)據(jù)，計算收益率；按時間分組分析波動率；用Pandas進行風(fēng)險對沖策略模擬。四、編程題答案1.數(shù)據(jù)清洗代碼：pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv("data.csv")df=df.dropna()#刪除缺失值行df["年齡"]=df["年齡"].fillna(df["年齡"].mean())#填充均值df["姓名"]=df["姓名"].str.upper()#轉(zhuǎn)大寫2.數(shù)據(jù)可視化代碼：pythonimportmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3,4,5]y=[2,3,5,7,11]plt.scatter(x,y,s=15,color='red',label='數(shù)據(jù)點')plt.title("數(shù)據(jù)趨勢")plt.xlabel("時間")plt.ylabel("數(shù)值")plt.legend()plt.show()3.NumPy數(shù)組操作代碼：pythonimportnumpyasnparr=np.random.randint(1,101,(10,10))row_max=np.max(arr,axis=1)col_max=np.max(arr,axis=0)diag=np.diagonal(arr)transposed=arr.T4.Pandas分組統(tǒng)計代碼：pythonimportpandasaspddata={"部門":["銷售","技術(shù)","銷售","技術(shù)","銷售"],"銷售額":[100,200,150,250,180]}df=pd.DataFrame(data)result=df.groupby("部門")["銷售額"].sum().sort_values(ascending=False)5.Scikit-learn簡單建模代碼：pythonfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnpX