利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理試題及答案VIP

利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理試題及答案姓名：____________________

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）

1.在Python中進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪個(gè)庫(kù)可以用來(lái)處理缺失值？

A.NumPy

B.Pandas

C.Matplotlib

D.Scikit-learn

2.以下哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)計(jì)算數(shù)據(jù)集中某個(gè)數(shù)值列的均值？

A.mean()

B.median()

C.mode()

D.std()

3.在Pandas中，以下哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)刪除含有缺失值的行？

A.dropna()

B.fillna()

C.isnull()

D.notnull()

4.以下哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)填充缺失值？

A.fillna()

B.dropna()

C.isnull()

D.notnull()

5.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，以下哪個(gè)操作可以用來(lái)去除字符串中的空白字符？

A.strip()

B.lstrip()

C.rstrip()

D.replace()

6.在Pandas中，以下哪個(gè)方法可以用來(lái)將字符串列中的所有小寫(xiě)字母轉(zhuǎn)換為大寫(xiě)字母？

A.upper()

B.lower()

C.title()

D.capitalize()

7.以下哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)值？

A.unique()

B.drop_duplicates()

C.deduplicate()

D.remove_duplicates()

8.在Pandas中，以下哪個(gè)函數(shù)可以用來(lái)計(jì)算數(shù)據(jù)集中某個(gè)數(shù)值列的標(biāo)準(zhǔn)差？

A.std()

B.mean()

C.median()

D.mode()

9.以下哪個(gè)庫(kù)可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換？

A.NumPy

B.Pandas

C.Matplotlib

D.Scikit-learn

10.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，以下哪個(gè)操作可以用來(lái)檢查數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)類(lèi)型？

A.dtype()

B.info()

C.describe()

D.head()

二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共10分）

1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟。

2.解釋Pandas庫(kù)中的dropna()和fillna()函數(shù)的作用。

三、編程題（每題10分，共20分）

1.使用Pandas庫(kù)讀取以下數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行清洗：

```

importpandasaspd

data={

'Name':['Alice','Bob','Charlie','David'],

'Age':[25,30,None,35],

'Salary':[50000,60000,70000,80000]

}

df=pd.DataFrame(data)

```

要求：

-刪除年齡列中含有缺失值的行。

-將薪資列中的數(shù)值乘以1.1。

-將姓名列中的所有小寫(xiě)字母轉(zhuǎn)換為大寫(xiě)字母。

2.使用Pandas庫(kù)讀取以下數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行清洗：

```

importpandasaspd

data={

'Name':['Alice','Bob','Charlie','David'],

'Age':[25,30,35,40],

'Salary':[50000,60000,70000,80000]

}

df=pd.DataFrame(data)

```

要求：

-刪除薪資列中含有重復(fù)值的行。

-將年齡列中的數(shù)值轉(zhuǎn)換為字符串類(lèi)型，并在字符串前添加“Age:”前綴。

二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共10題）

1.以下哪些操作是數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中常見(jiàn)的前處理步驟？

A.數(shù)據(jù)去重

B.缺失值處理

C.數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換

D.數(shù)據(jù)規(guī)范化

2.在使用Pandas處理數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪些方法可以用來(lái)檢查數(shù)據(jù)集中是否存在缺失值？

A.isnull()

B.notnull()

C.fillna()

D.dropna()

3.以下哪些函數(shù)可以用來(lái)處理Pandas中的數(shù)據(jù)類(lèi)型？

A.dtype()

B.astype()

C.convert_dtypes()

D.to_numeric()

4.以下哪些操作是數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中處理文本數(shù)據(jù)的常見(jiàn)步驟？

A.字符串大小寫(xiě)轉(zhuǎn)換

B.去除字符串中的空白字符

C.替換文本中的特定內(nèi)容

D.提取字符串中的特定子串

5.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，以下哪些函數(shù)可以用來(lái)填充缺失值？

A.fillna()

B.interpolate()

C.pad()

D.dropna()

6.以下哪些方法是Pandas中用于處理數(shù)據(jù)重復(fù)值的方法？

A.drop_duplicates()

B.unique()

C.deduplicate()

D.remove_duplicates()

7.以下哪些操作可以用來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維？

A.PCA

B.TruncatedSVD

C.SelectKBest

D.VarianceThreshold

8.以下哪些是數(shù)據(jù)清洗中用于處理分類(lèi)數(shù)據(jù)的方法？

A.LabelEncoder

B.OneHotEncoder

C.OneHotCategorical

D.StandardScaler

9.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，以下哪些操作可以用來(lái)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值數(shù)據(jù)？

A.StandardScaler

B.RobustScaler

C.MinMaxScaler

D.MaxAbsScaler

10.以下哪些是數(shù)據(jù)清洗中用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的方法？

A.datetime()

B.timedelta()

C.resample()

D.period()

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分，其目的是為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性。（√）

2.在Pandas中，使用fillna()函數(shù)可以自動(dòng)填充缺失值，而dropna()函數(shù)則可以刪除含有缺失值的行。（√）

3.使用Pandas的astype()函數(shù)可以改變數(shù)據(jù)列的數(shù)據(jù)類(lèi)型，包括將字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)值類(lèi)型。（√）

4.數(shù)據(jù)規(guī)范化通常指的是將數(shù)據(jù)縮放到一個(gè)特定的范圍，如0到1之間。（√）

5.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，文本數(shù)據(jù)的清洗通常不需要考慮大小寫(xiě)轉(zhuǎn)換。（×）

6.使用Pandas的drop_duplicates()函數(shù)可以刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)行，同時(shí)保留第一次出現(xiàn)的行。（√）

7.PCA（主成分分析）是一種常用的降維方法，它可以減少數(shù)據(jù)集的維度而不丟失太多信息。（√）

8.使用OneHotEncoder可以將分類(lèi)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)，以便于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的處理。（√）

9.StandardScaler和MinMaxScaler都是用于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值數(shù)據(jù)的方法，但它們的工作原理不同。（√）

10.在Pandas中，datetime()函數(shù)可以用來(lái)解析日期字符串，而timedelta()函數(shù)可以用來(lái)計(jì)算兩個(gè)日期之間的時(shí)間差。（√）

四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共6題）

1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的步驟及其重要性。

2.解釋Pandas庫(kù)中`isnull()`和`notnull()`函數(shù)的區(qū)別。

3.在數(shù)據(jù)清洗中，如何處理分類(lèi)變量中的缺失值？

4.描述Pandas庫(kù)中`unique()`和`drop_duplicates()`函數(shù)的區(qū)別。

5.什么是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化？請(qǐng)列舉兩種常用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法。

6.解釋在數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中，為什么需要對(duì)數(shù)值數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放？

試卷答案如下

一、單項(xiàng)選擇題

1.B

解析思路：Pandas庫(kù)專(zhuān)門(mén)用于數(shù)據(jù)分析和操作，其中包括處理缺失值的功能。

2.A

解析思路：在Pandas中，mean()函數(shù)用于計(jì)算數(shù)值列的均值。

3.A

解析思路：dropna()函數(shù)可以刪除含有缺失值的行。

4.A

解析思路：fillna()函數(shù)用于填充缺失值。

5.A

解析思路：strip()函數(shù)可以去除字符串兩端的空白字符。

6.A

解析思路：upper()函數(shù)可以將字符串中的所有小寫(xiě)字母轉(zhuǎn)換為大寫(xiě)。

7.B

解析思路：drop_duplicates()函數(shù)可以刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)值。

8.A

解析思路：std()函數(shù)用于計(jì)算數(shù)值列的標(biāo)準(zhǔn)差。

9.B

解析思路：Pandas庫(kù)提供了數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換的功能。

10.A

解析思路：dtype()函數(shù)可以用來(lái)檢查數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)類(lèi)型。

二、多項(xiàng)選擇題

1.ABCD

解析思路：數(shù)據(jù)清洗的前處理步驟包括數(shù)據(jù)去重、缺失值處理、數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)規(guī)范化。

2.AB

解析思路：isnull()和notnull()用于檢查數(shù)據(jù)集中是否存在缺失值。

3.ABC

解析思路：astype()、astype()和convert_dtypes()可以用于處理數(shù)據(jù)類(lèi)型。

4.ABCD

解析思路：文本數(shù)據(jù)的清洗通常包括大小寫(xiě)轉(zhuǎn)換、去除空白字符、替換內(nèi)容和提取子串。

5.ABC

解析思路：fillna()、interpolate()和pad()可以用于填充缺失值。

6.AB

解析思路：drop_duplicates()和unique()用于處理數(shù)據(jù)重復(fù)值。

7.ABC

解析思路：PCA、TruncatedSVD和SelectKBest都是降維方法。

8.ABC

解析思路：LabelEncoder、OneHotEncoder和OneHotCategorical用于處理分類(lèi)數(shù)據(jù)。

9.ABCD

解析思路：StandardScaler、RobustScaler、MinMaxScaler和MaxAbsScaler用于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值數(shù)據(jù)。

10.ABC

解析思路：datetime()、timedelta()、resample()和period()用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

三、判斷題

1.√

解析思路：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分，對(duì)于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)挖掘準(zhǔn)確性至關(guān)重要。

2.√

解析思路：isnull()返回布爾值，指示元素是否為缺失值；notnull()返回布爾值，指示元素是否不為缺失值。

3.√

解析思路：處理分類(lèi)變量中的缺失值可以通過(guò)填充默認(rèn)值、插值或使用模型預(yù)測(cè)來(lái)完成。

4.√

解析思路：unique()返回唯一值，而drop_duplicates()刪除重復(fù)值，但保留第一次出現(xiàn)的行。

5.×

解析思路：在數(shù)據(jù)清洗中，文本數(shù)據(jù)的大小寫(xiě)轉(zhuǎn)換也是常見(jiàn)的操作。

6.√

解析思路：PCA通過(guò)正