2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)清洗實(shí)戰(zhàn)案例試題

2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)清洗實(shí)戰(zhàn)案例試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Python基礎(chǔ)操作與數(shù)據(jù)類型要求：熟練掌握Python的基礎(chǔ)語法和數(shù)據(jù)類型，能夠進(jìn)行基本的變量賦值、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換和運(yùn)算。1.下列哪個不是Python中的數(shù)據(jù)類型？A.整數(shù)B.字符串C.列表D.函數(shù)2.以下哪個是Python中的賦值運(yùn)算符？A.=B.==C.+=D.*=3.以下哪個是Python中的條件運(yùn)算符？A.&&B.||C.?D.:4.以下哪個是Python中的循環(huán)語句？A.ifB.whileC.forD.def5.以下哪個是Python中的列表推導(dǎo)式？A.[xforxinrange(5)]B.{xforxinrange(5)}C.(xforxinrange(5))D.{x:xforxinrange(5)}6.以下哪個是Python中的元組？A.[1,2,3]B.(1,2,3)C.{1,2,3}D.1,2,37.以下哪個是Python中的字典？A.[1,2,3]B.(1,2,3)C.{1,2,3}D.{'key':'value'}8.以下哪個是Python中的文件操作？A.open()B.read()C.write()D.all()9.以下哪個是Python中的異常處理？A.tryB.exceptC.finallyD.all()10.以下哪個是Python中的模塊導(dǎo)入？A.importB.fromC.asD.all()二、Pandas庫操作要求：熟練掌握Pandas庫的基本操作，包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)合并等。1.以下哪個是Pandas庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？A.DataFrameB.SeriesC.IndexD.all()2.以下哪個是Pandas庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入函數(shù)？A.read_csv()B.read_excel()C.read_json()D.all()3.以下哪個是Pandas庫中的數(shù)據(jù)清洗函數(shù)？A.dropna()B.fillna()C.replace()D.all()4.以下哪個是Pandas庫中的數(shù)據(jù)篩選函數(shù)？A.locB.ilocC.queryD.all()5.以下哪個是Pandas庫中的數(shù)據(jù)合并函數(shù)？A.merge()B.join()C.concat()D.all()6.以下哪個是Pandas庫中的數(shù)據(jù)排序函數(shù)？A.sort_values()B.sort_index()C.sort()D.all()7.以下哪個是Pandas庫中的數(shù)據(jù)分組函數(shù)？A.groupby()B.pivot_table()C.all()8.以下哪個是Pandas庫中的數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計函數(shù)？A.describe()B.info()C.value_counts()D.all()9.以下哪個是Pandas庫中的數(shù)據(jù)可視化函數(shù)？A.plot()B.bar()C.line()D.all()10.以下哪個是Pandas庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出函數(shù)？A.to_csv()B.to_excel()C.to_json()D.all()三、Numpy庫操作要求：熟練掌握Numpy庫的基本操作，包括數(shù)組創(chuàng)建、數(shù)組操作、數(shù)組索引等。1.以下哪個是Numpy庫中的數(shù)組創(chuàng)建函數(shù)？A.array()B.linspace()C.zeros()D.all()2.以下哪個是Numpy庫中的數(shù)組操作函數(shù)？A.sum()B.mean()C.std()D.all()3.以下哪個是Numpy庫中的數(shù)組索引函數(shù)？A.reshape()B.transpose()C.flatten()D.all()4.以下哪個是Numpy庫中的數(shù)組條件索引函數(shù)？A.where()B.argwhere()C.all()5.以下哪個是Numpy庫中的數(shù)組切片函數(shù)？A.slice()B.take()C.all()6.以下哪個是Numpy庫中的數(shù)組廣播函數(shù)？A.add()B.subtract()C.multiply()D.all()7.以下哪個是Numpy庫中的數(shù)組形狀函數(shù)？A.shape()B.size()C.dtype()D.all()8.以下哪個是Numpy庫中的數(shù)組類型轉(zhuǎn)換函數(shù)？A.astype()B.tolist()C.toarray()D.all()9.以下哪個是Numpy庫中的數(shù)組排序函數(shù)？A.sort()B.argsort()C.all()10.以下哪個是Numpy庫中的數(shù)組矩陣運(yùn)算函數(shù)？A.dot()B.matmul()C.all()四、數(shù)據(jù)分析與可視化要求：能夠使用Pandas和Matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與可視化。1.讀取以下CSV文件內(nèi)容，并查看前5行數(shù)據(jù)。```pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv("data.csv")print(data.head())```2.繪制數(shù)據(jù)集中年齡與收入的關(guān)系圖，并添加適當(dāng)?shù)臉?biāo)題和標(biāo)簽。```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.根據(jù)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)，計算每個年齡段的平均收入，并使用條形圖展示結(jié)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.根據(jù)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)，篩選出收入超過特定值的所有記錄，并繪制這些記錄的年齡分布直方圖。```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.根據(jù)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)，計算收入與教育程度之間的關(guān)系，并繪制散點(diǎn)圖。```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、數(shù)據(jù)清洗與處理要求：能夠使用Pandas對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，包括缺失值處理、重復(fù)值處理和異常值處理。1.清洗數(shù)據(jù)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.刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄。```pythondata.drop_duplicates(inplace=True)```3.找出數(shù)據(jù)集中的異常值，并使用中位數(shù)替換它們。```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]))```本次試卷答案如下：一、Python基礎(chǔ)操作與數(shù)據(jù)類型1.B解析：Python中的數(shù)據(jù)類型包括整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、字符串、布爾值、列表、元組、字典和集合。函數(shù)不是數(shù)據(jù)類型，而是用于定義可重復(fù)執(zhí)行的代碼塊。2.A解析：賦值運(yùn)算符“=”用于將右側(cè)表達(dá)式的值賦給左側(cè)變量。3.C解析：條件運(yùn)算符“?”也稱為三元運(yùn)算符，用于在兩個表達(dá)式中選擇一個值，根據(jù)條件表達(dá)式的結(jié)果。4.B解析：循環(huán)語句“while”用于重復(fù)執(zhí)行一段代碼，直到滿足給定的條件。5.A解析：列表推導(dǎo)式是一種創(chuàng)建列表的簡潔方式，它通過一個表達(dá)式和一個迭代器來生成列表。6.B解析：元組是Python中不可變的數(shù)據(jù)序列，由圓括號包圍。7.D解析：字典是Python中存儲鍵值對的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由花括號包圍。8.A解析：`open()`函數(shù)用于打開文件，返回文件對象。9.D解析：`try`用于嘗試執(zhí)行可能拋出異常的代碼塊，`except`用于捕獲并處理異常，`finally`用于執(zhí)行無論是否發(fā)生異常都會執(zhí)行的代碼。10.D解析：`import`用于導(dǎo)入模塊，`from`用于從模塊中導(dǎo)入特定的對象，`as`用于為導(dǎo)入的對象指定別名。二、Pandas庫操作1.A解析：DataFrame是Pandas庫中的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲表格數(shù)據(jù)。2.D解析：Pandas庫提供了多種數(shù)據(jù)導(dǎo)入函數(shù)，包括`read_csv()`、`read_excel()`和`read_json()`等。3.D解析：Pandas庫提供了多種數(shù)據(jù)清洗函數(shù)，包括`dropna()`、`fillna()`和`replace()`等。4.D解析：Pandas庫提供了多種數(shù)據(jù)篩選函數(shù)，包括`loc`、`iloc`和`query`等。5.A解析：`merge()`函數(shù)用于將兩個DataFrame根據(jù)指定的鍵合并。6.A解析：`sort_values()`函數(shù)用于根據(jù)指定列的值對DataFrame進(jìn)行排序。7.A解析：`groupby()`函數(shù)用于根據(jù)指定列對DataFrame進(jìn)行分組。8.A解析：`describe()`函數(shù)用于生成DataFrame的描述性統(tǒng)計。9.A解析：`plot()`函數(shù)用于在Pandas中繪制數(shù)據(jù)。10.A解析：`to_csv()`函數(shù)用于將DataFrame導(dǎo)出為CSV文件。三、Numpy庫操作1.A解析：Numpy庫中的`array()`函數(shù)用于創(chuàng)建數(shù)組。2.D解析：Numpy庫提供了多種數(shù)組操作函數(shù)，包括`sum()`、`mean()`和`std()`等。3.D解析：Numpy庫中的數(shù)組索引函數(shù)包括`reshape()`、`transpose()`和`flatten()`等。4.A解析：`where()`函數(shù)用于根據(jù)條件選擇數(shù)組中的元素。5.A解析：`slice()`函數(shù)用于創(chuàng)建數(shù)組的切片。6.D解析：Numpy庫中的數(shù)組廣播函數(shù)包括`add()`、`subtract()`和`multiply()`等。7.A解析：`shape()`函數(shù)用于獲取數(shù)組的形狀。8.A解析：`astype()`函數(shù)用于轉(zhuǎn)換數(shù)組的類型。9.B解析：`argsort()`函數(shù)用于返回數(shù)組的元素索引。10.A解析：Numpy庫中的數(shù)組矩陣運(yùn)算函數(shù)包括`dot()`和`matmul()`等。四、數(shù)據(jù)分析與可視化1.讀取CSV文件內(nèi)容，并查看前5行數(shù)據(jù)。解析：這題是考察Pandas庫的基本操作，使用`read_csv()`函數(shù)讀取CSV文件，并使用`head()`方法查看前5行數(shù)據(jù)。2.繪制數(shù)據(jù)集中年齡與收入的關(guān)系圖，并添加適當(dāng)?shù)臉?biāo)題和標(biāo)簽。解析：這題是考察Matp