Python數(shù)據(jù)清理與處理試題及答案

Python數(shù)據(jù)清理與處理試題及答案姓名：____________________

一、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.以下哪個不是Python中常用的數(shù)據(jù)清理庫？

A.NumPy

B.Pandas

C.Scikit-learn

D.Matplotlib

2.在Pandas中，以下哪個函數(shù)用于刪除含有缺失值的行？

A.dropna()

B.fillna()

C.unique()

D.isnull()

3.以下哪個操作用于填充缺失值？

A.replace()

B.fillna()

C.dropna()

D.unique()

4.在Pandas中，以下哪個方法用于刪除重復的行？

A.drop_duplicates()

B.unique()

C.dropna()

D.fillna()

5.以下哪個函數(shù)用于獲取數(shù)據(jù)集的描述性統(tǒng)計信息？

A.describe()

B.unique()

C.isnull()

D.fillna()

6.在Pandas中，以下哪個操作用于將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為指定類型？

A.astype()

B.fillna()

C.dropna()

D.unique()

7.以下哪個函數(shù)用于讀取CSV文件？

A.read_csv()

B.read_excel()

C.read_json()

D.read_html()

8.在Pandas中，以下哪個函數(shù)用于將數(shù)據(jù)集中的列名轉(zhuǎn)換為小寫？

A.tolower()

B.lower()

C.str.lower()

D.lower()

9.以下哪個函數(shù)用于將數(shù)據(jù)集中的列名轉(zhuǎn)換為小寫？

A.tolower()

B.lower()

C.str.lower()

D.lower()

10.在Pandas中，以下哪個函數(shù)用于將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)按列進行排序？

A.sort_values()

B.sort_index()

C.sort_keys()

D.sort_values(ascending=False)

二、多項選擇題（每題3分，共10題）

1.在數(shù)據(jù)清理過程中，以下哪些是可能遇到的常見問題？

A.缺失值

B.異常值

C.數(shù)據(jù)類型不一致

D.數(shù)據(jù)重復

2.使用Pandas進行數(shù)據(jù)清理時，以下哪些方法可以處理缺失值？

A.刪除含有缺失值的行

B.填充缺失值

C.忽略缺失值

D.替換缺失值

3.以下哪些是Pandas中處理數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換的方法？

A.astype()

B.convert_dtypes()

C.dtype()

D.apply()

4.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪些操作可以幫助提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？

A.數(shù)據(jù)驗證

B.數(shù)據(jù)標準化

C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

D.數(shù)據(jù)歸一化

5.以下哪些是Pandas中用于處理數(shù)據(jù)重復的方法？

A.drop_duplicates()

B.unique()

C.dropna()

D.fillna()

6.在Pandas中，以下哪些函數(shù)可以用于讀取數(shù)據(jù)？

A.read_csv()

B.read_excel()

C.read_json()

D.read_html()

7.以下哪些是Pandas中用于處理數(shù)據(jù)排序的方法？

A.sort_values()

B.sort_index()

C.sort_keys()

D.sort_values(ascending=False)

8.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪些是處理異常值的方法？

A.刪除異常值

B.替換異常值

C.標記異常值

D.忽略異常值

9.以下哪些是Pandas中用于處理字符串數(shù)據(jù)的方法？

A.tolower()

B.upper()

C.str.strip()

D.str.replace()

10.在數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪些是處理時間序列數(shù)據(jù)的方法？

A.to_datetime()

B.dt.date()

C.dt.time()

D.dt.freq()

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.在Pandas中，`fillna()`方法可以用來填充數(shù)據(jù)集中的所有缺失值。（）

2.`dropna()`方法在Pandas中只能刪除含有缺失值的行。（）

3.`unique()`方法可以用來刪除數(shù)據(jù)集中的重復值。（）

4.`astype()`方法可以用來轉(zhuǎn)換Pandas數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)類型。（）

5.`sort_values()`方法可以用來根據(jù)一個或多個列對數(shù)據(jù)進行排序。（）

6.`read_csv()`函數(shù)在Pandas中用于讀取Excel文件。（）

7.`str.lower()`方法可以將Pandas中的字符串列轉(zhuǎn)換成小寫形式。（）

8.`dt.date()`方法可以從Pandas的DateTimeIndex中提取日期部分。（）

9.`fillna()`和`dropna()`方法都可以用來處理缺失值，但它們的行為是相同的。（）

10.在Pandas中，`apply()`方法可以用來對數(shù)據(jù)集中的每一行或每一列應用一個函數(shù)。（）

四、簡答題（每題5分，共6題）

1.簡述Pandas庫中`dropna()`和`fillna()`方法在數(shù)據(jù)清理中的作用和區(qū)別。

2.解釋在數(shù)據(jù)清洗過程中，如何識別和處理異常值。

3.描述在Pandas中如何將一個數(shù)據(jù)框（DataFrame）的列名轉(zhuǎn)換為小寫或大寫。

4.說明在Pandas中如何讀取一個CSV文件并將其內(nèi)容存儲到一個DataFrame中。

5.列舉至少三種在Pandas中處理字符串數(shù)據(jù)的方法。

6.解釋在Pandas中，如何使用`sort_values()`方法根據(jù)多個列對數(shù)據(jù)進行排序。

試卷答案如下

一、單項選擇題

1.C

解析思路：NumPy主要用于數(shù)值計算，Scikit-learn用于機器學習，Matplotlib用于數(shù)據(jù)可視化，而Pandas是專門用于數(shù)據(jù)清洗和處理的庫。

2.A

解析思路：`dropna()`方法用于刪除含有缺失值的行，而`fillna()`方法用于填充缺失值。

3.B

解析思路：`fillna()`方法用于填充缺失值，而`replace()`方法用于替換特定的值。

4.A

解析思路：`drop_duplicates()`方法用于刪除重復的行，而`unique()`方法用于獲取唯一值。

5.A

解析思路：`describe()`方法用于獲取數(shù)據(jù)集的描述性統(tǒng)計信息，如均值、標準差等。

6.A

解析思路：`astype()`方法用于將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為指定類型。

7.A

解析思路：`read_csv()`函數(shù)用于讀取CSV文件，而`read_excel()`、`read_json()`和`read_html()`分別用于讀取Excel、JSON和HTML文件。

8.C

解析思路：`str.lower()`方法用于將Pandas中的字符串列轉(zhuǎn)換成小寫形式。

9.C

解析思路：`str.strip()`用于去除字符串兩端的空白字符，`str.replace()`用于替換字符串中的子串。

10.A

解析思路：`sort_values()`方法可以用來根據(jù)一個或多個列對數(shù)據(jù)進行排序。

二、多項選擇題

1.ABCD

解析思路：數(shù)據(jù)清理過程中常見的包括缺失值、異常值、數(shù)據(jù)類型不一致和數(shù)據(jù)重復等問題。

2.ABCD

解析思路：`fillna()`、`dropna()`、`ignorena()`和`replace()`都是處理缺失值的方法。

3.ABC

解析思路：`astype()`、`convert_dtypes()`和`dtype()`都是Pandas中處理數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換的方法。

4.ABCD

解析思路：數(shù)據(jù)驗證、數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)歸一化都是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法。

5.AB

解析思路：`drop_duplicates()`和`unique()`都是用于處理數(shù)據(jù)重復的方法。

6.ABCD

解析思路：`read_csv()`、`read_excel()`、`read_json()`和`read_html()`都是Pandas中用于讀取數(shù)據(jù)的方法。

7.ABCD

解析思路：`sort_values()`、`sort_index()`、`sort_keys()`和`sort_values(ascending=False)`都是Pandas中用于處理數(shù)據(jù)排序的方法。

8.ABCD

解析思路：刪除、替換、標記和忽略都是處理異常值的方法。

9.ABC

解析思路：`tolower()`、`upper()`和`str.strip()`都是Pandas中用于處理字符串數(shù)據(jù)的方法。

10.ABC

解析思路：`to_datetime()`、`dt.date()`、`dt.time()`和`dt.freq()`都是Pandas中用于處理時間序列數(shù)據(jù)的方法。

三、判斷題

1.×

解析思路：`fillna()`方法用于填充缺失值，而`dropna()`方法用于刪除含有缺失值的行。

2.×

解析思路：`dropna()`方法只能刪除含有缺失值的行，而`fillna()`方法可以填充缺失值。

3.×

解析思路：`unique()`方法用于獲取唯一值，而不是刪除重復值。

4.√

解析思路：`astype()`方法可以用來轉(zhuǎn)換Pandas數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)類型。

5.√

解析思路：`sort_values()`方法可以用來根據(jù)一個或多個列對數(shù)據(jù)進行排序。

6.×

解析思路：`read_csv()`用于讀取CSV文件，而不是Excel文件。

7.√

解析思路：`str.lower()`方法可以將Pandas中的字符串列轉(zhuǎn)換成小寫形式。

8.√

解析思路：`dt.date()`方法可以從Pandas的DateTimeIndex中提取日期部分。

9.×

解析思路：`fillna()`和`dropna()`方法雖然都用于處理缺失值，但它們的行為是不同的。

10.√

解析思路：`apply()`方法可以用來對數(shù)據(jù)集中的每一行或每一列應用一個函數(shù)。

四、簡答題

1.`dropna()`方法用于刪除含有缺失值的行，而`fillna()`方法用于填充缺失值。`dropna()`會刪除含有缺失值的行或列，而`fillna()`可以在指定的值或方法下填充缺失值。

2.識別異常值可以通過計算統(tǒng)計量（如均值、標準差）或使用可視化方法（如箱線圖）。處理異常值的方法包括刪除、替換、標記或忽略。

3.使用`str.lower()`方法可以將列名轉(zhuǎn)換為小寫，使用`str.upper()`方法可以將列名轉(zhuǎn)換為大寫。

4.使用`pandas.read_csv('file_path.csv')`可以讀取CS