《数据预处理与分析》期末考试复习题库（含答案）

PAGEPAGE1《数据预处理与分析》期末考试复习题库（含答案）一、单选题1.如何查看DataFrame的所有列名？A、df.columnsB、sC、df.headerD、f.keys()答案：A2.在NumPy一维数组中，如何通过切片操作获取从第2个到第4个（不包括第4个）元素的子数组？A、rray[2:4]B、array[2:4:]C、array[2::4]D、array[2:4,:]答案：A3.Pandas中，DataFrame和Series的主要区别是什么？A、DataFrame是一维的，Series是二维的B、Series是一维的，DataFrame是二维的C、DataFrame是用于文本处理的，Series是用于数值计算的D、Series包含多个DataFrame答案：B4.如何导入Matplotlib的pyplot模块？A、importmatplotlib.pyplotasplotB、importpyplotaspltC、importmatplotlib.pyplotaspltD、frommatplotlibimportplt答案：C5.在pandas中，使用data.loc[:,"City"]的作用是？A、选择所有行和列B、选择索引标签为City的行C、选择City列的所有行D、选择前5行的City列答案：C6.数据分析的主要目的是什么？A、增加数据的数量B、发现数据中潜在的模式、趋势和关系C、删除无用的数据D、确保数据的安全性答案：B7.要删除DataFrame中的“城市”列，可以使用下面的代码：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.如何删除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.在分析学校学生在食堂的消费水平时，以下哪种方式最适合直观展现分析结果？A、使用数据表格展示详细消费数据B、使用折线图展示消费金额的时间趋势C、使用文字描述消费情况D、使用折线图展示消费金额的时间趋势答案：B10.语句data.query(日期=="1995/1/1")的作用是什么？A、删除data中日期为1995/1/1的行B、筛选出data中日期为1995/1/1的行C、筛选出data中日期不等于1995/1/1的行D、修改data中所有日期为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、一个数据库工具B、一个用于数据可视化的Python库C、一个图像编辑工具D、一个机器学习框架答案：B13.如何绘制一个柱状图？A、plt.bar()B、plt.hist()C、plt.column()D、plt.plot()答案：A14.在pandas中，如何将一个datetime列转换为只包含年份的列？A、df["Date"].dt.yearB、df["Date"].year()C、df["Date"].monthD、f["Date"].to_datetime("%Y")答案：A15.对于pandas的条件过滤操作，若要选择Country列为US的行，应该使用以下哪种写法？A、data[data["Country"]=="US"]B、data[data=="US"]C、data[["Country"]=="US"]D、ata["Country==US"]答案：A16.在分析学校学生在食堂的消费水平时，下列哪项数据不是必须的？A、学生基本信息（如年级、专业）B、消费记录（如消费时间、金额）C、食堂商品信息（如菜品种类、价格）D、学生的个人家庭收入情况答案：D17.在Numpy中，data[:,8]的作用是什么？A、选择第8列数据B、选择第8行的所有列数据C、删除第8列数据D、替换第8列的数据答案：A18.在Pandas中，loc和query的主要区别是什么？A、loc用于按条件筛选行，而query用于按索引访问行B、loc用于按标签或布尔条件筛选行，而query用于基于表达式条件筛选行C、loc用于按索引位置筛选行，而query用于按标签筛选行D、loc用于删除行，而query用于增加行答案：B19.np.arange(2,10,2)生成的数组是什么？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.如果想选择AvgTemperature列中温度大于100的所有行，应该使用哪种语法？A、data.loc[:,"City"]B、data.loc[0]C、data.loc[data["AvgTemperature"]>100]D、ata.loc[0:5,"AvgTemperature"]答案：C21.如果需要筛选出data中城市列为Shanghai,且温度列大于30的行，正确的query语句是什么？A、data.query(城市="Shanghai"and温度>30)B、data.query(城市=="Shanghai",温度>30)C、data.query(城市=="Shanghai"and温度>30)D、ata.query(城市==Shanghaiand温度<30)答案：C22.如何使用iloc选择位置为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是一种用于数据分析的工具，它的主要特点之一是什么？A、只能使用Python语言B、只用于静态报告生成C、支持多种编程语言，并能直观展示代码和结果D、内置数据库管理功能答案：C24.使用填充法处理异常值时，通常可以用哪种值来替代异常值？A、均值、众数或中位数B、最大值C、最小值D、随机数答案：A25.在数据清洗中，什么是异常值？A、数据集中不常出现的值B、数据表中没有标题的列C、无法解释的数学公式D、处理后的数据结果答案：A26.以下哪种方法可以计算某列数据的平均值？A、max()B、mean()C、sum()D、size()答案：B27.在数据分析的主要过程中，哪一个步骤主要涉及处理缺失值和异常值，以确保数据的准确性和可靠性？A、明确目的B、收集数据C、数据清理D、数据呈现答案：C28.在Pandas中，DataFrame的每一列可以看作是什么？A、字典B、数组C、SeriesD、列表答案：C29.在Pandas中，groupby方法的作用是什么？A、对数据进行排序B、将数据分组后进行聚合计算C、对数据中的空值进行填充D、删除重复的行答案：B30.已知数组a=np.array([10,20,30,40,50])，a[1:4]的结果是什么？A、[10,20,30]B、[20,30,40]C、[30,40,50]D、[20,30,40,50]答案：B31.在数据分析的主要过程中，利用柱状图、折线图、饼状图等可视化工具属于哪个步骤？A、明确目的B、收集数据C、数据清理D、数据呈现答案：D32.以下关于iloc的描述，哪项是正确的？A、iloc使用行和列的标签进行选择B、iloc的切片遵循左闭右闭原则C、iloc使用整数位置索引进行选择D、iloc的切片包含结束点答案：C33.为什么NumPy常被用于机器学习和数据科学？A、提供数据库存储功能B、提供快速的数值运算和支持多维数组操作C、提供图像和音频处理工具D、提供交互式开发环境答案：B34.在pandas中，使用data.loc[0:5]选择数据时，下列说法正确的是？A、只选择索引标签为0到4的行B、只选择索引位置在0到4的行C、选择索引标签为0到5的行（包含5）D、选择索引位置为5的行答案：C35.在pandas中，若要选择行标签从0到10的行（包含10），应该使用以下哪种方法？A、data.iloc[0:10]B、data.loc[0:10]C、data.iloc[0:11]D、ata.loc[0:11]答案：B36.已知数组a=np.array([1,2,3,4,5])，a[a>3]的结果是什么？A、[1,2,3]B、[4,5]C、[3,4,5]D、[5]答案：B37.在Numpy中，data.shape返回的数据是什么？A、数据的类型B、数据的元素总数C、数据的维度D、数据的形状（行数和列数）答案：D38.data[区域].unique()方法的作用是什么？A、返回数据框中所有行的总和B、返回区域列中唯一的值C、返回区域列中重复的值D、对区域列进行排序答案：B39.在pandas中，如果想选择单列数据，例如Country列，应该使用以下哪种方式？A、data[["Country"]]B、data["Country"]C、data[0:10]D、ata[["City","Country"]]答案：B40.Python被广泛应用于数据分析与处理的一个重要原因是什么？A、提供内置的游戏开发引擎B、拥有强大的数据处理库和简单易用的语法C、自动优化计算机硬件性能D、支持所有编程语言的语法答案：B41.在Python中，importpandasaspd这行代码的作用是什么？A、安装Pandas库B、创建一个DataFrameC、将Pandas库导入，并简化为pd以便使用D、创建一个Series答案：C42.以下哪个代码片段将创建一个二维数组？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选择数据时，以下哪项是正确的？A、基于整数位置进行选择B、基于标签进行选择C、不包含结束点D、切片遵循左闭右开原则答案：B44.在Numpy中，data.ndim的作用是什么？A、打印数据的形状B、打印数据的维度C、打印数据的大小D、打印数据的类型答案：B45.以下哪一行代码能够按“城市”分组并计算每组“日内平均气温”的均值？A、data.groupby("城市").mean("日内平均气温")B、data.groupby("城市")["日内平均气温"].mean()C、data.groupby("城市","日内平均气温").mean()D、ata.groupby(["城市"]).mean("日内平均气温")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、筛选出日期在2013年7月且城市为Guangzhou的数据B、筛选出日期在2013年且城市不为Guangzhou的数据C、筛选出日期在7月且城市为Guangzhou的数据D、筛选出日期不在2013年的所有数据答案：A47.如何在原表上按“日内平均气温”从大到小（降序）排序？A、data.sort_values(by=["日内平均气温"],inplace=True,ascending=True)B、data.sort_values(by=["日内平均气温"],ascending=False)C、data.sort_values(by=["日内平均气温"],inplace=True,ascending=False)D、ata.sort_values(by=["日内平均气温"],inplace=False,ascending=False)答案：C48.在Pandas中，如何将所有的NaN替换为0？A、df.dropna(0)B、df.replace(0)C、df.fillna(0)D、f.isnull(0)答案：C49.要显示索引在100到150之间的所有行，以下哪种写法是正确的？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、数据中没有出现的数值B、数据集中未定义或缺失的数据C、数据集中重复出现的数值D、数据类型发生了错误答案：B51.如何导入NumPy库？A、importnumpyasnpB、importnumpyasnumpyC、importnpasnumpyD、importnumpyaspd答案：A52.在Matplotlib中如何设置图表的大小？A、plt.figure(figsize=(宽,高))B、plt.set_size((宽,高))C、plt.set_figsize(宽,高)D、plt.resize_fig((宽,高))答案：A53.关于[]操作符在pandas中的使用，下列说法正确的是？A、[]操作符可以同时选择行和列B、data[0:10]表示选择data中的前10列C、[]操作符可以通过切片方式指定行范围D、ata[[ColumnName]]用于条件过滤答案：C54.命令data["ZeroColumn"]=0的作用是什么？A、删除DataFrame中名为ZeroColumn的列B、为DataFrame添加一个值全为0的新列ZeroColumnC、修改DataFrame中已存在的ZeroColumn列，设置其所有值为0D、添加新列或修改现有列ZeroColumn，使其所有值为0答案：D55.在JupyterNotebook中，使用快捷键Shift+Enter的作用是什么？A、插入一个新的代码单元格B、运行当前单元格并移动到下一个单元格C、保存当前笔记本D、切换单元格的编辑模式答案：B56.在DataFrame中，如果需要按行标签选择所有行，但仅选择City和Country列，应使用以下哪种方法？A、data.loc[:,["City","Country"]]B、data.iloc[:,["City","Country"]]C、data.loc[:,0:1]D、ata.iloc[:,"City:Country"]答案：A57.如果需要选择数据中的多列，例如City和Country列，正确的操作方式是？A、data["City","Country"]B、data[["City","Country"]]C、data[City,Country]D、ata["City,Country"]答案：B58.如何使用iloc选择位置为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，如何删除DataFrame中名为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可以与以下哪个库无缝集成，实现更复杂的分析和可视化？A、TensorFlowB、PyTorchC、NumPy和MatplotlibD、Flask答案：C61.如果数据集中有些异常值是极端值，且占总数据的比例较小，如何处理这些异常值最合适？A、用均值填充B、删除异常值C、用众数填充D、保持异常值不变答案：B62.如何查看NumPy数组的数据类型？A、rr.data_typeB、arr.typeC、arr.dtypeD、arr.datatype()答案：C63.在pandas中，若要选择DataFrame的第一列，可以使用以下哪种写法？A、data.iloc[:,1]B、data.iloc[0,:]C、data.iloc[:,0]D、ata.loc[:,0]答案：C64.在数据科学工作中，Pandas和NumPy分别负责什么？A、Pandas负责数值计算，NumPy负责数据分析B、Pandas负责数据的管理和分析，NumPy负责数值计算C、Pandas负责文本处理，NumPy负责图像处理D、Pandas负责数据库管理，NumPy负责数据可视化答案：B65.在Matplotlib中plt.pie函数的主要作用是什么？A、绘制柱状图B、绘制折线图C、绘制散点图D、绘制饼图答案：D66.以下哪种语法可以用loc选择名为City的列？A、data.loc["City"]B、data.loc[:,"City"]C、data.loc[0,"City"]D、ata.loc["City",:]答案：B67.以下哪一项是NaN的典型特性？A、NaN是整数类型B、NaN是布尔类型C、NaN是浮点类型D、NaN是字符串类型答案：C68.以下哪一项是数据清洗的常见操作？A、数据建模与算法优化B、检测并处理缺失值C、增加数据集的样本数量D、数据结果的可视化分析答案：B69.什么是数据清洗的主要目的是？A、删除所有数据B、将数据转换为高质量数据集C、生成新的数据模型D、增加数据量答案：B70.Pandas中用来表示二维表格数据的结构是什么？A、SeriesB、ArrayC、DataFrameD、List答案：C71.如果你想基于整数位置选择数据，并且不包含结束点，你应该使用哪个方法？A、locB、ilocC、不能实现D、需要自定义函数答案：B72.以下哪行代码可以按照“日内平均气温”列从小到大对数据排序？A、data.sort_values(by=["日内平均气温"],inplace=True)B、data.sort_values(by=["日内平均气温"],ascending=False)C、data.groupby(["日内平均气温"])D、ata.mean(by=["日内平均气温"])答案：A73.以下哪一个Python库主要用于数据的数值计算和数组操作？A、PandasB、NumPyC、MatplotlibD、Scikit-learn答案：B74.如何在图表中显示图例？A、plt.legend()B、plt.show_legend()C、plt.add_legend()D、plt.display_legend()答案：A75.如果你想删除DataFrame中的某一列，应该使用哪个方法？A、df.remove("col")B、df.mv("col")C、df.delete("col")D、f.drop(columns="col")答案：D76.Pandas一般用于处理哪种类型的数据？A、非结构化的文本数据B、结构化的二维表数据C、图像数据D、音频数据答案：B77.使用Matplotlib绘制折线图的基本函数是？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、填充数据框中缺失的值B、删除数据框中的缺失值C、合并数据框D、排序数据框中的数据答案：A79.以下哪项操作可以帮助识别数据中是否存在缺失值？A、df.isnull().sum()B、df.describe()C、df.drop_duplicates()D、f.fillna()答案：A80.使用loc进行切片时，以下哪种情况是正确的？A、切片不包含结束点B、切片包含结束点C、切片使用整数位置索引D、切片遵循左闭右开原则答案：B81.Pandas中用于表示一维数组的结构是什么？A、DataFrameB、SeriesC、ListD、Array答案：B82.在pandas中，使用data.iloc[0:5]选择数据时，下列说法正确的是？A、选择第0到第5行的所有数据（包含5）B、选择第0到第4行的数据C、选择第1到第5行的数据D、选择第5行的数据答案：B83.在pandas中，若要选择索引位置在2到5之间的所有行（不包含5），应该使用以下哪种方法？A、data.loc[2:5]B、data.loc[2:6]C、data.iloc[2:5]D、ata.iloc[2:6]答案：C84.已知数组a=np.array([1,2,3,4,5])，请问a[2]的结果是以下哪个选项？A、2B、3C、4D、5答案：B85.NumPy是什么？A、一种数据库管理系统B、一个Python库，用于科学计算C、一个用于处理HTML的工具D、一个机器学习框架答案：B86.代码data["日内平均气温"].max()的作用是什么？A、计算每年的最高气温B、查询历年来的最高气温C、计算数据表中所有列的最大值D、查询历年来的最低气温答案：B87.以下哪一项不是NumPy的功能？A、多维数组的创建和操作B、线性代数运算C、数据可视化D、随机数生成答案：C88.在Pandas中，sort_values函数的作用是什么？A、删除某列的数据B、按某列的数据排序C、统计某列的平均值D、添加新的一列答案：B89.以下关于loc和iloc的说法正确的是？A、loc基于整数位置索引，iloc基于标签索引B、loc和iloc都不包含结束点C、loc适合按标签选择数据，iloc适合按整数位置选择数据D、loc和iloc只能选择整行或整列答案：C90.drop()函数在Pandas中的主要作用是什么？A、添加新列或行B、修改列或行的数据类型C、删除指定的列或行D、合并两个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、删除州列中所有缺失值C、检测州列中是否存在缺失值，并返回布尔值D、替换州列中所有缺失值为False答案：C92.如何生成一个包含从0到9的数组？A、np.arange(10)B、np.range(10)C、np.array(10)D、np.linspace(0,9)答案：A93.假设df是一个DataFrame，你希望将所有的缺失值填充为0，应该使用哪个代码？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、编写和运行Python代码B、数据库管理C、图形设计D、视频编辑答案：A95.在使用data.set_index("城市",inplace=True)后，原DataFrame中的“城市”列会如何?A、被设为索引并保留在列中B、被设为索引并从列中移除C、保持不变D、生成新的DataFrame答案：B96.如何显示绘制的图表？A、plt.show()B、plt.display()C、plt.plot()D、plt.view()答案：A97.Python在大数据分析中的优势不包括以下哪项？A、强大的库支持，如Pandas、NumPy和MatplotlibB、与Hadoop、Hive等大数据技术有良好的兼容性C、直接支持高级视频处理功能D、具有丰富的生态系统和数据可视化工具答案：C98.如何为图表的X轴和Y轴添加标签？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.学习Python中的pandas库的主要目的是为了实现以下哪种操作？A、创建复杂的用户界面B、操作和分析结构化数据C、开发网络爬虫程序D、构建人工智能模型答案：B100.在pandas中使用data.reset_index(inplace=True)后，原来的索引列如何？A、被完全删除B、作为新的列保留在DataFrame中C、移动到DataFrame的最后一行D、作为新索引替换原有索引答案：B判断题1.Pandas是一个数据分析和处理的Python库。A、正确B、错误答案：A2.在pandas中，可以使用[]操作符来同时选择行和列。A、正确B、错误答案：B3.数据分析的主要目的是删除无用的数据。A、正确B、错误答案：B4.在Pandas中，df.head()返回的是DataFrame的最后5行数据A、正确B、错误答案：B5.Pandas中的DataFrame和Series是同一种数据结构。A、正确B、错误答案：B6.DataFrame的每一列本质上是一个Series对象。A、正确B、错误答案：A7.处理极端异常值时，删除它们通常是最合适的做法，特别是当它们占数据比例较小时。A、正确B、错误答案：A8.loc基于标签进行数据选择，并且切片包含结束点。A、正确B、错误答案：A9.JupyterNotebook可以在同一个文档中编写代码、文本、公式和图表。A、正确B、错误答案：A10.Matplotlib是Python中用于数据可视化的库，主要用于绘制图表。A、正确B、错误答案：A11.data.loc["Guangzhou"]的作用是根据索引标签Guangzhou提取对应的行数据。A、正确B、错误答案：A12.Pandas中的DataFrame是一种表示一维表格数据的结构。A、正确B、错误答案：B13.在Pandas中，query方法用于对DataFrame进行条件筛选，而不会修改DataFrame的索引或结构。A、正确B、错误答案：A14.在Python的大数据分析中，Pandas和NumPy是两个常用的库，其中Pandas主要用于数据分析，NumPy主要用于数值计算。A、正确B、错误答案：A15.所有异常值在数据清洗时都必须用均值或中位数进行替换。A、正确B、错误答案：B16.Matplotlib中，plt.xlabel()和plt.ylabel()用于设置图表的标题A、正确B、错误答案：B17.在Pandas中，使用df.fillna()方法可以用指定值填充缺失数据。A、正确B、错误答案：A18.在drop()函数中使用inplace=True会在原始DataFrame上直接进行修改。A、正确B、错误答案：A19.data.query(城市=="Shanghai"and温度>30)是一个有效的查询语句。A、正确B、错误答案：B20.Matplotlib中，plt.show()用于显示绘制的图形。A、正确B、错误答案：A21.data.query(日期=="1995/1/1")会筛选出data中日期不等于1995/1/1的行。A、正确B、错误答案：B22.在数据分析的主要过程中，数据清理步骤主要涉及处理缺失值和异常值。A、正确B、错误答案：A23.Pandas的DataFrame对象中的每个元素都可以是不同类型的数据。A、正确B、错误答案：B24.Pandas的unique()方法返回的是Series中的唯一值。A、正确B、错误答案：A25.Pandas中的DataFrame是用于表示二维表格数据的结构。A、正确B、错误答案：A26.query()函数可以用于筛选符合条件的行。A、正确B、错误答案：A27.在Pandas中，groupby方法可以用来将数据按列进行分组。A、正确B、错误答案：A28.Pandas库主要用于数值计算和数组操作。A、正确B、错误答案：B29.在Pandas中，data.loc[:,"City"]用于选择City列的数据。A、正确B、错误答案：A30.Pandas中的index和columns属性分别表示DataFrame的行索引和列索引。A、正确B、错误答案：A31.在Pandas中，df.loc[]可以用于通过位置进行行列的索引。A、正确B、错误答案：B32.loc和iloc的主要区别在于loc使用整数位置索引，而iloc使用标签索引。A、正确B、错误答案：B33.在Pandas中，df.isnull()方法返回的是一个布尔类型的DataFrame，表示各个位置是否存在缺失值。A、正确B、错误答案：A34.数据分析的主要目的是增加数据的数量，以便更好地支持决策。A、正确B、错误答案：B35.Pandas中的sort_values()方法默认是按列中的值进行升序排序。A、正确B、错误答案：A36.使用DataFrame.drop()方法删除某列时，需要通过axis=1参数指定删除列，而删除行时则需要axis=0。A、正确B、错误答案：A37.Matplotlib中，plt.title()用于设置图例的标题。A、正确B、错误答案：B38.在Pandas中，NaN是布尔类型的值，用于表示缺失数据。A、正确B、错误答案：B39.在NumPy中，对一维数组使用切片array[1:5:2]时，1是起始位置，5是结束位置（不包含），2是步长。A、正确B、错误答案：A40.数据清洗的主要目的是删除所有数据中不需要的部分。A、正确B、错误答案：B41.data.ndim返回数组的元素总数。A、正确B、错误答案：B42.iloc可以用于基于行标签选择特定行，而loc只能基于整数位置选择特定行。A、正确B、错误答案：B43.在Pandas中，drop()函数的作用是删除指定的列或行。A、正确B、错误答案：A44.在Pandas中，data["城市"].isnull()用于检测“城市”列中是否存在缺失值，并返回布尔值。A、正确B、错误答案：A45.Pandas中的groupby方法可以按指定列对数据进行分组，并进行聚合计算。A、正确B、错误答案：A46.使用Pandas进行数据清洗时，dropna()可以删除所有包含NaN值的行A、正确B、错误答案：A47.loc和iloc在进行切片选择时都包含结束点。A、正确B、错误答案：B48.NumPy中的np.arange(2,10,2)会生成[2,4,6,8,10]。A、正确B、错误答案：B49.在Pandas中，sort_values方法用于对数据进行排序。A、正确B、错误答案：A50.在JupyterNotebook中，使用快捷键Shift+Enter的作用是插入一个新的代码单元格。A、正确B、错误答案：B填空题1.DataFrame是由多个Series组成的，每个Series代表DataFrame的______。答案：一列2.DataFrame是一种用于存储______（结构化数据）的数据结构，类似于数据库中的表格。答案：二维3.loc切片操作遵循左闭右______的原则，包含起始点和结束点。答案：闭4.命令data.shape[0]返回DataFrame的总______数。答案：行5.在Pandas中，DataFrame和Series都可以通过.index属性来获取其______。答案：索引6.sort_values()方法的作用是将Pandas的DataFrame按某列进行______。答案：排序7.计算DataFramedf中"A"列的平均值，可以调用df["A"].______()。答案：mean8.______由相同类型元素按照一定的顺序排列的集合答案：数组9.groupby()方法的作用是将PandasDataFrame中的数据进行______。答案：分组10.query方法使用______表达式来筛选出满足条件的行。答案：布尔11.data.drop(columns="州",inplace=True)语句的作用是从DataFrame中______名为（"州"）的列。答案：删除12.命令data.columns可以列出所有______名称。答案：列13.在Pandas中，____用于表示缺失数据或空值。答案：NaN14.使用dtypes方法，可以获取DataFrame中特定列的数据______。答案：类型15.Pandas中的____方法可以用来对DataFrame进行分组，类似于SQL中的GROUPBY操作。答案：groupby16.如果要按标签进行筛选，可以使用______方法来进行索引答案：loc17.在Python中，处理表格数据的主要库是______。答案：pandas18.在Pandas中，____对象提供了一个二维的、大小可变的、以标签为索引的真数组。它有行标签和列标签。答案：DataFrame19.JupyterNotebook是一个基于网页的______式编程计算环境，允许用户创建和共享文档。答案：交互20.在Python中，常用的数值计算库是______。答案：numpy21.drop()方法的作用是______PandasDataFrame中的某列答案：删除22.unique()方法的作用是返回PandasDataFrame中某列的______值。答案：唯一23.np.arange(10)返回一个包含从0到______的整数的一维数组。答案：924.iloc的切片选择不包含______。答案：结束点25.Matplotlib是Python中用于数据______的库。答案：可视化26.data[data["Region"]=="Asia"]通过条件______返回所有“Region”列值为“Asia”的行。答案：筛选27.在data.loc[:,"City"]中，冒号（:）表示选择______。答案：所有行28.query方法用于在Pandas中通过表达式______DataFrame中的行。答案：筛选29.isnull()方法的作用是PandasDataFrame中的______值。答案：缺失30.loc是基于______的数据选择方法，允许通过行标签和列标签来选择数据。答案：标签31.head()方法默认查看PandasDataFrame的前______行数据答案：532.iloc是基于______位置的数据选择方法。答案：整数33.rename方法可以用来修改DataFrame中的______名称。答案：标签34.使用pd.read_csv函数读取______文件，并将文件加载到一个DataFrame中答案：CSV35.在Pandas中，可以使用.shape方法查看DataFrame的_______（行数和列数）。答案：维度36.NaN是一个特殊的_____数值，用于表示缺失数据或空值。答案：浮点37.要计算PandasDataFrame某列的最大值，可以使用______方法。答案：max()38.如果要选择第3到第5行的数据，使用iloc[2:5]，这将返回第______行的数据。答案：3、4、539.命令np.full(5,7)创建的是一个包含5个元素、每个元素都为______的一维数组答案：740.在Python中，使用import______aspd可以将数据分析库导入并使用pd作为别名。答案：pandas41.当你希望删除DataFrame中的某些列并修改原数据时，可以使用drop方法并设置inplace=______。答案：TRUE42.data[222:223]的结果是包含一个第______行的DataFrame。答案：22343.fillna()方法的作用是______PandasDataFrame中的缺失值。答案：填充44.将DataFramedf的"city"列重命名为"城市"，可以使用df.______(columns={"city":"城市"})。答案：rename45.如果要按行筛选数据，可以使用______方法来按位置索引。答案：iloc46.将DataFramedf中的缺失值填充为0，可以调用df.______(0)。答案：fillna47.在Pandas中，_______操作符主要用于列选择。答案：[]48.在Pandas中，如果要计算某列数据的均值，可以使用______方法。答案：mean()49.______是一个开源的交互式计算环境，支持多种编程语言，如Python、R、Julia等。答案：JupyterNotebook50.Pandas中使用______方法填充缺失值。答案：fillna()简答题1.loc方法与布尔索引结合使用时的作用是什么？答案：可以通过条件表达式筛选满足条件的行。2.如何通过loc方法选择标签为row1的行和col1的列？答案：使用data.loc["row1","col1"]精确选择。3.常见的数据质量问题有哪些？答案：包括数据缺失、重复、异常等4.处理缺失值的常用方法有哪些？答案：方法包括删除含缺失值的记录、用均值或中位数填充5.解释语句data.isnull().any()的作用是什么？答案：检查每列是否存在缺失值6.如何创建一个包含0到9的一维数组？答案：使用np.arange(10)来创建。7.如何通过布尔索引选择column1的值为偶数的所有行？答案：使用data[data["column1"]%2==0]。8.命令data[data["温度"]>30]的作用是什么？答案：筛选出数据中气温大于30度的行。9.解释语句data.drop("name",axis=1,inplace=True)的作用？答案：在原表上删除name列10.Pandas的主要用途是什么？答案：Pandas是一个数据分析和操作库，用于处理结构化数据11.解释语句data["price"]=data["price"]+10的作用是什么？答案：将price列的每个值加10，并更新该列。12.NumPy的主要用途是什么？答案：NumPy主要用于数组操作和数值计算。13.如何查看DataFrame的维度？答案：使用shape属性返回行数和列数。14.解释语句data.loc[data["日内平均气温"]<-70,"日内平均气温"]=np.nan的作用？答案：设置所有日均气温低于-70℃的数值均为异常值15.解释语句df[df["age"]>30]的作用？答案：筛选出age列大于30的所有行16.Pandas的两个主要数据结构是什么？答案：Series和DataFrame。17.使用data.sort_values(by="日期")命令的作用是什么？答案：根据日期列的值对DataFrame进行排序18.如何导入Pandas库？答案：使用importpandasaspd导入Pandas库。19.如何删除名为data的DataFrame中的"城市"列？答案：data.drop(columns="城市")20.简述Pandas中loc方法的主要功能和用途。答案：loc方法用于根据标签（行索引和列名）选择和操作DataFrame的数据。21.如何查看名为data的DataFrame的前五行数据？答案：使用data.head()命令22.如何导入Numpy库？答案：使用importnumpyasnp导入Numpy库。23.如何处理数据中的重复记录？答案：删除重复记录，以确保数据的唯一性和准确性24.什么是脏数据？答案：是指数据集中存在的错误、不完整、不一致或异常的数据25.什么是