2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据分析库PyTables应用试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据分析库PyTables应用试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Python数据分析库PyTables基础操作要求：请根据所学知识，完成以下操作题。1.使用PyTables创建一个名为“data.h5”的文件，并创建一个名为“table”的表，包含以下列：id（整数类型），name（字符串类型），age（整数类型），salary（浮点数类型）。2.向“table”表中插入以下数据：[(1,'Alice',25,5000.0),(2,'Bob',30,6000.0),(3,'Charlie',35,7000.0)]。3.修改“table”表中的第二行数据，将name列的值修改为'Max'。4.删除“table”表中的第三行数据。5.查询“table”表中年龄大于28岁的所有记录。6.查询“table”表中工资最高的记录。7.查询“table”表中工资在5000到7000之间的记录。8.查询“table”表中id为2的记录。9.查询“table”表中name列包含字母'A'的所有记录。10.查询“table”表中所有记录的年龄总和。二、PyTables高级操作要求：请根据所学知识，完成以下操作题。1.使用PyTables创建一个名为“data.h5”的文件，并创建一个名为“table”的表，包含以下列：id（整数类型），name（字符串类型），age（整数类型），salary（浮点数类型），department（字符串类型）。2.向“table”表中插入以下数据：[(1,'Alice',25,5000.0,'HR'),(2,'Bob',30,6000.0,'Tech'),(3,'Charlie',35,7000.0,'Sales')]。3.创建一个名为“summary”的数组，包含以下列：max_salary（浮点数类型），min_salary（浮点数类型），average_salary（浮点数类型），max_age（整数类型），min_age（整数类型），average_age（整数类型）。4.将“table”表中的数据汇总到“summary”数组中。5.查询“table”表中每个部门的平均工资。6.查询“table”表中每个部门的平均年龄。7.查询“table”表中工资最高的部门。8.查询“table”表中年龄最大的部门。9.查询“table”表中工资最高的前三个部门。10.查询“table”表中年龄最大的前三个部门。四、PyTables数据索引与查询优化要求：请根据所学知识，完成以下操作题。1.在“table”表中创建一个名为“age_idx”的索引，基于age列。2.使用创建的索引查询年龄大于30岁的所有记录。3.删除“age_idx”索引。4.使用PyTables进行查询优化，查询“table”表中工资高于平均工资的所有记录。5.使用PyTables进行查询优化，查询“table”表中年龄在25岁到35岁之间的记录。6.使用PyTables进行查询优化，查询“table”表中所有部门的名称。7.使用PyTables进行查询优化，查询“table”表中工资最高的部门的所有员工信息。8.使用PyTables进行查询优化，查询“table”表中所有部门的平均工资。9.使用PyTables进行查询优化，查询“table”表中年龄最大的员工信息。10.使用PyTables进行查询优化，查询“table”表中工资最低的员工信息。五、PyTables数据压缩与格式化要求：请根据所学知识，完成以下操作题。1.在创建“table”表时，对salary列应用gzip压缩。2.查询“table”表中salary列的压缩信息。3.将“table”表中的salary列的压缩格式更改为blosc压缩。4.查询“table”表中salary列的压缩格式。5.使用PyTables将“table”表的数据格式更改为只读格式。6.查询“table”表的数据格式。7.将“table”表的数据格式从只读格式恢复为读写格式。8.使用PyTables将“table”表的数据格式化输出，显示所有列的数据。9.使用PyTables将“table”表的数据格式化为JSON格式。10.使用PyTables将“table”表的数据格式化为CSV格式。六、PyTables文件管理要求：请根据所学知识，完成以下操作题。1.在“data.h5”文件中创建一个名为“group”的组。2.在“group”组中创建一个名为“subgroup”的子组。3.在“subgroup”子组中创建一个名为“table”的表，包含以下列：id（整数类型），name（字符串类型），age（整数类型），salary（浮点数类型）。4.向“table”表中插入以下数据：[(1,'David',40,8000.0),(2,'Eve',45,9000.0),(3,'Frank',50,10000.0)]。5.查询“subgroup”组中的“table”表。6.删除“subgroup”组。7.删除“group”组。8.查询“data.h5”文件中所有组的信息。9.重命名“data.h5”文件为“new_data.h5”。10.复制“new_data.h5”文件到当前目录下的“backup_data.h5”。本次试卷答案如下：一、Python数据分析库PyTables基础操作1.答案：```pythonfromtablesimportopen_file,IsDescription#创建文件file=open_file('data.h5',mode='w')#创建表table_desc=IsDescription([("id",int64),("name",str),("age",int64),("salary",float64)])table=file.create_table('/table','table',table_desc)#插入数据data=[(1,'Alice',25,5000.0),(2,'Bob',30,6000.0),(3,'Charlie',35,7000.0)]table.append(data)#关闭文件file.close()```解析思路：-导入PyTables所需的模块。-使用`open_file`函数创建一个新文件，指定模式和文件名。-定义一个表描述，包含列名和数据类型。-使用`create_table`函数创建表，指定路径、表名和表描述。-定义要插入的数据。-使用`append`方法将数据插入到表中。-关闭文件以保存更改。2.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打开文件file=open_file('data.h5',mode='a')#修改第二行数据table=file.get_table('/table')row=table.rowrow[0]=2row['name']='Max'row.update()table.append(row)#关闭文件file.close()```解析思路：-打开之前创建的文件，指定模式和文件名。-使用`get_table`函数获取表对象。-使用`row`属性访问表中的行。-修改指定行的数据。-使用`update`方法更新行数据。-使用`append`方法将更新后的行重新插入到表中。-关闭文件以保存更改。3.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打开文件file=open_file('data.h5',mode='a')#删除第三行数据table=file.get_table('/table')row=table.rowrow.read()row.delete()table.flush()#关闭文件file.close()```解析思路：-打开文件，使用追加模式。-获取表对象。-读取要删除的行。-使用`delete`方法删除行。-使用`flush`方法刷新表。-关闭文件以保存更改。二、PyTables高级操作1.答案：```pythonfromtablesimportopen_file,IsDescription#创建文件file=open_file('data.h5',mode='w')#创建表table_desc=IsDescription([("id",int64),("name",str),("age",int64),("salary",float64),("department",str)])table=file.create_table('/table','table',table_desc)#插入数据data=[(1,'Alice',25,5000.0,'HR'),(2,'Bob',30,6000.0,'Tech'),(3,'Charlie',35,7000.0,'Sales')]table.append(data)#创建数组summary_desc=IsDescription([("max_salary",float64),("min_salary",float64),("average_salary",float64),("max_age",int64),("min_age",int64),("average_age",int64)])summary_array=file.create_array('/summary','summary',summary_desc)#汇总数据summary_array[...]=table.row#关闭文件file.close()```解析思路：-创建文件和表，插入数据，与第一题类似。-定义数组的描述，包含列名和数据类型。-创建数组。-使用表行数据填充数组。-关闭文件以保存更改。2.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打开文件file=open_file('data.h5',mode='r')#查询每个部门的平均工资summary=file.get_array('/summary')departments=table.get_col('department')average_salaries=summary[departments].average_salary#关闭文件file.close()```解析思路：-打开文件，使用只读模式。-获取数组和表对象。-获取部门的列。-使用数组中对应部门的工资列计算平均工资。-关闭文件。3.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打开文件file=open_file('data.h5',mode='r')#查询每个部门的平均年龄summary=file.get_array('/summary')departments=table.get_col('department')average_ages=summary[departments].average_age#关闭文件file.close()```解析思路：-打开文件，使用只读模式。-获取数组和表对象。-获取部门的列。-使用数组中对应部门的年龄列计算平均年龄。-关闭文件。四、PyTables数据索引与查询优化1.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打开文件file=open_file('data.h5',mode='a')#创建索引table=file.get_table('/table')table.create_index('age_idx','age')#使用索引查询forrowintable.where('age>30'):print(row)#删除索引table.remove_index('age_idx')#关闭文件file.close()```解析思路：-打开文件，使用追加模式。-获取表对象。-创建基于age列的索引。-使用`where`方法通过索引查询年龄大于30岁的记录。-删除索引。-关闭文件。2.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打开文件file=open_file('data.h5',mode='r')#查询工资高于平均工资的记录summary=file.get_array('/summary')average_salary=summary[0].average_salaryforrowintable.where('salary>average_salary'):print(row)#关闭文件file.close()```解析思路：-打开文件，使用只读模式。-获取数组和表对象。-获取平均工资。-使用`where`方法查询工资高于平均工资的记录。-关闭文件。3.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打开文件file=open_file('data.h5',mode='r')#查询年龄在25岁到35岁之间的记录forrowintable.where('age>=25andage<=35'):print(row)#关闭文件file.close()```解析思路：-打开文件，使用只读模式。-使用`where`方法查询年龄在25岁到35岁之间的记录。-关闭文件。五、PyTables数据压缩与格式化1.答案：```pythonfromtablesimportopen_file,IsDescription#创建文件file=open_file('data.h5',mode='w')#创建表并应用gzip压缩table_desc=IsDescription([("id",int64),("name",str),("age",int64),("salary",float64)])table=file.create_table('/table','table',table_desc,filters=(5,'gzip'))#插入数据data=[(1,'Alice',25,5000.0),(2,'Bob',30,6000.0),(3,'Charlie',35,7000.0)]table.append(data)#关闭文件file.close()```解析思路：-创建文件和表，插入数据，与第一题类似。-在创建表时，通过`filters`参数指定gzip压缩。-关闭文件以保存更改。2.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打开文件file=open_file('data.h5',mode='r')#查询salary列的压缩信息table=file.get_table('/table')compression_info=table.get_node('/table/salary')._v_compression#关闭文件file.close()```解析思路：-打开文件，使用只读模式。-获取表对象。-使用`_v_compression`属性获取salary列的压缩信息。-关闭文件。3.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打开文件file=open_file('data.h5',mode='a')#更改salary列的压缩格式为blosctable=file.get_table('/table')table.set_node('/table/salary',filters=(5,'blosc'))#关闭文件file.close()```解析思路：-打开文件，使用追加模式。-获取表对象。-使用`set_node`方法更改salary列的压缩格式为blosc。-关闭文件。六、PyTables文件管理1.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#创建组file=open_file('data.h5',mode='a')group=file.create_group('/group')subgroup=file.create_group('/group/subgroup')file.close()```解析思路：-打开文件，使用追加模式。-使用`create_group`方法创建一个名为"group"的组。-在"group"组中创建一个名为"subgroup"的子组。-关闭文件以保存更改。2.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打开文件file=open_file('data.h5',mode='r')#创建表table_desc=IsDescription([("id",int64),("name",str),("age",int64),("salary",float64)])table=file.create_table('/group/subgroup/table','table',table_desc)#插入数据data=[(1,'David',40,8000.0),(2,'Eve',45,9000.0),(3,'Frank',50,10000.0)]table.append(data)#关闭文件file.close()```解析思路：-打开文件，使用追加模式。-创建一个名为"group"的组，并在其中创建一个名为"subgroup"的子组。-在"subgroup"子组中创建一个名为"table"的表，插入数据。-关闭文件以保存更改。3.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打开文件file=open_file('data.h5',mode='r')#查询subgroup组中的table表table=file.get_table('/group/subgroup/table')forrowintable:print(row)#关闭文件file.close()```解析思路：-打开文件，使用只读模式。-获取"subgroup"组中的"table"表对象。-使用`for`循环遍历表中的所有行并打印。-关闭文件。4.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打开文件file=open_file('data.h5',mode='a')#删除subgroup组subgroup=file.get_node('/group/subgroup')subgroup._v_delete()#关闭文件file.close()```解析思路：-打开文件，使用追加模式。-获取"subgroup"节点。-使用`_v_delete`方法删除"subgroup"组。-关闭文件以保存更改。5.答案：```pythonfromtables