2026年大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用Python數(shù)據(jù)處理與分析專項題庫一、選擇題（共5題，每題2分）1.在Python中，處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時，以下哪個庫最為高效？A.PandasB.NumPyC.DaskD.Matplotlib2.以下哪個函數(shù)可以用來去除PandasDataFrame中的重復(fù)行？A.`dropna()`B.`drop_duplicates()`C.`fillna()`D.`unique()`3.在Python中，如何使用正則表達(dá)式匹配字符串中的所有數(shù)字？A.`re.findall(r'\d+',text)`B.`re.search(r'\d+',text)`C.`re.match(r'\d+',text)`D.`re.split(r'\d+',text)`4.以下哪個Pandas方法可以用來對DataFrame按某一列進行分組統(tǒng)計？A.`groupby()`B.`merge()`C.`pivot()`D.`concat()`5.在Python中，如何將一個列表轉(zhuǎn)換為DataFrame？A.`pd.DataFrame.from_list()`B.`pd.DataFrame.from_dict()`C.`pd.DataFrame.from_records()`D.`pd.DataFrame.from_dict(data=list)`二、填空題（共5題，每題2分）1.在Pandas中，使用_________函數(shù)可以讀取CSV文件并將其加載為DataFrame。答案：`pd.read_csv()`2.在Python中，使用_________模塊可以處理大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)集。答案：`Dask`3.以下代碼段可以實現(xiàn)字符串脫敏，其中`re.sub()`函數(shù)的第一個參數(shù)是_________，第二個參數(shù)是替換后的字符串。pythonimportretext="123456"masked=re.sub(r'\d','',text)答案：正則表達(dá)式4.在Pandas中，使用_________函數(shù)可以對缺失值進行填充。答案：`fillna()`5.以下代碼段可以實現(xiàn)DataFrame的列合并，其中`+`操作符的作用是_________。pythondf=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[3,4]})df['C']=df['A']+df['B']答案：將兩列相加三、簡答題（共3題，每題5分）1.簡述Pandas中`groupby()`函數(shù)的基本用法及其應(yīng)用場景。答：`groupby()`函數(shù)用于對DataFrame按某一列或多列進行分組，然后可以執(zhí)行聚合操作（如求和、計數(shù)、平均等）。應(yīng)用場景：-數(shù)據(jù)分類統(tǒng)計（如按地區(qū)統(tǒng)計銷售額）-聚合分析（如計算每個用戶的平均消費）2.簡述Python中正則表達(dá)式的基本語法及其常見功能。答：基本語法：-`.`：匹配任意字符（除換行）-`\d`：匹配數(shù)字-`\w`：匹配字母或數(shù)字或下劃線-`[]`：匹配指定范圍內(nèi)的字符-`()`：分組常見功能：-文本搜索（如匹配郵箱、手機號）-文本替換（如脫敏、格式化）3.簡述Pandas中處理缺失值的三種常用方法。答：-`dropna()`：刪除包含缺失值的行或列-`fillna()`：填充缺失值（可使用常數(shù)、前值、后值等）-`interpolate()`：插值填充（如線性插值）四、編程題（共5題，每題10分）1.編寫Python代碼，讀取名為`sales.csv`的CSV文件，并將其中的`date`列轉(zhuǎn)換為日期格式，然后計算每個月的總銷售額。pythonimportpandasaspd示例數(shù)據(jù)：date,sales2023-01-01,1002023-01-15,200...答：pythondf=pd.read_csv('sales.csv')df['date']=pd.to_datetime(df['date'])df['month']=df['date'].dt.monthmonthly_sales=df.groupby('month')['sales'].sum()2.編寫Python代碼，處理以下文本數(shù)據(jù)，統(tǒng)計其中每個單詞的出現(xiàn)頻率（忽略大小寫和標(biāo)點符號）。pythontext="Pythonisapowerfullanguage.Pythoniswidelyusedindataanalysis."答：pythonimportretext=re.sub(r'[^\w\s]','',text).lower()words=text.split()word_count=pd.Series(words).value_counts()3.編寫Python代碼，讀取名為`customer.csv`的CSV文件，然后篩選出年齡大于30歲的用戶，并按年齡降序排列，最后輸出前10條記錄。python示例數(shù)據(jù)：name,age,cityAlice,25,BeijingBob,35,Shanghai...答：pythondf=pd.read_csv('customer.csv')filtered_df=df[df['age']>30].sort_values('age',ascending=False).head(10)4.編寫Python代碼，使用Pandas創(chuàng)建一個DataFrame，包含以下列：`id`（整數(shù)），`name`（字符串），`sales`（浮點數(shù)），然后按`sales`列進行降序排序，并輸出排序后的DataFrame。答：pythonimportpandasaspddata={'id':[1,2,3],'name':['A','B','C'],'sales':[200.5,150.2,300.1]}df=pd.DataFrame(data)sorted_df=df.sort_values('sales',ascending=False)5.編寫Python代碼，讀取名為`log.txt`的日志文件，每行包含一個時間戳和一條消息，統(tǒng)計每分鐘出現(xiàn)的消息數(shù)量。python示例內(nèi)容：2023-10-0108:00:01INFO:Userloggedin2023-10-0108:01:05INFO:Dataprocessed...答：pythonimportpandasaspdwithopen('log.txt','r')asf:lines=f.readlines()df=pd.DataFrame([line.strip().split()forlineinlines],columns=['timestamp','message'])df['timestamp']=pd.to_datetime(df['timestamp'])minute_count=df.groupby(df['timestamp'].dt.minute)['message'].count()答案與解析一、選擇題答案與解析1.C解析：Dask是專門為大規(guī)模數(shù)據(jù)設(shè)計的分布式計算庫，比Pandas和NumPy更適合處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)集。2.B解析：`drop_duplicates()`用于去除重復(fù)行，其他選項功能不符。3.A解析：`re.findall(r'\d+',text)`匹配所有數(shù)字序列。4.A解析：`groupby()`用于分組統(tǒng)計，其他選項功能不符。5.D解析：`pd.DataFrame.from_dict(data=list)`可以將字典轉(zhuǎn)換為DataFrame，其中`data`為列表。二、填空題答案與解析1.`pd.read_csv()`解析：Pandas的`read_csv()`函數(shù)是讀取CSV文件的常用方法。2.`Dask`解析：Dask是Python中的分布式計算庫，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。3.正則表達(dá)式解析：`re.sub()`的第一個參數(shù)是正則表達(dá)式，用于匹配要替換的文本。4.`fillna()`解析：`fillna()`用于填充缺失值，是Pandas的常用方法。5.將兩列相加解析：`+`操作符在DataFrame中用于列間計算，如相加。三、簡答題答案與解析1.Pandas中`groupby()`函數(shù)的基本用法及其應(yīng)用場景解析：-基本用法：`df.groupby('column').agg({'column2':'sum'})`-應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)分類統(tǒng)計、聚合分析等。2.Python中正則表達(dá)式的基本語法及其常見功能解析：-基本語法：`.`、`\d`、`\w`、`[]`、`()`等。-常見功能：文本搜索、替換等。3.Pandas中處理缺失值的三種常用方法解析：-`dropna()`：刪除缺失值。-`fillna()`：填充缺失值。-`interpolate()`：插值填充。四、編程題答案與解析1.讀取CSV文件并計算每月銷售額解析：-讀取CSV文件并轉(zhuǎn)換為日期格式。-按月份分組并計算總銷售額。2.統(tǒng)計文本中每個單詞的出現(xiàn)頻率解析：-使用正則表達(dá)式去除標(biāo)點符號并轉(zhuǎn)換為小寫。-分割單詞并統(tǒng)計頻率。3.篩選年齡大于30歲的用戶并排序解析：-讀