2026年专升本Python数据分析Pandas库应用专题卷附答案解析与数据清洗.docx

2026年专升本Python数据分析Pandas库应用专题卷附答案解析与数据清洗

一、单选题（共20题）

1：Pandas库中，以下哪个方法用于读取CSV文件？
A. read_csv() B. read_excel() C. read_json() D. read_html()

答案：A
解析：正确选项A，因为`read_csv()`是Pandas库中用于读取CSV文件的方法。选项B的`read_excel()`用于读取Excel文件，选项C的`read_json()`用于读取JSON文件，选项D的`read_html()`用于读取HTML文件。

2：在Pandas中，如何选择DataFrame中的特定列？
A. df['column_name'] B. df.column_name C. df.columns['column_name'] D. df.get('column_name')

答案：A
解析：正确选项A，`df['column_name']`是Pandas中选择DataFrame中特定列的标准语法。选项B尝试直接使用点操作符访问列，这在Pandas中是不正确的。选项C和D的语法在Pandas中不存在。

3：以下哪个函数用于在Pandas中删除重复行？
A. drop_duplicates() B. remove_duplicates() C. deduplicate() D. unique()

答案：A
解析：正确选项A，`drop_duplicates()`是Pandas中删除重复行的函数。选项B、C和D都不是Pandas库中的标准函数。

4：在Pandas中，如何重命名DataFrame中的列？
A. df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}) B. df.rename(columns={'old_name', 'new_name'}) C. df.columns.rename('new_name') D. df.rename(columns={'old_name', 'new_name'}, inplace=True)

答案：D
解析：正确选项D，`df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)`是Pandas中重命名列的正确方法。选项A缺少`inplace=True`，选项B语法错误，选项C语法不正确。

5：以下哪个函数用于在Pandas中填充缺失值？
A. fillna() B. fill() C. complete() D. interpolate()

答案：A
解析：正确选项A，`fillna()`是Pandas中填充缺失值的标准函数。选项B、C和D不是Pandas库中的标准函数。

6：在Pandas中，以下哪个方法用于计算DataFrame的描述性统计？
A. describe() B. summary() C. stats() D. analyze()

答案：A
解析：正确选项A，`describe()`是Pandas中计算描述性统计的方法。选项B、C和D不是Pandas库中的标准函数。

7：以下哪个函数用于在Pandas中按条件过滤行？
A. filter() B. where() C. query() D. select()

答案：C
解析：正确选项C，`query()`是Pandas中按条件过滤行的函数。选项A、B和D在Pandas中不是用于过滤行的标准函数。

8：在Pandas中，以下哪个方法用于将数据类型转换为整数？
A. to_int() B. to_integer() C. astype(int) D. convert(int)

答案：C
解析：正确选项C，`astype(int)`是Pandas中将数据类型转换为整数的方法。选项A、B和D不是Pandas库中的标准函数。

9：以下哪个函数用于在Pandas中计算两个DataFrame的交集？
A. intersect() B. intersect1d() C. intersect2d() D. merge()

答案：C
解析：正确选项C，`intersect2d()`是Pandas中计算两个DataFrame的交集的方法。选项A、B和D在Pandas中不是用于计算交集的标准函数。

10：在Pandas中，以下哪个方法用于将字符串分割成列表？
A. split() B. splitlines() C. splitlines_into() D. split_into()

答案：A
解析：正确选项A，`split()`是Pandas中将字符串分割成列表的方法。选项B、C和D在Pandas中不是用于分割字符串的标准函数。

11：以下哪个函数用于在Pandas中计算两个DataFrame的并集？
A. union() B. union1d() C. union2d() D. merge()

答案：C
解析：正确选项C，`union2d()`是Pandas中计算两个DataFrame的并集的方法。选项A、B和D在Pandas中不是用于计算并集的标准函数。

12：在Pandas中，以下哪个方法用于将数据类型转换为浮点数？
A. to_float() B. to_float64() C. astype(float) D. convert(float)

答案：C
解析：正确选项C，`astype(float)`是Pandas中将数据类型转换为浮点数的方法。选项A、B和D不是Pandas库中的标准函数。

13：以下哪个函数用于在Pandas中计算DataFrame的均值？
A. mean() B. average() C. avg() D. sum()

答案：A
解析：正确选项A，`mean()`是Pandas中计算DataFrame的均值的方法。选项B、C和D虽然可以计算平均值，但不是专门用于这个目的的标准函数。

14：在Pandas中，以下哪个方法用于将DataFrame中的数据按列排序？
A. sort() B. sort_values() C. order() D. arrange()

答案：B
解析：正确选项B，`sort_values()`是Pandas中将DataFrame中的数据按列排序的方法。选项A、C和D在Pandas中不是用于排序的标准函数。

15：以下哪个函数用于在Pandas中计算DataFrame的方差？
A. var() B. variance() C. std_dev() D. stdev()

答案：A
解析：正确选项A，`var()`是Pandas中计算DataFrame的方差的方法。选项B、C和D虽然可以计算方差，但不是专门用于这个目的的标准函数。

16：在Pandas中，以下哪个方法用于将DataFrame中的数据按行排序？
A. sort() B. sort_values() C. order() D. arrange()

答案：A
解析：正确选项A，`sort()`是Pandas中将DataFrame中的数据按行排序的方法。选项B、C和D在Pandas中不是用于排序的标准函数。

17：以下哪个函数用于在Pandas中计算DataFrame的标准差？
A. std() B. standard_deviation() C. std_dev() D. stdev()

答案：A
解析：正确选项A，`std()`是Pandas中计算DataFrame的标准差的方法。选项B、C和D虽然可以计算标准差，但不是专门用于这个目的的标准函数。

18：在Pandas中，以下哪个方法用于将DataFrame中的数据按时间排序？
A. sort() B. sort_values() C. order() D. arrange()

答案：B
解析：正确选项B，`sort_values()`是Pandas中将DataFrame中的数据按时间排序的方法。选项A、C和D在Pandas中不是用于排序的标准函数。

19：以下哪个函数用于在Pandas中计算DataFrame的计数？
A. count() B. count_values() C. num() D. nunique()

答案：A
解析：正确选项A，`count()`是Pandas中计算DataFrame的计数的方法。选项B、C和D虽然可以计算计数，但不是专门用于这个目的的标准函数。

20：在Pandas中，以下哪个方法用于将DataFrame中的数据按类别排序？
A. sort() B. sort_values() C. order() D. arrange()

答案：B
解析：正确选项B，`sort_values()`是Pandas中将DataFrame中的数据按类别排序的方法。选项A、C和D在Pandas中不是用于排序的标准函数。

二、多选题（共10题）

21：以下哪些是Pandas库中常用的数据清洗方法？
A. 删除重复行 B. 填充缺失值 C. 转换数据类型 D. 选择特定列 E. 排序数据

答案：ABCDE
解析：所有选项都是Pandas库中常用的数据清洗方法。A选项“删除重复行”有助于减少数据冗余；B选项“填充缺失值”处理数据中的缺失数据；C选项“转换数据类型”确保数据格式正确；D选项“选择特定列”有助于聚焦于重要数据；E选项“排序数据”使得数据分析更加容易。

22：在Pandas中，以下哪些操作可以用于数据预处理？
A. 数据类型转换 B. 缺失值处理 C. 数据排序 D. 数据合并 E. 数据分组

答案：ABCE
解析：A选项“数据类型转换”和B选项“缺失值处理”是数据清洗的常见操作；C选项“数据排序”有助于组织数据；E选项“数据分组”是数据聚合的预处理步骤。D选项“数据合并”通常是在数据预处理之后的步骤，用于将多个数据集合并在一起。

23：以下哪些方法可以用于在Pandas中处理缺失数据？
A. fillna() B. dropna() C. interpolate() D. replace() E. to_numeric()

答案：ABCD
解析：A选项“fillna()”用于填充缺失值；B选项“dropna()”用于删除含有缺失值的行或列；C选项“interpolate()”用于插值填补缺失值；D选项“replace()”可以替换特定的值，包括缺失值。E选项“to_numeric()”用于转换数据类型，而不是处理缺失值。

24：在Pandas中，以下哪些函数可以用于计算描述性统计？
A. describe() B. sum() C. mean() D. median() E. std()

答案：ACDE
解析：A选项“describe()”提供全面的描述性统计信息；C选项“mean()”计算平均值；D选项“median()”计算中位数；E选项“std()”计算标准差。B选项“sum()”虽然可以计算总和，但它不提供描述性统计的全部信息。

25：以下哪些操作可能导致Pandas DataFrame中的数据类型不一致？
A. 读取不同格式的数据文件 B. 数据类型转换错误 C. 列操作 D. 行操作 E. 缺失值处理

答案：ABC
解析：A选项“读取不同格式的数据文件”可能导致数据类型不一致；B选项“数据类型转换错误”在数据转换过程中可能导致类型不一致；C选项“列操作”如错误地应用函数可能导致数据类型改变。D选项“行操作”和E选项“缺失值处理”通常不会直接导致数据类型不一致。

26：以下哪些方法是Pandas中用于数据聚合的方法？
A. groupby() B. aggregate() C. sum() D. mean() E. median()

答案：ABCD
解析：A选项“groupby()”用于将数据分组，然后对每个组应用聚合函数；B选项“aggregate()”用于对分组后的数据进行更复杂的聚合；C选项“sum()”、D选项“mean()”和E选项“median()”都是聚合函数，分别用于计算总和、平均值和中位数。

27：在Pandas中，以下哪些函数可以用于数据筛选？
A. loc[] B. iloc[] C. query() D. filter() E. where()

答案：ABCDE
解析：A选项“loc[]”和B选项“iloc[]”根据标签或整数位置选择数据；C选项“query()”使用查询字符串进行数据筛选；D选项“filter()”用于基于条件筛选数据；E选项“where()”也用于基于条件筛选数据。

28：以下哪些是Pandas中用于数据转换的方法？
A. astype() B. convert_dtypes() C. get_dtypes() D. to_numeric() E. to_datetime()

答案：ABDE
解析：A选项“astype()”用于转换数据类型；B选项“convert_dtypes()”用于自动转换数据类型；D选项“to_numeric()”用于将数据转换为数值类型；E选项“to_datetime()”用于将数据转换为日期时间类型。C选项“get_dtypes()”用于获取数据类型的描述，而不是转换数据类型。

29：以下哪些是Pandas中用于数据索引的方法？
A. reset_index() B. set_index() C. index[] D. iloc[] E. loc[]

答案：BCDE
解析：B选项“set_index()”用于设置新的索引；C选项“index[]”用于访问或修改索引；D选项“iloc[]”和E选项“loc[]”用于根据位置或标签选择数据，它们都涉及索引的概念。A选项“reset_index()”用于重置或删除索引。

30：以下哪些是Pandas中用于数据可视化的方法？
A. plot() B. bar() C. hist() D. boxplot() E. scatter()

答案：ABCDE
解析：所有选项都是Pandas中用于数据可视化的方法。A选项“plot()”提供通用的绘图功能；B选项“bar()”用于绘制条形图；C选项“hist()”用于绘制直方图；D选项“boxplot()”用于绘制箱线图；E选项“scatter()”用于绘制散点图。

三、判断题（共5题）

31：Pandas库中的`drop_duplicates()`方法会删除所有重复的行，包括那些仅在一个值上重复的行。
正确（ ） 错误（ ）

答案：错误
解析：`drop_duplicates()`方法默认会删除所有重复的行，包括那些在所有值上都重复的行。如果想要仅删除在特定列上重复的行，需要设置参数`subset`来指定这些列。如果不对`subset`进行设置，所有列的比较都会导致重复行的删除。

32：在Pandas中，`fillna()`方法只能用来填充数值类型的缺失数据。
正确（ ） 错误（ ）

答案：错误
解析：`fillna()`方法可以用来填充任何类型的缺失数据，包括数值、字符串、布尔值等。它允许用户指定填充的值，也可以使用前一个值、后一个值或一个常量来填充。

33：Pandas库中的`sort_values()`方法默认按升序对DataFrame进行排序。
正确（ ） 错误（ ）

答案：正确
解析：`sort_values()`方法默认按照升序对DataFrame中的值进行排序。如果需要按降序排序，可以通过设置参数`ascending=False`来实现。

34：使用Pandas的`merge()`方法可以连接两个不同类型的DataFrame，例如一个包含数值类型列和一个包含字符串类型列的DataFrame。
正确（ ） 错误（ ）

答案：正确
解析：`merge()`方法可以连接两个DataFrame，无论它们的列数据类型如何。它根据指定的键（key）列将两个DataFrame的行进行合并。

35：在Pandas中，`groupby()`方法只能用于数值数据的聚合分析。
正确（ ） 错误（ ）

答案：错误
解析：`groupby()`方法不仅限于数值数据的聚合分析，它可以用于任何类型的数据的分组操作。这意味着可以使用`groupby()`对分类数据、日期时间数据等进行分组，并在此基础上进行聚合分析。

四、材料分析题（共1题）

【给定材料】
近日，我国某城市为解决交通拥堵问题，市政府出台了一系列措施。包括：增加公共交通工具的班次和频率，提高公共交通的吸引力；对部分路段实施单向通行，优化交通流量；鼓励市民绿色出行，推广自行车和电动车的使用；对违规停车行为进行严查，规范停车秩序。
【问题】
1. 分析上述措施可能带来的积极影响和潜在问题。
2. 针对上述问题，提出相应的解决建议。

答案要点及解析：
1. 积极影响：
- 提高公共交通的便捷性和吸引力，鼓励市民使用公共交通工具，减少私家车出行。
- 优化交通流量，缓解交通拥堵问题。
- 推广绿色出行，有利于环保和城市可持续发展。
- 规范停车秩序，提升城市管理水平。
潜在问题：
- 增加公共交通班次和频率可能导致运营成本增加。
- 实施单向通行可能对部分居民的出行造成不便。
- 绿色出行推广需要时间和市民习惯的养成。
- 严查违规停车可能面临执法难度和市民理解度的问题。
2. 解决建议：
- 对于增加公共交通班次和频率导致成本增加的问题，可以通过政府补贴、引入社会资本等方式解决。
- 对于单向通行可能对居民出行造成的不便，可以设置过渡期，并加强宣传引导。
- 绿色出行推广过程中，可以通过举办活动、提供便利设施等方式提高市民参与度。
- 严查违规停车时，要注重执法文明，同时加大宣传力度，提高市民的法律意识和遵守交通规则的自觉性。
【参考解析】
一、积极影响分析：
1. 通过增加公共交通工具的班次和频率，可以有效提高公共交通的吸引力，减少私家车出行，从而降低交通拥堵。
2. 实施单向通行措施，有助于优化交通流量，提高道路通行效率。
3. 鼓励市民绿色出行，不仅有助于改善环境质量，还能促进城市可持续发展。
4. 严查违规停车行为，有助于规范停车秩序，提升城市管理水平。
二、潜在问题分析：
1. 公共交通成本增加，可能对财政造成压力。
2. 单向通行可能对部分居民的出行造成不便，需要妥善解决。
3. 绿色出行推广需要时间，市民习惯的养成需要逐步引导。
4. 严查违规停车可能面临执法难度，需要提高执法水平。
三、解决建议：
1. 通过政府补贴和引入社会资本，降低公共交通运营成本。
2. 设置单向通行过渡期，并加强宣传引导，减少对居民出行的影响。
3. 举办绿色出行活动，提供便利设施，提高市民参与绿色出行的积极性。
4. 提高执法人员的执法水平，注重执法文明，加大宣传力度，提高市民的停车规范意识。