2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据分析与数据清洗实战案例试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据分析与数据清洗实战案例试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Python基础操作与数据类型要求：熟练掌握Python的基础语法和数据类型，能够进行基本的变量赋值、数据类型转换和运算。1.下列哪个不是Python中的数据类型？A.整数B.字符串C.列表D.函数2.以下哪个是Python中的赋值运算符？A.=B.==C.+=D.*=3.以下哪个是Python中的条件运算符？A.&&B.||C.?D.:4.以下哪个是Python中的循环语句？A.ifB.whileC.forD.def5.以下哪个是Python中的列表推导式？A.[xforxinrange(5)]B.{xforxinrange(5)}C.(xforxinrange(5))D.{x:xforxinrange(5)}6.以下哪个是Python中的元组？A.[1,2,3]B.(1,2,3)C.{1,2,3}D.1,2,37.以下哪个是Python中的字典？A.[1,2,3]B.(1,2,3)C.{1,2,3}D.{'key':'value'}8.以下哪个是Python中的文件操作？A.open()B.read()C.write()D.all()9.以下哪个是Python中的异常处理？A.tryB.exceptC.finallyD.all()10.以下哪个是Python中的模块导入？A.importB.fromC.asD.all()二、Pandas库操作要求：熟练掌握Pandas库的基本操作，包括数据导入、数据清洗、数据筛选、数据合并等。1.以下哪个是Pandas库中的数据结构？A.DataFrameB.SeriesC.IndexD.all()2.以下哪个是Pandas库中的数据导入函数？A.read_csv()B.read_excel()C.read_json()D.all()3.以下哪个是Pandas库中的数据清洗函数？A.dropna()B.fillna()C.replace()D.all()4.以下哪个是Pandas库中的数据筛选函数？A.locB.ilocC.queryD.all()5.以下哪个是Pandas库中的数据合并函数？A.merge()B.join()C.concat()D.all()6.以下哪个是Pandas库中的数据排序函数？A.sort_values()B.sort_index()C.sort()D.all()7.以下哪个是Pandas库中的数据分组函数？A.groupby()B.pivot_table()C.all()8.以下哪个是Pandas库中的数据描述性统计函数？A.describe()B.info()C.value_counts()D.all()9.以下哪个是Pandas库中的数据可视化函数？A.plot()B.bar()C.line()D.all()10.以下哪个是Pandas库中的数据导出函数？A.to_csv()B.to_excel()C.to_json()D.all()三、Numpy库操作要求：熟练掌握Numpy库的基本操作，包括数组创建、数组操作、数组索引等。1.以下哪个是Numpy库中的数组创建函数？A.array()B.linspace()C.zeros()D.all()2.以下哪个是Numpy库中的数组操作函数？A.sum()B.mean()C.std()D.all()3.以下哪个是Numpy库中的数组索引函数？A.reshape()B.transpose()C.flatten()D.all()4.以下哪个是Numpy库中的数组条件索引函数？A.where()B.argwhere()C.all()5.以下哪个是Numpy库中的数组切片函数？A.slice()B.take()C.all()6.以下哪个是Numpy库中的数组广播函数？A.add()B.subtract()C.multiply()D.all()7.以下哪个是Numpy库中的数组形状函数？A.shape()B.size()C.dtype()D.all()8.以下哪个是Numpy库中的数组类型转换函数？A.astype()B.tolist()C.toarray()D.all()9.以下哪个是Numpy库中的数组排序函数？A.sort()B.argsort()C.all()10.以下哪个是Numpy库中的数组矩阵运算函数？A.dot()B.matmul()C.all()四、数据分析与可视化要求：能够使用Pandas和Matplotlib进行数据分析与可视化。1.读取以下CSV文件内容，并查看前5行数据。```pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv("data.csv")print(data.head())```2.绘制数据集中年龄与收入的关系图，并添加适当的标题和标签。```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv("data.csv")plt.scatter(data['Age'],data['Income'])plt.title('Agevs.Income')plt.xlabel('Age')plt.ylabel('Income')plt.show()```3.根据数据集中的数据，计算每个年龄段的平均收入，并使用条形图展示结果。```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv("data.csv")age_groups=pd.cut(data['Age'],bins=[18,30,40,50,60,70,80],labels=['18-30','30-40','40-50','50-60','60-70','70-80'])avg_income=data.groupby(age_groups)['Income'].mean()avg_income.plot(kind='bar')plt.title('AverageIncomebyAgeGroup')plt.xlabel('AgeGroup')plt.ylabel('AverageIncome')plt.show()```4.根据数据集中的数据，筛选出收入超过特定值的所有记录，并绘制这些记录的年龄分布直方图。```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv("data.csv")high_income_data=data[data['Income']>50000]plt.hist(high_income_data['Age'],bins=20)plt.title('AgeDistributionofHigh-IncomeIndividuals')plt.xlabel('Age')plt.ylabel('NumberofIndividuals')plt.show()```5.根据数据集中的数据，计算收入与教育程度之间的关系，并绘制散点图。```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv("data.csv")plt.scatter(data['Income'],data['Education'],alpha=0.5)plt.title('Incomevs.EducationLevel')plt.xlabel('Income')plt.ylabel('EducationLevel')plt.show()```六、数据清洗与处理要求：能够使用Pandas对数据进行清洗和处理，包括缺失值处理、重复值处理和异常值处理。1.清洗数据集中的缺失值，使用均值填充。```pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv("data.csv")data['Age'].fillna(data['Age'].mean(),inplace=True)data['Income'].fillna(data['Income'].mean(),inplace=True)data['Education'].fillna(data['Education'].mode()[0],inplace=True)```2.删除数据集中的重复记录。```pythondata.drop_duplicates(inplace=True)```3.找出数据集中的异常值，并使用中位数替换它们。```pythonfromscipyimportstatsforcolumnin['Age','Income']:Q1=data[column].quantile(0.25)Q3=data[column].quantile(0.75)IQR=Q3-Q1lower_bound=Q1-1.5*IQRupper_bound=Q3+1.5*IQRdata[column]=data[column].apply(lambdax:xiflower_bound<=x<=upper_boundelsenp.median(data[column]))```本次试卷答案如下：一、Python基础操作与数据类型1.B解析：Python中的数据类型包括整数、浮点数、字符串、布尔值、列表、元组、字典和集合。函数不是数据类型，而是用于定义可重复执行的代码块。2.A解析：赋值运算符“=”用于将右侧表达式的值赋给左侧变量。3.C解析：条件运算符“?”也称为三元运算符，用于在两个表达式中选择一个值，根据条件表达式的结果。4.B解析：循环语句“while”用于重复执行一段代码，直到满足给定的条件。5.A解析：列表推导式是一种创建列表的简洁方式，它通过一个表达式和一个迭代器来生成列表。6.B解析：元组是Python中不可变的数据序列，由圆括号包围。7.D解析：字典是Python中存储键值对的数据结构，由花括号包围。8.A解析：`open()`函数用于打开文件，返回文件对象。9.D解析：`try`用于尝试执行可能抛出异常的代码块，`except`用于捕获并处理异常，`finally`用于执行无论是否发生异常都会执行的代码。10.D解析：`import`用于导入模块，`from`用于从模块中导入特定的对象，`as`用于为导入的对象指定别名。二、Pandas库操作1.A解析：DataFrame是Pandas库中的主要数据结构，用于存储表格数据。2.D解析：Pandas库提供了多种数据导入函数，包括`read_csv()`、`read_excel()`和`read_json()`等。3.D解析：Pandas库提供了多种数据清洗函数，包括`dropna()`、`fillna()`和`replace()`等。4.D解析：Pandas库提供了多种数据筛选函数，包括`loc`、`iloc`和`query`等。5.A解析：`merge()`函数用于将两个DataFrame根据指定的键合并。6.A解析：`sort_values()`函数用于根据指定列的值对DataFrame进行排序。7.A解析：`groupby()`函数用于根据指定列对DataFrame进行分组。8.A解析：`describe()`函数用于生成DataFrame的描述性统计。9.A解析：`plot()`函数用于在Pandas中绘制数据。10.A解析：`to_csv()`函数用于将DataFrame导出为CSV文件。三、Numpy库操作1.A解析：Numpy库中的`array()`函数用于创建数组。2.D解析：Numpy库提供了多种数组操作函数，包括`sum()`、`mean()`和`std()`等。3.D解析：Numpy库中的数组索引函数包括`reshape()`、`transpose()`和`flatten()`等。4.A解析：`where()`函数用于根据条件选择数组中的元素。5.A解析：`slice()`函数用于创建数组的切片。6.D解析：Numpy库中的数组广播函数包括`add()`、`subtract()`和`multiply()`等。7.A解析：`shape()`函数用于获取数组的形状。8.A解析：`astype()`函数用于转换数组的类型。9.B解析：`argsort()`函数用于返回数组的元素索引。10.A解析：Numpy库中的数组矩阵运算函数包括`dot()`和`matmul()`等。四、数据分析与可视化1.读取CSV文件内容，并查看前5行数据。解析：这题是考察Pandas库的基本操作，使用`read_csv()`函数读取CSV文件，并使用`head()`方法查看前5行数据。2.绘制数据集中年龄与收入的关系图，并添加适当的标题和标签。解析：这题是考察Matp