《數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析》期末考試復(fù)習題庫（含答案）

PAGEPAGE1《數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析》期末考試復(fù)習題庫（含答案）一、單選題1.如何查看DataFrame的所有列名？A、df.columnsB、sC、df.headerD、f.keys()答案：A2.在NumPy一維數(shù)組中，如何通過切片操作獲取從第2個到第4個（不包括第4個）元素的子數(shù)組？A、rray[2:4]B、array[2:4:]C、array[2::4]D、array[2:4,:]答案：A3.Pandas中，DataFrame和Series的主要區(qū)別是什么？A、DataFrame是一維的，Series是二維的B、Series是一維的，DataFrame是二維的C、DataFrame是用于文本處理的，Series是用于數(shù)值計算的D、Series包含多個DataFrame答案：B4.如何導入Matplotlib的pyplot模塊？A、importmatplotlib.pyplotasplotB、importpyplotaspltC、importmatplotlib.pyplotaspltD、frommatplotlibimportplt答案：C5.在pandas中，使用data.loc[:,"City"]的作用是？A、選擇所有行和列B、選擇索引標簽為City的行C、選擇City列的所有行D、選擇前5行的City列答案：C6.數(shù)據(jù)分析的主要目的是什么？A、增加數(shù)據(jù)的數(shù)量B、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的模式、趨勢和關(guān)系C、刪除無用的數(shù)據(jù)D、確保數(shù)據(jù)的安全性答案：B7.要刪除DataFrame中的“城市”列，可以使用下面的代碼：A、data.drop("城市")B、data.drop(["城市"],axis=1)C、data.remove("城市")D、ata.delete("城市")答案：B8.如何刪除PandasDataFrame中含有NaN值的行？A、df.dropna()B、df.remove_na()C、df.remove()D、f.delete_na()答案：A9.在分析學校學生在食堂的消費水平時，以下哪種方式最適合直觀展現(xiàn)分析結(jié)果？A、使用數(shù)據(jù)表格展示詳細消費數(shù)據(jù)B、使用折線圖展示消費金額的時間趨勢C、使用文字描述消費情況D、使用折線圖展示消費金額的時間趨勢答案：B10.語句data.query(日期=="1995/1/1")的作用是什么？A、刪除data中日期為1995/1/1的行B、篩選出data中日期為1995/1/1的行C、篩選出data中日期不等于1995/1/1的行D、修改data中所有日期為1995/1/1的行答案：B11.Pandas中如何查看DataFrame的前5行？A、df.tail()B、df.head()C、df.first()D、f.preview()答案：B12.Matplotlib是什么？A、一個數(shù)據(jù)庫工具B、一個用于數(shù)據(jù)可視化的Python庫C、一個圖像編輯工具D、一個機器學習框架答案：B13.如何繪制一個柱狀圖？A、plt.bar()B、plt.hist()C、plt.column()D、plt.plot()答案：A14.在pandas中，如何將一個datetime列轉(zhuǎn)換為只包含年份的列？A、df["Date"].dt.yearB、df["Date"].year()C、df["Date"].monthD、f["Date"].to_datetime("%Y")答案：A15.對于pandas的條件過濾操作，若要選擇Country列為US的行，應(yīng)該使用以下哪種寫法？A、data[data["Country"]=="US"]B、data[data=="US"]C、data[["Country"]=="US"]D、ata["Country==US"]答案：A16.在分析學校學生在食堂的消費水平時，下列哪項數(shù)據(jù)不是必須的？A、學生基本信息（如年級、專業(yè)）B、消費記錄（如消費時間、金額）C、食堂商品信息（如菜品種類、價格）D、學生的個人家庭收入情況答案：D17.在Numpy中，data[:,8]的作用是什么？A、選擇第8列數(shù)據(jù)B、選擇第8行的所有列數(shù)據(jù)C、刪除第8列數(shù)據(jù)D、替換第8列的數(shù)據(jù)答案：A18.在Pandas中，loc和query的主要區(qū)別是什么？A、loc用于按條件篩選行，而query用于按索引訪問行B、loc用于按標簽或布爾條件篩選行，而query用于基于表達式條件篩選行C、loc用于按索引位置篩選行，而query用于按標簽篩選行D、loc用于刪除行，而query用于增加行答案：B19.np.arange(2,10,2)生成的數(shù)組是什么？A、rray([2,4,6,8,10])B、array([2,4,6,8])C、array([2,4,6,8,10,12])D、array([2,3,4,5,6,7,8,9])答案：B20.如果想選擇AvgTemperature列中溫度大于100的所有行，應(yīng)該使用哪種語法？A、data.loc[:,"City"]B、data.loc[0]C、data.loc[data["AvgTemperature"]>100]D、ata.loc[0:5,"AvgTemperature"]答案：C21.如果需要篩選出data中城市列為Shanghai,且溫度列大于30的行，正確的query語句是什么？A、data.query(城市="Shanghai"and溫度>30)B、data.query(城市=="Shanghai",溫度>30)C、data.query(城市=="Shanghai"and溫度>30)D、ata.query(城市==Shanghaiand溫度<30)答案：C22.如何使用iloc選擇位置為0和1的列？A、data.iloc[:,[0,1]]B、data.iloc[0:1,:]C、data.iloc[0,1]D、ata.iloc[[0,1]]答案：A23.JupyterNotebook是一種用于數(shù)據(jù)分析的工具，它的主要特點之一是什么？A、只能使用Python語言B、只用于靜態(tài)報告生成C、支持多種編程語言，并能直觀展示代碼和結(jié)果D、內(nèi)置數(shù)據(jù)庫管理功能答案：C24.使用填充法處理異常值時，通?？梢杂媚姆N值來替代異常值？A、均值、眾數(shù)或中位數(shù)B、最大值C、最小值D、隨機數(shù)答案：A25.在數(shù)據(jù)清洗中，什么是異常值？A、數(shù)據(jù)集中不常出現(xiàn)的值B、數(shù)據(jù)表中沒有標題的列C、無法解釋的數(shù)學公式D、處理后的數(shù)據(jù)結(jié)果答案：A26.以下哪種方法可以計算某列數(shù)據(jù)的平均值？A、max()B、mean()C、sum()D、size()答案：B27.在數(shù)據(jù)分析的主要過程中，哪一個步驟主要涉及處理缺失值和異常值，以確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性？A、明確目的B、收集數(shù)據(jù)C、數(shù)據(jù)清理D、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)答案：C28.在Pandas中，DataFrame的每一列可以看作是什么？A、字典B、數(shù)組C、SeriesD、列表答案：C29.在Pandas中，groupby方法的作用是什么？A、對數(shù)據(jù)進行排序B、將數(shù)據(jù)分組后進行聚合計算C、對數(shù)據(jù)中的空值進行填充D、刪除重復(fù)的行答案：B30.已知數(shù)組a=np.array([10,20,30,40,50])，a[1:4]的結(jié)果是什么？A、[10,20,30]B、[20,30,40]C、[30,40,50]D、[20,30,40,50]答案：B31.在數(shù)據(jù)分析的主要過程中，利用柱狀圖、折線圖、餅狀圖等可視化工具屬于哪個步驟？A、明確目的B、收集數(shù)據(jù)C、數(shù)據(jù)清理D、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)答案：D32.以下關(guān)于iloc的描述，哪項是正確的？A、iloc使用行和列的標簽進行選擇B、iloc的切片遵循左閉右閉原則C、iloc使用整數(shù)位置索引進行選擇D、iloc的切片包含結(jié)束點答案：C33.為什么NumPy常被用于機器學習和數(shù)據(jù)科學？A、提供數(shù)據(jù)庫存儲功能B、提供快速的數(shù)值運算和支持多維數(shù)組操作C、提供圖像和音頻處理工具D、提供交互式開發(fā)環(huán)境答案：B34.在pandas中，使用data.loc[0:5]選擇數(shù)據(jù)時，下列說法正確的是？A、只選擇索引標簽為0到4的行B、只選擇索引位置在0到4的行C、選擇索引標簽為0到5的行（包含5）D、選擇索引位置為5的行答案：C35.在pandas中，若要選擇行標簽從0到10的行（包含10），應(yīng)該使用以下哪種方法？A、data.iloc[0:10]B、data.loc[0:10]C、data.iloc[0:11]D、ata.loc[0:11]答案：B36.已知數(shù)組a=np.array([1,2,3,4,5])，a[a>3]的結(jié)果是什么？A、[1,2,3]B、[4,5]C、[3,4,5]D、[5]答案：B37.在Numpy中，data.shape返回的數(shù)據(jù)是什么？A、數(shù)據(jù)的類型B、數(shù)據(jù)的元素總數(shù)C、數(shù)據(jù)的維度D、數(shù)據(jù)的形狀（行數(shù)和列數(shù)）答案：D38.data[區(qū)域].unique()方法的作用是什么？A、返回數(shù)據(jù)框中所有行的總和B、返回區(qū)域列中唯一的值C、返回區(qū)域列中重復(fù)的值D、對區(qū)域列進行排序答案：B39.在pandas中，如果想選擇單列數(shù)據(jù)，例如Country列，應(yīng)該使用以下哪種方式？A、data[["Country"]]B、data["Country"]C、data[0:10]D、ata[["City","Country"]]答案：B40.Python被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析與處理的一個重要原因是什么？A、提供內(nèi)置的游戲開發(fā)引擎B、擁有強大的數(shù)據(jù)處理庫和簡單易用的語法C、自動優(yōu)化計算機硬件性能D、支持所有編程語言的語法答案：B41.在Python中，importpandasaspd這行代碼的作用是什么？A、安裝Pandas庫B、創(chuàng)建一個DataFrameC、將Pandas庫導入，并簡化為pd以便使用D、創(chuàng)建一個Series答案：C42.以下哪個代碼片段將創(chuàng)建一個二維數(shù)組？A、np.array([1,2,3])B、np.array([1,[2,3]])C、np.array([[1,2,3],[4,5,6]])D、np.array([1,[2],3])答案：C43.使用loc選擇數(shù)據(jù)時，以下哪項是正確的？A、基于整數(shù)位置進行選擇B、基于標簽進行選擇C、不包含結(jié)束點D、切片遵循左閉右開原則答案：B44.在Numpy中，data.ndim的作用是什么？A、打印數(shù)據(jù)的形狀B、打印數(shù)據(jù)的維度C、打印數(shù)據(jù)的大小D、打印數(shù)據(jù)的類型答案：B45.以下哪一行代碼能夠按“城市”分組并計算每組“日內(nèi)平均氣溫”的均值？A、data.groupby("城市").mean("日內(nèi)平均氣溫")B、data.groupby("城市")["日內(nèi)平均氣溫"].mean()C、data.groupby("城市","日內(nèi)平均氣溫").mean()D、ata.groupby(["城市"]).mean("日內(nèi)平均氣溫")答案：B46.data.query(日期.dt.year==2013and日期.dt.month==7and城市=="Guangzhou")的作用是什么？A、篩選出日期在2013年7月且城市為Guangzhou的數(shù)據(jù)B、篩選出日期在2013年且城市不為Guangzhou的數(shù)據(jù)C、篩選出日期在7月且城市為Guangzhou的數(shù)據(jù)D、篩選出日期不在2013年的所有數(shù)據(jù)答案：A47.如何在原表上按“日內(nèi)平均氣溫”從大到?。ń敌颍┡判?？A、data.sort_values(by=["日內(nèi)平均氣溫"],inplace=True,ascending=True)B、data.sort_values(by=["日內(nèi)平均氣溫"],ascending=False)C、data.sort_values(by=["日內(nèi)平均氣溫"],inplace=True,ascending=False)D、ata.sort_values(by=["日內(nèi)平均氣溫"],inplace=False,ascending=False)答案：C48.在Pandas中，如何將所有的NaN替換為0？A、df.dropna(0)B、df.replace(0)C、df.fillna(0)D、f.isnull(0)答案：C49.要顯示索引在100到150之間的所有行，以下哪種寫法是正確的？A、data[100:150]B、data[100:151]C、data[100:150+1]D、ata[100,151]答案：B50.在Pandas中，NaN通常表示什么？A、數(shù)據(jù)中沒有出現(xiàn)的數(shù)值B、數(shù)據(jù)集中未定義或缺失的數(shù)據(jù)C、數(shù)據(jù)集中重復(fù)出現(xiàn)的數(shù)值D、數(shù)據(jù)類型發(fā)生了錯誤答案：B51.如何導入NumPy庫？A、importnumpyasnpB、importnumpyasnumpyC、importnpasnumpyD、importnumpyaspd答案：A52.在Matplotlib中如何設(shè)置圖表的大?。緼、plt.figure(figsize=(寬,高))B、plt.set_size((寬,高))C、plt.set_figsize(寬,高)D、plt.resize_fig((寬,高))答案：A53.關(guān)于[]操作符在pandas中的使用，下列說法正確的是？A、[]操作符可以同時選擇行和列B、data[0:10]表示選擇data中的前10列C、[]操作符可以通過切片方式指定行范圍D、ata[[ColumnName]]用于條件過濾答案：C54.命令data["ZeroColumn"]=0的作用是什么？A、刪除DataFrame中名為ZeroColumn的列B、為DataFrame添加一個值全為0的新列ZeroColumnC、修改DataFrame中已存在的ZeroColumn列，設(shè)置其所有值為0D、添加新列或修改現(xiàn)有列ZeroColumn，使其所有值為0答案：D55.在JupyterNotebook中，使用快捷鍵Shift+Enter的作用是什么？A、插入一個新的代碼單元格B、運行當前單元格并移動到下一個單元格C、保存當前筆記本D、切換單元格的編輯模式答案：B56.在DataFrame中，如果需要按行標簽選擇所有行，但僅選擇City和Country列，應(yīng)使用以下哪種方法？A、data.loc[:,["City","Country"]]B、data.iloc[:,["City","Country"]]C、data.loc[:,0:1]D、ata.iloc[:,"City:Country"]答案：A57.如果需要選擇數(shù)據(jù)中的多列，例如City和Country列，正確的操作方式是？A、data["City","Country"]B、data[["City","Country"]]C、data[City,Country]D、ata["City,Country"]答案：B58.如何使用iloc選擇位置為3的行？A、data.loc[3]B、data.iloc[:,3]C、data.iloc[3]D、ata.iloc[3,0:3]答案：C59.在Pandas中，如何刪除DataFrame中名為City的列？A、data.drop("City")B、data.drop(columns="City",inplace=True)C、data.remove("City")D、ata.del("City")答案：B60.Pandas可以與以下哪個庫無縫集成，實現(xiàn)更復(fù)雜的分析和可視化？A、TensorFlowB、PyTorchC、NumPy和MatplotlibD、Flask答案：C61.如果數(shù)據(jù)集中有些異常值是極端值，且占總數(shù)據(jù)的比例較小，如何處理這些異常值最合適？A、用均值填充B、刪除異常值C、用眾數(shù)填充D、保持異常值不變答案：B62.如何查看NumPy數(shù)組的數(shù)據(jù)類型？A、rr.data_typeB、arr.typeC、arr.dtypeD、arr.datatype()答案：C63.在pandas中，若要選擇DataFrame的第一列，可以使用以下哪種寫法？A、data.iloc[:,1]B、data.iloc[0,:]C、data.iloc[:,0]D、ata.loc[:,0]答案：C64.在數(shù)據(jù)科學工作中，Pandas和NumPy分別負責什么？A、Pandas負責數(shù)值計算，NumPy負責數(shù)據(jù)分析B、Pandas負責數(shù)據(jù)的管理和分析，NumPy負責數(shù)值計算C、Pandas負責文本處理，NumPy負責圖像處理D、Pandas負責數(shù)據(jù)庫管理，NumPy負責數(shù)據(jù)可視化答案：B65.在Matplotlib中plt.pie函數(shù)的主要作用是什么？A、繪制柱狀圖B、繪制折線圖C、繪制散點圖D、繪制餅圖答案：D66.以下哪種語法可以用loc選擇名為City的列？A、data.loc["City"]B、data.loc[:,"City"]C、data.loc[0,"City"]D、ata.loc["City",:]答案：B67.以下哪一項是NaN的典型特性？A、NaN是整數(shù)類型B、NaN是布爾類型C、NaN是浮點類型D、NaN是字符串類型答案：C68.以下哪一項是數(shù)據(jù)清洗的常見操作？A、數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化B、檢測并處理缺失值C、增加數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)量D、數(shù)據(jù)結(jié)果的可視化分析答案：B69.什么是數(shù)據(jù)清洗的主要目的是？A、刪除所有數(shù)據(jù)B、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高質(zhì)量數(shù)據(jù)集C、生成新的數(shù)據(jù)模型D、增加數(shù)據(jù)量答案：B70.Pandas中用來表示二維表格數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)是什么？A、SeriesB、ArrayC、DataFrameD、List答案：C71.如果你想基于整數(shù)位置選擇數(shù)據(jù)，并且不包含結(jié)束點，你應(yīng)該使用哪個方法？A、locB、ilocC、不能實現(xiàn)D、需要自定義函數(shù)答案：B72.以下哪行代碼可以按照“日內(nèi)平均氣溫”列從小到大對數(shù)據(jù)排序？A、data.sort_values(by=["日內(nèi)平均氣溫"],inplace=True)B、data.sort_values(by=["日內(nèi)平均氣溫"],ascending=False)C、data.groupby(["日內(nèi)平均氣溫"])D、ata.mean(by=["日內(nèi)平均氣溫"])答案：A73.以下哪一個Python庫主要用于數(shù)據(jù)的數(shù)值計算和數(shù)組操作？A、PandasB、NumPyC、MatplotlibD、Scikit-learn答案：B74.如何在圖表中顯示圖例？A、plt.legend()B、plt.show_legend()C、plt.add_legend()D、plt.display_legend()答案：A75.如果你想刪除DataFrame中的某一列，應(yīng)該使用哪個方法？A、df.remove("col")B、df.mv("col")C、df.delete("col")D、f.drop(columns="col")答案：D76.Pandas一般用于處理哪種類型的數(shù)據(jù)？A、非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)B、結(jié)構(gòu)化的二維表數(shù)據(jù)C、圖像數(shù)據(jù)D、音頻數(shù)據(jù)答案：B77.使用Matplotlib繪制折線圖的基本函數(shù)是？A、plt.plot()B、plt.line()C、plt.scatter()D、plt.draw()答案：A78.在pandas中，fillna()方法用于什么操作？A、填充數(shù)據(jù)框中缺失的值B、刪除數(shù)據(jù)框中的缺失值C、合并數(shù)據(jù)框D、排序數(shù)據(jù)框中的數(shù)據(jù)答案：A79.以下哪項操作可以幫助識別數(shù)據(jù)中是否存在缺失值？A、df.isnull().sum()B、df.describe()C、df.drop_duplicates()D、f.fillna()答案：A80.使用loc進行切片時，以下哪種情況是正確的？A、切片不包含結(jié)束點B、切片包含結(jié)束點C、切片使用整數(shù)位置索引D、切片遵循左閉右開原則答案：B81.Pandas中用于表示一維數(shù)組的結(jié)構(gòu)是什么？A、DataFrameB、SeriesC、ListD、Array答案：B82.在pandas中，使用data.iloc[0:5]選擇數(shù)據(jù)時，下列說法正確的是？A、選擇第0到第5行的所有數(shù)據(jù)（包含5）B、選擇第0到第4行的數(shù)據(jù)C、選擇第1到第5行的數(shù)據(jù)D、選擇第5行的數(shù)據(jù)答案：B83.在pandas中，若要選擇索引位置在2到5之間的所有行（不包含5），應(yīng)該使用以下哪種方法？A、data.loc[2:5]B、data.loc[2:6]C、data.iloc[2:5]D、ata.iloc[2:6]答案：C84.已知數(shù)組a=np.array([1,2,3,4,5])，請問a[2]的結(jié)果是以下哪個選項？A、2B、3C、4D、5答案：B85.NumPy是什么？A、一種數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)B、一個Python庫，用于科學計算C、一個用于處理HTML的工具D、一個機器學習框架答案：B86.代碼data["日內(nèi)平均氣溫"].max()的作用是什么？A、計算每年的最高氣溫B、查詢歷年來的最高氣溫C、計算數(shù)據(jù)表中所有列的最大值D、查詢歷年來的最低氣溫答案：B87.以下哪一項不是NumPy的功能？A、多維數(shù)組的創(chuàng)建和操作B、線性代數(shù)運算C、數(shù)據(jù)可視化D、隨機數(shù)生成答案：C88.在Pandas中，sort_values函數(shù)的作用是什么？A、刪除某列的數(shù)據(jù)B、按某列的數(shù)據(jù)排序C、統(tǒng)計某列的平均值D、添加新的一列答案：B89.以下關(guān)于loc和iloc的說法正確的是？A、loc基于整數(shù)位置索引，iloc基于標簽索引B、loc和iloc都不包含結(jié)束點C、loc適合按標簽選擇數(shù)據(jù)，iloc適合按整數(shù)位置選擇數(shù)據(jù)D、loc和iloc只能選擇整行或整列答案：C90.drop()函數(shù)在Pandas中的主要作用是什么？A、添加新列或行B、修改列或行的數(shù)據(jù)類型C、刪除指定的列或行D、合并兩個DataFrame答案：C91.在Pandas中，data["州"].isnull()的作用是什么？A、返回州列中所有非缺失值的位置B、刪除州列中所有缺失值C、檢測州列中是否存在缺失值，并返回布爾值D、替換州列中所有缺失值為False答案：C92.如何生成一個包含從0到9的數(shù)組？A、np.arange(10)B、np.range(10)C、np.array(10)D、np.linspace(0,9)答案：A93.假設(shè)df是一個DataFrame，你希望將所有的缺失值填充為0，應(yīng)該使用哪個代碼？A、df.fillna(0)B、df.fill(0)C、df.nan_to_num(0)D、f.replace_na(0)答案：A94.JupyterNotebook的主要功能是什么？A、編寫和運行Python代碼B、數(shù)據(jù)庫管理C、圖形設(shè)計D、視頻編輯答案：A95.在使用data.set_index("城市",inplace=True)后，原DataFrame中的“城市”列會如何?A、被設(shè)為索引并保留在列中B、被設(shè)為索引并從列中移除C、保持不變D、生成新的DataFrame答案：B96.如何顯示繪制的圖表？A、plt.show()B、plt.display()C、plt.plot()D、plt.view()答案：A97.Python在大數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)勢不包括以下哪項？A、強大的庫支持，如Pandas、NumPy和MatplotlibB、與Hadoop、Hive等大數(shù)據(jù)技術(shù)有良好的兼容性C、直接支持高級視頻處理功能D、具有豐富的生態(tài)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)可視化工具答案：C98.如何為圖表的X軸和Y軸添加標簽？A、plt.set_xlabel()和plt.set_ylabel()B、plt.x_label()和plt.y_label()C、plt.xlabel()和plt.ylabel()D、plt.axis_label()答案：C99.學習Python中的pandas庫的主要目的是為了實現(xiàn)以下哪種操作？A、創(chuàng)建復(fù)雜的用戶界面B、操作和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C、開發(fā)網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序D、構(gòu)建人工智能模型答案：B100.在pandas中使用data.reset_index(inplace=True)后，原來的索引列如何？A、被完全刪除B、作為新的列保留在DataFrame中C、移動到DataFrame的最后一行D、作為新索引替換原有索引答案：B判斷題1.Pandas是一個數(shù)據(jù)分析和處理的Python庫。A、正確B、錯誤答案：A2.在pandas中，可以使用[]操作符來同時選擇行和列。A、正確B、錯誤答案：B3.數(shù)據(jù)分析的主要目的是刪除無用的數(shù)據(jù)。A、正確B、錯誤答案：B4.在Pandas中，df.head()返回的是DataFrame的最后5行數(shù)據(jù)A、正確B、錯誤答案：B5.Pandas中的DataFrame和Series是同一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。A、正確B、錯誤答案：B6.DataFrame的每一列本質(zhì)上是一個Series對象。A、正確B、錯誤答案：A7.處理極端異常值時，刪除它們通常是最合適的做法，特別是當它們占數(shù)據(jù)比例較小時。A、正確B、錯誤答案：A8.loc基于標簽進行數(shù)據(jù)選擇，并且切片包含結(jié)束點。A、正確B、錯誤答案：A9.JupyterNotebook可以在同一個文檔中編寫代碼、文本、公式和圖表。A、正確B、錯誤答案：A10.Matplotlib是Python中用于數(shù)據(jù)可視化的庫，主要用于繪制圖表。A、正確B、錯誤答案：A11.data.loc["Guangzhou"]的作用是根據(jù)索引標簽Guangzhou提取對應(yīng)的行數(shù)據(jù)。A、正確B、錯誤答案：A12.Pandas中的DataFrame是一種表示一維表格數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。A、正確B、錯誤答案：B13.在Pandas中，query方法用于對DataFrame進行條件篩選，而不會修改DataFrame的索引或結(jié)構(gòu)。A、正確B、錯誤答案：A14.在Python的大數(shù)據(jù)分析中，Pandas和NumPy是兩個常用的庫，其中Pandas主要用于數(shù)據(jù)分析，NumPy主要用于數(shù)值計算。A、正確B、錯誤答案：A15.所有異常值在數(shù)據(jù)清洗時都必須用均值或中位數(shù)進行替換。A、正確B、錯誤答案：B16.Matplotlib中，plt.xlabel()和plt.ylabel()用于設(shè)置圖表的標題A、正確B、錯誤答案：B17.在Pandas中，使用df.fillna()方法可以用指定值填充缺失數(shù)據(jù)。A、正確B、錯誤答案：A18.在drop()函數(shù)中使用inplace=True會在原始DataFrame上直接進行修改。A、正確B、錯誤答案：A19.data.query(城市=="Shanghai"and溫度>30)是一個有效的查詢語句。A、正確B、錯誤答案：B20.Matplotlib中，plt.show()用于顯示繪制的圖形。A、正確B、錯誤答案：A21.data.query(日期=="1995/1/1")會篩選出data中日期不等于1995/1/1的行。A、正確B、錯誤答案：B22.在數(shù)據(jù)分析的主要過程中，數(shù)據(jù)清理步驟主要涉及處理缺失值和異常值。A、正確B、錯誤答案：A23.Pandas的DataFrame對象中的每個元素都可以是不同類型的數(shù)據(jù)。A、正確B、錯誤答案：B24.Pandas的unique()方法返回的是Series中的唯一值。A、正確B、錯誤答案：A25.Pandas中的DataFrame是用于表示二維表格數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。A、正確B、錯誤答案：A26.query()函數(shù)可以用于篩選符合條件的行。A、正確B、錯誤答案：A27.在Pandas中，groupby方法可以用來將數(shù)據(jù)按列進行分組。A、正確B、錯誤答案：A28.Pandas庫主要用于數(shù)值計算和數(shù)組操作。A、正確B、錯誤答案：B29.在Pandas中，data.loc[:,"City"]用于選擇City列的數(shù)據(jù)。A、正確B、錯誤答案：A30.Pandas中的index和columns屬性分別表示DataFrame的行索引和列索引。A、正確B、錯誤答案：A31.在Pandas中，df.loc[]可以用于通過位置進行行列的索引。A、正確B、錯誤答案：B32.loc和iloc的主要區(qū)別在于loc使用整數(shù)位置索引，而iloc使用標簽索引。A、正確B、錯誤答案：B33.在Pandas中，df.isnull()方法返回的是一個布爾類型的DataFrame，表示各個位置是否存在缺失值。A、正確B、錯誤答案：A34.數(shù)據(jù)分析的主要目的是增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，以便更好地支持決策。A、正確B、錯誤答案：B35.Pandas中的sort_values()方法默認是按列中的值進行升序排序。A、正確B、錯誤答案：A36.使用DataFrame.drop()方法刪除某列時，需要通過axis=1參數(shù)指定刪除列，而刪除行時則需要axis=0。A、正確B、錯誤答案：A37.Matplotlib中，plt.title()用于設(shè)置圖例的標題。A、正確B、錯誤答案：B38.在Pandas中，NaN是布爾類型的值，用于表示缺失數(shù)據(jù)。A、正確B、錯誤答案：B39.在NumPy中，對一維數(shù)組使用切片array[1:5:2]時，1是起始位置，5是結(jié)束位置（不包含），2是步長。A、正確B、錯誤答案：A40.數(shù)據(jù)清洗的主要目的是刪除所有數(shù)據(jù)中不需要的部分。A、正確B、錯誤答案：B41.data.ndim返回數(shù)組的元素總數(shù)。A、正確B、錯誤答案：B42.iloc可以用于基于行標簽選擇特定行，而loc只能基于整數(shù)位置選擇特定行。A、正確B、錯誤答案：B43.在Pandas中，drop()函數(shù)的作用是刪除指定的列或行。A、正確B、錯誤答案：A44.在Pandas中，data["城市"].isnull()用于檢測“城市”列中是否存在缺失值，并返回布爾值。A、正確B、錯誤答案：A45.Pandas中的groupby方法可以按指定列對數(shù)據(jù)進行分組，并進行聚合計算。A、正確B、錯誤答案：A46.使用Pandas進行數(shù)據(jù)清洗時，dropna()可以刪除所有包含NaN值的行A、正確B、錯誤答案：A47.loc和iloc在進行切片選擇時都包含結(jié)束點。A、正確B、錯誤答案：B48.NumPy中的np.arange(2,10,2)會生成[2,4,6,8,10]。A、正確B、錯誤答案：B49.在Pandas中，sort_values方法用于對數(shù)據(jù)進行排序。A、正確B、錯誤答案：A50.在JupyterNotebook中，使用快捷鍵Shift+Enter的作用是插入一個新的代碼單元格。A、正確B、錯誤答案：B填空題1.DataFrame是由多個Series組成的，每個Series代表DataFrame的______。答案：一列2.DataFrame是一種用于存儲______（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類似于數(shù)據(jù)庫中的表格。答案：二維3.loc切片操作遵循左閉右______的原則，包含起始點和結(jié)束點。答案：閉4.命令data.shape[0]返回DataFrame的總______數(shù)。答案：行5.在Pandas中，DataFrame和Series都可以通過.index屬性來獲取其______。答案：索引6.sort_values()方法的作用是將Pandas的DataFrame按某列進行______。答案：排序7.計算DataFramedf中"A"列的平均值，可以調(diào)用df["A"].______()。答案：mean8.______由相同類型元素按照一定的順序排列的集合答案：數(shù)組9.groupby()方法的作用是將PandasDataFrame中的數(shù)據(jù)進行______。答案：分組10.query方法使用______表達式來篩選出滿足條件的行。答案：布爾11.data.drop(columns="州",inplace=True)語句的作用是從DataFrame中______名為（"州"）的列。答案：刪除12.命令data.columns可以列出所有______名稱。答案：列13.在Pandas中，____用于表示缺失數(shù)據(jù)或空值。答案：NaN14.使用dtypes方法，可以獲取DataFrame中特定列的數(shù)據(jù)______。答案：類型15.Pandas中的____方法可以用來對DataFrame進行分組，類似于SQL中的GROUPBY操作。答案：groupby16.如果要按標簽進行篩選，可以使用______方法來進行索引答案：loc17.在Python中，處理表格數(shù)據(jù)的主要庫是______。答案：pandas18.在Pandas中，____對象提供了一個二維的、大小可變的、以標簽為索引的真數(shù)組。它有行標簽和列標簽。答案：DataFrame19.JupyterNotebook是一個基于網(wǎng)頁的______式編程計算環(huán)境，允許用戶創(chuàng)建和共享文檔。答案：交互20.在Python中，常用的數(shù)值計算庫是______。答案：numpy21.drop()方法的作用是______PandasDataFrame中的某列答案：刪除22.unique()方法的作用是返回PandasDataFrame中某列的______值。答案：唯一23.np.arange(10)返回一個包含從0到______的整數(shù)的一維數(shù)組。答案：924.iloc的切片選擇不包含______。答案：結(jié)束點25.Matplotlib是Python中用于數(shù)據(jù)______的庫。答案：可視化26.data[data["Region"]=="Asia"]通過條件______返回所有“Region”列值為“Asia”的行。答案：篩選27.在data.loc[:,"City"]中，冒號（:）表示選擇______。答案：所有行28.query方法用于在Pandas中通過表達式______DataFrame中的行。答案：篩選29.isnull()方法的作用是PandasDataFrame中的______值。答案：缺失30.loc是基于______的數(shù)據(jù)選擇方法，允許通過行標簽和列標簽來選擇數(shù)據(jù)。答案：標簽31.head()方法默認查看PandasDataFrame的前______行數(shù)據(jù)答案：532.iloc是基于______位置的數(shù)據(jù)選擇方法。答案：整數(shù)33.rename方法可以用來修改DataFrame中的______名稱。答案：標簽34.使用pd.read_csv函數(shù)讀取______文件，并將文件加載到一個DataFrame中答案：CSV35.在Pandas中，可以使用.shape方法查看DataFrame的_______（行數(shù)和列數(shù)）。答案：維度36.NaN是一個特殊的_____數(shù)值，用于表示缺失數(shù)據(jù)或空值。答案：浮點37.要計算PandasDataFrame某列的最大值，可以使用______方法。答案：max()38.如果要選擇第3到第5行的數(shù)據(jù)，使用iloc[2:5]，這將返回第______行的數(shù)據(jù)。答案：3、4、539.命令np.full(5,7)創(chuàng)建的是一個包含5個元素、每個元素都為______的一維數(shù)組答案：740.在Python中，使用import______aspd可以將數(shù)據(jù)分析庫導入并使用pd作為別名。答案：pandas41.當你希望刪除DataFrame中的某些列并修改原數(shù)據(jù)時，可以使用drop方法并設(shè)置inplace=______。答案：TRUE42.data[222:223]的結(jié)果是包含一個第______行的DataFrame。答案：22343.fillna()方法的作用是______PandasDataFrame中的缺失值。答案：填充44.將DataFramedf的"city"列重命名為"城市"，可以使用df.______(columns={"city":"城市"})。答案：rename45.如果要按行篩選數(shù)據(jù)，可以使用______方法來按位置索引。答案：iloc46.將DataFramedf中的缺失值填充為0，可以調(diào)用df.______(0)。答案：fillna47.在Pandas中，_______操作符主要用于列選擇。答案：[]48.在Pandas中，如果要計算某列數(shù)據(jù)的均值，可以使用______方法。答案：mean()49.______是一個開源的交互式計算環(huán)境，支持多種編程語言，如Python、R、Julia等。答案：JupyterNotebook50.Pandas中使用______方法填充缺失值。答案：fillna()簡答題1.loc方法與布爾索引結(jié)合使用時的作用是什么？答案：可以通過條件表達式篩選滿足條件的行。2.如何通過loc方法選擇標簽為row1的行和col1的列？答案：使用data.loc["row1","col1"]精確選擇。3.常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題有哪些？答案：包括數(shù)據(jù)缺失、重復(fù)、異常等4.處理缺失值的常用方法有哪些？答案：方法包括刪除含缺失值的記錄、用均值或中位數(shù)填充5.解釋語句data.isnull().any()的作用是什么？答案：檢查每列是否存在缺失值6.如何創(chuàng)建一個包含0到9的一維數(shù)組？答案：使用np.arange(10)來創(chuàng)建。7.如何通過布爾索引選擇column1的值為偶數(shù)的所有行？答案：使用data[data["column1"]%2==0]。8.命令data[data["溫度"]>30]的作用是什么？答案：篩選出數(shù)據(jù)中氣溫大于30度的行。9.解釋語句data.drop("name",axis=1,inplace=True)的作用？答案：在原表上刪除name列10.Pandas的主要用途是什么？答案：Pandas是一個數(shù)據(jù)分析和操作庫，用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)11.解釋語句data["price"]=data["price"]+10的作用是什么？答案：將price列的每個值加10，并更新該列。12.NumPy的主要用途是什么？答案：NumPy主要用于數(shù)組操作和數(shù)值計算。13.如何查看DataFrame的維度？答案：使用shape屬性返回行數(shù)和列數(shù)。14.解釋語句data.loc[data["日內(nèi)平均氣溫"]<-70,"日內(nèi)平均氣溫"]=np.nan的作用？答案：設(shè)置所有日均氣溫低于-70℃的數(shù)值均為異常值15.解釋語句df[df["age"]>30]的作用？答案：篩選出age列大于30的所有行16.Pandas的兩個主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是什么？答案：Series和DataFrame。17.使用data.sort_values(by="日期")命令的作用是什么？答案：根據(jù)日期列的值對DataFrame進行排序18.如何導入Pandas庫？答案：使用importpandasaspd導入Pandas庫。19.如何刪除名為data的DataFrame中的"城市"列？答案：data.drop(columns="城市")20.簡述Pandas中l(wèi)oc方法的主要功能和用途。答案：loc方法用于根據(jù)標簽（行索引和列名）選擇和操作DataFrame的數(shù)據(jù)。21.如何查看名為data的DataFrame的前五行數(shù)據(jù)？答案：使用data.head()命令22.如何導入Numpy庫？答案：使用importnumpyasnp導入Numpy庫。23.如何處理數(shù)據(jù)中的重復(fù)記錄？答案：刪除重復(fù)記錄，以確保數(shù)據(jù)的唯一性和準確性24.什么是臟數(shù)據(jù)？答案：是指數(shù)據(jù)集中存在的錯誤、不完整、不一致或異常的數(shù)據(jù)25.什么是