Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)與應(yīng)用電子活頁4-22模塊4在線練習(xí)與考核_第1頁
Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)與應(yīng)用電子活頁4-22模塊4在線練習(xí)與考核_第2頁
Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)與應(yīng)用電子活頁4-22模塊4在線練習(xí)與考核_第3頁
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Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)與應(yīng)用模塊電子活頁4-22在線練習(xí)與考核1.選擇題(1)以下關(guān)于pandas的描述錯(cuò)誤的是()。A.pandas是基于NumPy的Python庫B.pandas中有兩個(gè)主要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):Series和DataFrameC.Series結(jié)構(gòu)只能保存整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)等數(shù)值類型的數(shù)據(jù)D.DataFrame是一個(gè)類似二維數(shù)組的對象參考答案:C(2)以下關(guān)于Series結(jié)構(gòu)的描述錯(cuò)誤的是()。A.Series是一個(gè)類似一維數(shù)組的對象B.Series主要由一組數(shù)據(jù)和與之相關(guān)的索引兩部分構(gòu)成C.Series的values屬性用于獲取該對象的數(shù)據(jù)D.只能使用列表構(gòu)建Series對象參考答案:D(3)以下關(guān)于DataFrame結(jié)構(gòu)的描述錯(cuò)誤的是()。A.DataFrame結(jié)構(gòu)每列的數(shù)據(jù)可以是不同的數(shù)據(jù)類型B.DataFrame結(jié)構(gòu)由索引和數(shù)據(jù)組成C.DataFrame不僅有行索引,還有列索引D.DataFrame對象只能使用列索引方式獲取每列的數(shù)據(jù)參考答案:D(4)CSV文件默認(rèn)的分隔符是()。A.制表符B.逗號C.分號D.空格參考答案:B(5)能夠?qū)崿F(xiàn)輸出數(shù)據(jù)集data1中前5行數(shù)據(jù)的函數(shù)是()。A.data1.head()B.data1.tail()C.data1.headD.data1.tail參考答案:A(6)df.iloc[2:5,1:4]表示()。A.選取數(shù)據(jù)集df中行索引為2至4,列索引為1至3的數(shù)據(jù)B.選取數(shù)據(jù)集df中行索引為2至5,列索引為1至4的數(shù)據(jù)C.選取數(shù)據(jù)集df中行索引為2至4,列索引為1至4的數(shù)據(jù)D.選取數(shù)據(jù)集df中行索引為2至5,列索引為1至3的數(shù)據(jù)參考答案:A(7)導(dǎo)入pandas時(shí)需要執(zhí)行()語句。A.importpandasaspdB.importsysC.importmatplotlibD.importnumpyasnp參考答案:A(8)df.tail()函數(shù)的功能是()。A.用來創(chuàng)建數(shù)據(jù)B.用來展現(xiàn)數(shù)據(jù)C.用來分析數(shù)據(jù)D.用來刪除數(shù)據(jù)參考答案:B2.填空題(1)導(dǎo)入pandas庫并為其設(shè)置別名為pd,再輸出版本號,對應(yīng)的代碼為()。參考答案:importpandasaspdpd.__version__(2)從以下定義的列表arr創(chuàng)建Series,對應(yīng)的代碼為()。arr=[0,1,2,3,4]參考答案:df=pd.Series(arr)#如果不指定索引,則索引默認(rèn)從0開始(3)從以下定義的字典dict創(chuàng)建Series,對應(yīng)的代碼為()。dict={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5}參考答案:df=pd.Series(dict)(4)從以下定義的字典data創(chuàng)建DataFrame,設(shè)置索引為labels,對應(yīng)的代碼為()。importnumpyasnpdata={'animal':['cat','cat','snake','dog','dog','cat','snake','cat','dog','dog'],'age':[2.5,3,0.5,np.nan,5,2,4.5,np.nan,7,3],'visits':[1,3,2,3,2,3,1,1,2,1],'priority':['yes','yes','no','yes','no','no','no','yes','no','no']}labels=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j']參考答案:df=pd.DataFrame(data,index=labels)(5)顯示DataFrame的基礎(chǔ)信息,包括行的數(shù)量、列名、每一列值的數(shù)量、數(shù)據(jù)類型,對應(yīng)的代碼為()。參考答案:()(6)查看數(shù)據(jù)集的形狀,對應(yīng)的代碼為()。參考答案:df.shape(7)查看每列的數(shù)據(jù)類型,對應(yīng)的代碼為()。參考答案:df.dtypes(8)查看數(shù)值型列的統(tǒng)計(jì)信息,對應(yīng)的代碼為()。參考答案:df.describe()(9)查看數(shù)據(jù)集df前3行數(shù)據(jù),對應(yīng)的代碼為()。參考答案:df.head(3)(10)取出數(shù)據(jù)集df第33行數(shù)據(jù),對應(yīng)的代碼為()。參考答案:df.loc[32](11)展示數(shù)據(jù)集df前3行數(shù)據(jù),對應(yīng)的代碼為()。參考答案:df.iloc[:3]或者df.head(3)(12)取出數(shù)據(jù)集df的animal和age列,對應(yīng)的代碼為()。參考答案:df.loc[:,['animal','age']]或者df[['animal','age']](13)取出行索引為[3,4,8]的animal和age列,對應(yīng)的代碼為()。參考答案:df.loc[df.index[[3,4,8]],['animal','age']](14)取出age值大于3的行,對應(yīng)的代碼為()。參考答案:df[df['age']>3](15)先按age降序排列,再按visits升序排列,對應(yīng)的代碼為()。參考答案:df.sort_values(by=['age','visits'],ascending=[False,True])(16)將createTime列設(shè)置為索引,對應(yīng)的代碼為()。參考答案:df.set_index("createTime")(17)生成一個(gè)和df1長度相同的隨機(jī)數(shù)DataFrame,對應(yīng)的代碼為()。參考答案:df1=pd.DataFrame(pd.Series(np.random.randint(1,10,135)))df1(18)將salary列類型轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù),對應(yīng)的代碼為()。參考答案:df['salary'].astype(np.float64)(19)將grammer列轉(zhuǎn)換為list,對應(yīng)的代碼為()。參考答案:df['grammer'].to_list()(20)讀取當(dāng)前文件夾下子文件夾data中的Excel文件pandas120.xlsx中的數(shù)據(jù),對應(yīng)的代碼為()。參考答案:df=pd.read_excel(r'.\data\pandas120.xlsx')(21)從CSV文件test.csv創(chuàng)建DataFrame,分隔符為“;

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