Python数据分析练习题

Python数据分析练习题姓名_________________________地址_______________________________学号______________________-------------------------------密-------------------------封----------------------------线--------------------------1.请首先在试卷的标封处填写您的姓名，身份证号和地址名称。2.请仔细阅读各种题目，在规定的位置填写您的答案。一、选择题1.Python数据分析常用的库有哪些？

A.NumPy

B.Matplotlib

C.SciPy

D.Pandas

E.Scikitlearn

答案：A,D,E

解题思路：NumPy是Python中进行数值计算的基础库，Pandas是专门用于数据分析的库，Scikitlearn是机器学习库，虽然主要用于机器学习，但也可用于数据预处理和分析。

2.如何在Pandas中读取CSV文件？

A.`df=pd.read_csv('data.csv')`

B.`df=pd.read_excel('data.xlsx')`

C.`df=pd.read_('data.')`

D.`df=pd.read_json('data.json')`

答案：A

解题思路：`pd.read_csv()`是Pandas库中用于读取CSV文件的方法。

3.如何在Pandas中筛选数据？

A.`df[df['column']>0]`

B.`df.query('column>0')`

C.`df.filter(items=['column1','column2'])`

D.`df.loc[df['column']>0,['column1','column2']]`

答案：A,B,D

解题思路：以上都是Pandas中筛选数据的常用方法，`df[df['column']>0]`和`df.query('column>0')`用于条件筛选，`df.loc`用于指定行和列的筛选。

4.如何在Pandas中对数据进行排序？

A.`df.sort_values(='column',ascending=True)`

B.`df.sort_values(='column',ascending=False)`

C.`df.sort_index(axis=1)`

D.`df.sort_index(axis=0)`

答案：A,B,C,D

解题思路：`sort_values`方法用于按列排序，`sort_index`方法用于按索引排序，`ascending=True`表示升序，`ascending=False`表示降序。

5.如何在Pandas中对数据进行分组？

A.`df.group('column')`

B.`df.group(['column1','column2'])`

C.`df.group('column',as_index=False)`

D.`df.group(['column1','column2'],as_index=True)`

答案：A,B,C,D

解题思路：`group`方法用于按指定列对数据进行分组，可以指定一个或多个列进行分组，`as_index=True`或`as_index=False`用于控制分组后的索引。

6.如何在Pandas中对数据进行合并？

A.`df.merge(df2,on='key',how='inner')`

B.`df.join(df2,on='key',how='outer')`

C.`df.concat([df,df2],axis=0)`

D.`df.append(df2,ignore_index=True)`

答案：A,B,C

解题思路：`merge`方法用于内连接、外连接等不同类型的合并，`join`方法用于根据索引合并，`concat`用于沿着行或列连接多个DataFrame。

7.如何在Pandas中对数据进行转换？

A.`df['column']=df['column'].astype('float')`

B.`df['column']=df['column'].apply(lambdax:x2)`

C.`df['column']=df['column'].map(lambdax:{'low':1,'medium':2,'high':3}[x])`

D.`df['column']=df['column'].fillna(0)`

答案：A,B,C,D

解题思路：`astype`用于数据类型转换，`apply`用于应用一个函数到每一列，`map`用于将值映射到另一个值，`fillna`用于填充缺失值。

8.如何在Pandas中对数据进行可视化？

A.`df.plot(kind='line')`

B.`df.plot(kind='bar')`

C.`df.plot(kind='scatter')`

D.`df.plot(kind='hist')`

答案：A,B,C,D

解题思路：`plot`方法是Pandas中用于数据可视化的基础方法，`kind`参数可以指定不同的图表类型，如折线图、柱状图、散点图和直方图。二、填空题1.在Pandas中，使用`info()`方法可以快速查看数据的基本信息。

2.在Pandas中，使用`query()`方法可以快速筛选出满足条件的行。

3.在Pandas中，使用`sort_values()`方法可以对数据进行排序。

4.在Pandas中，使用`group()`方法可以对数据进行分组。

5.在Pandas中，使用`merge()`方法可以对数据进行合并。

6.在Pandas中，使用`to_numeric()`方法可以对数据进行转换。

7.在Pandas中，使用`plot()`方法可以对数据进行可视化。

8.在Pandas中，使用`describe()`方法可以快速计算数据的统计量。

答案及解题思路：

答案：

1.info()

2.query()

3.sort_values()

4.group()

5.merge()

6.to_numeric()

7.plot()

8.describe()

解题思路：

1.`info()`方法返回DataFrame的简要统计信息，包括列的数据类型、非空值数量、内存使用情况等。

2.`query()`方法允许使用Pandas支持的表达式来过滤DataFrame中的行。这对于复杂条件筛选非常有用。

3.`sort_values()`方法可以对DataFrame的列按照指定的顺序进行排序，默认是升序。

4.`group()`方法允许按照一个或多个列对数据进行分组，常用于聚合和汇总数据。

5.`merge()`方法用于将两个DataFrame根据一个或多个键合并在一起，类似于SQL中的JOIN操作。

6.`to_numeric()`方法用于将数据转换为数值类型，可以处理数据类型转换和错误值处理。

7.`plot()`方法可以各种类型的图表，如线图、柱状图、散点图等，用于数据可视化。

8.`describe()`方法返回一个包含DataFrame摘要统计信息的Series，如计数、均值、标准差等。这对于快速了解数据的统计特性非常有用。三、判断题1.在Pandas中，使用`sort_values()`方法可以改变数据的索引顺序。（）

答案：√

解题思路：`sort_values()`方法可以对DataFrame中的数据进行排序，默认按照升序排列，可以通过`ascending=True`或`ascending=False`参数指定升序或降序。排序操作会改变数据的索引顺序。

2.在Pandas中，使用`group()`方法可以对数据进行分组统计。（）

答案：√

解题思路：`group()`方法可以将DataFrame中的数据根据指定的列进行分组，并且可以对每个分组进行统计操作，如求和、计数等。

3.在Pandas中，使用`merge()`方法可以对数据进行合并，但只能合并两个DataFrame。（）

答案：×

解题思路：`merge()`方法不仅可以合并两个DataFrame，还可以合并多个DataFrame。它通过关键字参数指定合并的依据列，并且支持多种合并方式，如内连接、外连接等。

4.在Pandas中，使用`pivot_table()`方法可以对数据进行透视表操作。（）

答案：√

解题思路：`pivot_table()`方法可以将DataFrame转换成透视表的形式，它允许用户指定行、列、值以及聚合函数，从而进行数据的汇总和重新组织。

5.在Pandas中，使用`to_numeric()`方法可以将非数字数据转换为数字类型。（）

答案：√

解题思路：`to_numeric()`方法可以将非数字数据尝试转换为数值类型，如果转换失败，可以通过`errors='coerce'`参数将错误值转换为NaN。

6.在Pandas中，使用`fillna()`方法可以填充缺失值。（）

答案：√

解题思路：`fillna()`方法可以用来填充DataFrame中的缺失值，可以通过指定填充的值或者使用前向填充、后向填充等策略。

7.在Pandas中，使用`drop_duplicates()`方法可以删除重复数据。（）

答案：√

解题思路：`drop_duplicates()`方法可以删除DataFrame中的重复行，可以通过指定`subset`参数来指定比较的列。

8.在Pandas中，使用`plot()`方法可以对数据进行可视化。（）

答案：√

解题思路：`plot()`方法可以对PandasDataFrame中的数据进行可视化，包括折线图、柱状图、散点图等多种图表类型。四、简答题1.简述Pandas库在数据分析中的应用。

答案：

Pandas库是Python中用于数据分析和操作的强大工具，其应用包括但不限于：

数据导入与导出，支持多种格式的数据文件（如CSV、Excel、JSON等）。

数据清洗和预处理，如去除重复值、填补缺失值、转换数据类型等。

数据结构化，提供DataFrame和Series两种核心数据结构，用于处理表格数据和时间序列数据。

数据筛选、排序和聚合，支持丰富的操作函数，便于数据分析。

时间序列分析，提供时间索引和数据时间处理功能。

解题思路：

答案应概括Pandas库的主要功能和应用场景，从数据操作、结构化处理、数据处理到时间序列分析等方面进行阐述。

2.简述Pandas中DataFrame的基本操作。

答案：

DataFrame的基本操作包括：

创建DataFrame，可以从CSV、Excel、数据库等数据源导入，也可以使用其他Python结构（如列表、字典）创建。

数据的选取和切片，使用loc、iloc等索引方法。

数据的修改和添加，可以通过赋值操作完成。

数据的删除和清除，可以使用drop方法。

数据的排序，使用sort_values方法。

解题思路：

答案应列举DataFrame的关键操作，包括创建、索引、数据修改、删除和排序。

3.简述Pandas中时间序列数据的处理方法。

答案：

时间序列数据的处理方法包括：

创建时间序列，使用date_range或to_datetime函数。

日期时间的索引和选择，如重设索引、按时间过滤数据。

日期时间的转换，如将日期时间转换为不同的格式。

时间序列的周期性分析，如频率转换、时区转换。

时间序列的统计和图表化，如计算均值、绘制时间序列图。

解题思路：

答案应包括时间序列数据创建、索引选择、转换、周期性分析和图表化等处理方法。

4.简述Pandas中数据清洗的基本步骤。

答案：

数据清洗的基本步骤包括：

数据摸索，检查数据的基本信息。

处理缺失值，通过填充、删除或插值等方式处理。

检查和处理异常值，使用描述统计、可视化等方法。

转换数据类型，保证数据符合分析要求。

处理重复数据，使用drop_duplicates方法删除重复行。

解题思路：

答案应概括数据清洗的典型步骤，从数据摸索到数据转换。

5.简述Pandas中数据可视化的常用方法。

答案：

数据可视化的常用方法包括：

使用matplotlib和seaborn等库基本图表，如折线图、条形图、散点图等。

DataFrame对象的绘图方法，如plot方法。

时间序列的可视化，使用time_seriesplot或lineplot方法。

分布的视觉呈现，如histogram或boxplot方法。

解题思路：

答案应列出数据可视化中常用的方法和图表类型。

6.简述Pandas中数据透视表的基本操作。

答案：

数据透视表的基本操作包括：

使用pivot_table函数创建数据透视表。

设置索引、列、行和值，定义数据透视表的结构。

对数据进行排序、筛选和过滤。

应用聚合函数进行汇总分析。

解题思路：

答案应详细说明创建数据透视表的方法和步骤。

7.简述Pandas中数据合并的方法。

答案：

数据合并的方法包括：

使用merge函数执行标准SQL类型的合并。

使用join方法执行内连接或外连接。

使用concat方法执行列或行合并。

使用append方法逐行添加数据。

解题思路：

答案应描述不同合并函数的用途和区别。

8.简述Pandas中数据转换的方法。

答案：

数据转换的方法包括：

使用astype函数进行数据类型转换。

使用apply函数对数据进行函数操作。

使用get_dummies进行类别数据的独热编码。

使用factorize将类别数据转换为因子类型。

解题思路：

答案应涵盖数据转换的不同方法和用途。

答案及解题思路：

答案部分已在每个问题后提供。

解题思路是对每个答案的简要说明，解释了为何这样回答以及为什么选择了这些方法。五、编程题1.编写代码，读取一个CSV文件，并打印出前5行数据。

importpandasaspd

假设CSV文件名为data.csv

data=pd.read_csv('data.csv')

print(data.head())

2.编写代码，筛选出年龄大于30岁的数据。

使用条件筛选

filtered_data=data[data['Age']>30]

print(filtered_data)

3.编写代码，对数据进行排序，按照年龄降序排列。

使用sort_values按年龄降序排列

sorted_data=data.sort_values(='Age',ascending=False)

print(sorted_data)

4.编写代码，对数据进行分组，按照性别分组统计。

使用group按性别分组，然后使用size()进行统计

grouped_data=data.group('Gender').size()

print(grouped_data)

5.编写代码，将两个DataFrame合并，并打印合并后的结果。

假设有两个DataFrame分别为df1和df2

df1=pd.DataFrame({'Name':['Alice','Bob'],'Age':[25,30]})

df2=pd.DataFrame({'Name':['Charlie','David'],'Age':[35,40]})

merged_data=pd.merge(df1,df2,on='Name')

print(merged_data)

6.编写代码，将非数字数据转换为数字类型。

假设有一列是非数字数据

data['NonNumeric']=data['NonNumeric'].apply(pd.to_numeric,errors='coerce')

print(data)

7.编写代码，对数据进行可视化，绘制年龄分布图。

importmatplotlib.pyplotasplt

绘制年龄分布图

plt.hist(data['Age'],bins=range(0,100,5))

plt.('AgeDistribution')

plt.xlabel('Age')

plt.ylabel('Frequency')

plt.show()

8.编写代码，计算数据的平均值、最大值、最小值等统计量。

计算统计量

mean_age=data['Age'].mean()

max_age=data['Age'].max()

min_age=data['Age'].min()

print(f"MeanAge:{mean_age},MaxAge:{max_age},MinAge:{min_age}")

答案及解题思路：

1.解题思路：使用pandas库的read_csv函数读取CSV文件，使用head()方法打印前5行数据。

2.解题思路：使用条件筛选功能，结合布尔索引从DataFrame中筛选出符合条件的行。

3.解题思路：使用DataFrame的sort_values方法按照指定的列进行排序。

4.解题思路：使用group方法对数据进行分组，使用size方法进行统计。

5.解题思路：使用merge方法将两个DataFrame根据共有的键合并，并打印合并后的结果。

6.解题思路：使用to_numeric方法尝试将列中的非数字数据转换为数字，如果转换失败则设置为NaN。

7.解题思路：使用matplotlib库的hist方法绘制年龄的直方图，用于可视化年龄分布。

8.解题思路：使用mean、max和min等统计函数计算指定列的平均值、最大值和最小值。六、综合题1.使用Pandas对一组股票数据进行处理

题目：从股票数据中提取特定日期范围内的交易数据，并计算该期间内每只股票的平均收盘价，最后按平均收盘价降序排序。

答案：

importpandasaspd

假设股票数据已经加载到DataFrame'stock_data'中

股票数据应包含日期和收盘价等列

筛选特定日期范围内的数据

start_date='20230101'

end_date='20230131'

stock_data['Date']=pd.to_datetime(stock_data['Date'])

filtered_data=stock_data[(stock_data['Date']>=start_date)(stock_data['Date']=end_date)]

计算每只股票的平均收盘价

avg_close_prices=filtered_data.group('StockSymbol')['Close'].mean()

按平均收盘价降序排序

sorted_avg_close_prices=avg_close_prices.sort_values(ascending=False)

解题思路：读取股票数据；将日期转换为日期时间格式，以便进行日期筛选；接着，使用布尔索引筛选出特定日期范围内的数据；使用group和mean方法计算每只股票的平均收盘价，并使用sort_values进行排序。

2.使用Pandas对一组用户数据进行处理

题目：从用户数据中找出活跃用户，即在过去一个月内至少登录一次的用户，并按活跃天数排序。

答案：

importpandasaspd

假设用户数据已经加载到DataFrame'user_data'中

用户数据应包含用户ID和最后登录日期等列

将最后登录日期转换为日期时间格式

user_data['LastLogin']=pd.to_datetime(user_data['LastLogin'])

筛选出过去一个月内至少登录一次的用户

one_month_ago=pd.Timestamp.now()pd.Timedelta(days=30)

active_users=user_data[user_data['LastLogin']>=one_month_ago]

计算每个用户的活跃天数

active_users['ActiveDays']=(pd.Timestamp.now()active_users['LastLogin']).dt.days

按活跃天数排序

sorted_active_users=active_users.sort_values(='ActiveDays',ascending=False)

解题思路：读取用户数据；将最后登录日期转换为日期时间格式；接着，计算一个月前的日期；筛选出过去一个月内至少登录一次的用户；计算每个用户的活跃天数；按活跃天数进行排序。

3.使用Pandas对一组销售数据进行处理

题目：分析销售数据，找出销售额最高的前10个产品，并按销售额降序排序。

答案：

importpandasaspd

假设销售数据已经加载到DataFrame'sales_data'中

销售数据应包含产品ID和销售额等列

计算每个产品的总销售额

sales_data['TotalSales']=sales_data.group('ProductID')['Sales'].transform('sum')

找出销售额最高的前10个产品

top_selling_products=sales_data.nlargest(10,'TotalSales')

按销售额降序排序

sorted_top_selling_products=top_selling_products.sort_values(='TotalSales',ascending=False)

解题思路：读取销售数据；使用group和transform计算每个产品的总销售额；接着，使用nlargest方法找出销售额最高的前10个产品；按销售额降序排序。

4.使用Pandas对一组客户数据进行处理

题目：分析客户数据，找出年龄在1830岁之间的客户，并按客户ID排序。

答案：

importpandasaspd

假设客户数据已经加载到DataFrame'customer_data'中

客户数据应包含客户ID和年龄等列

筛选出年龄在1830岁之间的客户

age_range=(18,30)

age_filtered_customers=customer_data[(customer_data['Age']>=age_range[0])(customer_data['Age']=age_range[1])]

按客户ID排序

sorted_age_filtered_customers=age_filtered_customers.sort_values(='CustomerID')

解题思路：读取客户数据；定义年龄范围；接着，筛选出年龄在指定范围内的客户；按客户ID进行排序。

5.使用Pandas对一组电商数据进行处理

题目：从电商交易数据中找出购买次数最多的前5个商品类别，并按购买次数降序排序。

答案：

importpandasaspd

假设电商数据已经加载到DataFrame'emerce_data'中

电商数据应包含商品类别和购买次数等列

计算每个商品类别的购买次数

emerce_data['PurchaseCount']=1

category_purchase_counts=emerce_data.group('Category')['PurchaseCount'].sum()

找出购买次数最多的前5个商品类别

top_categories=category_purchase_counts.nlargest(5)

按购买次数降序排序

sorted_top_categories=top_categories.sort_values(ascending=False)

解题思路：读取电商数据；添加一个新列'PurchaseCount'，其值为1；接着，使用group和sum计算每个商品类别的购买次数；使用nlargest方法找出购买次数最多的前5个商品类别；按购买次数降序排序。

6.使用Pandas对一组社交媒体数据进行处理

题目：分析社交