Python語言在數據分析中的應用練習題姓名_________________________地址_______________________________學號______________________-------------------------------密-------------------------封----------------------------線--------------------------1.請首先在試卷的標封處填寫您的姓名，身份證號和地址名稱。2.請仔細閱讀各種題目，在規定的位置填寫您的答案。一、選擇題1.Python中用于數據分析的核心庫之一是：

A.NumPy

B.Pandas

C.Matplotlib

D.Scikitlearn

2.在Pandas庫中，用于讀取CSV文件的函數是：

A.read_csv()

B.read_excel()

C.read_json()

D.read_()

3.NumPy庫中，創建一個一維數組的函數是：

A.array()

B.arange()

C.linspace()

D.zeros()

4.Pandas庫中，刪除一列數據的函數是：

A.drop()

B.remove()

C.delete()

D.discard()

5.在Pandas中，如何將數據框中的某一列轉換為分類數據類型？

A.data_type()

B.dtype()

C.convert_dtypes()

D.astype()

答案及解題思路：

1.答案：A

解題思路：NumPy是一個強大的Python庫，主要用于處理大型多維數組以及矩陣運算，是進行數據分析的基礎庫之一。

2.答案：A

解題思路：`read_csv()`是Pandas庫中用于讀取CSV文件的函數，它可以直接讀取CSV文件并將數據存儲為DataFrame對象。

3.答案：A

解題思路：`array()`函數是NumPy中創建數組的通用函數，可以用于創建一維數組。

4.答案：A

解題思路：`drop()`函數是Pandas庫中用于刪除數據框（DataFrame）中的行或列的函數，可以刪除指定的列。

5.答案：D

解題思路：在Pandas中，`astype()`函數可以用于轉換列的數據類型。將列轉換為分類數據類型可以使用`astype('category')`。二、填空題1.NumPy庫中的______函數可以用于計算數據的均值。

答案：mean或numpy.mean

解題思路：在NumPy庫中，使用mean函數或numpy.mean函數可以計算一維數組的均值。例如使用`numpy.mean(data)`，其中data是要計算均值的數組。

2.Pandas庫中的______函數可以用于對數據框進行排序。

答案：sort_values或sort_index

解題思路：Pandas庫提供sort_values函數來根據列值排序數據框，使用`df.sort_values(='column_name')`。另外，sort_index函數可以按索引排序，`df.sort_index(axis=1)`用于按列索引排序。

3.在Pandas中，可以通過______屬性來訪問數據框中的某一列。

答案：列名

解題思路：在Pandas中，數據框的列可以通過列名直接訪問。例如`df['column_name']`將返回名為'column_name'的列數據。

4.NumPy中的______函數可以用于計算數據的標準差。

答案：std或numpy.std

解題思路：NumPy庫中的std函數或numpy.std函數可以計算數組的標準差。使用`numpy.std(data)`，其中data是計算標準差的數組。

5.Pandas庫中的______函數可以用于對數據進行分箱處理。

答案：cut或qcut

解題思路：Pandas庫中的cut函數和qcut函數都可以對數據進行分箱處理。cut函數允許定義邊界，而qcut函數基于數據的分位數進行分箱。例如`df.cut(bins=5)`將數據分為5個箱。

答案及解題思路：

1.NumPy庫中的mean函數可以用于計算數據的均值。使用`numpy.mean(data)`來計算數組data的均值。

2.Pandas庫中的sort_values函數可以用于對數據框進行排序。通過指定列名和排序順序，可以對數據框進行排序。

3.在Pandas中，可以通過列名屬性來訪問數據框中的某一列。直接使用列名作為索引即可訪問特定列。

4.NumPy中的std函數可以用于計算數據的標準差。使用`numpy.std(data)`來獲取數組data的標準差。

5.Pandas庫中的cut函數可以用于對數據進行分箱處理。通過定義分箱的邊界，可以有效地對數據進行分箱分類。三、判斷題1.NumPy庫中的array函數可以自動推斷數據類型。（）

答案：√

解題思路：NumPy的array函數可以接受不同類型的數據，并且會自動將輸入數據轉換為NumPy數組中的一種數據類型，通常是輸入數據中數據類型出現頻率最高的類型。

2.Pandas庫中的DataFrame數據類型與NumPy數組相同。（）

答案：×

解題思路：雖然Pandas的DataFrame在內部使用NumPy數組來存儲數據，但它們在概念上有所不同。DataFrame是表格型的數據結構，它包含了行索引和列索引，并且可以包含不同類型的數據，而NumPy數組則是固定類型的多維數組。

3.在Pandas中，可以通過iloc和loc兩種方式來訪問數據框中的數據。（）

答案：√

解題思路：Pandas提供了iloc和loc兩種索引方式。iloc基于位置索引，而loc則允許基于標簽索引。兩者都可以用來訪問DataFrame中的數據。

4.NumPy庫中的linspace函數可以等間隔的序列。（）

答案：√

解題思路：NumPy的linspace函數用于指定范圍的等間隔浮點數序列，第一個參數是序列的起始值，第二個參數是結束值，第三個參數是序列中元素的數量。

5.Pandas庫中的group函數可以對數據進行分組聚合操作。（）

答案：√

解題思路：Pandas的group函數允許將數據按照指定的鍵進行分組，并且可以對每個組應用聚合函數，如sum、mean、count等，以便進行數據分析和匯總。四、簡答題1.簡述NumPy庫在數據分析中的作用。

NumPy庫是Python中用于科學計算的基礎庫，它在數據分析中的作用主要體現在以下幾個方面：

數組操作：NumPy提供了多維數組對象（ndarray），可以進行高效的數組運算。

數學函數：NumPy提供了豐富的數學函數，如三角函數、指數函數、對數函數等，這些函數可以直接應用于數組。

數值計算：NumPy的數組運算可以大大提高數值計算的效率，特別是在大規模數據集上。

與其他庫的兼容性：NumPy是Pandas、SciPy等數據分析庫的基礎，提供了數據操作和計算的基礎功能。

2.簡述Pandas庫在數據分析中的作用。

Pandas庫是Python中用于數據分析的另一個重要庫，其主要作用包括：

數據結構：Pandas提供了DataFrame和Series兩種數據結構，用于存儲和操作表格數據。

數據清洗：Pandas提供了豐富的數據清洗和預處理功能，如缺失值處理、異常值檢測等。

數據分析：Pandas提供了強大的數據操作功能，如數據篩選、分組、聚合等，便于進行數據分析。

數據可視化：Pandas可以與Matplotlib等可視化庫結合，進行數據可視化。

3.簡述Python在數據分析中的優勢。

Python在數據分析中的優勢包括：

豐富的庫支持：Python擁有NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等豐富的數據分析庫。

易于學習：Python語法簡潔明了，易于學習和使用。

交互性強：Python具有強大的交互式功能，便于快速原型開發和調試。

社區支持：Python擁有龐大的開發者社區，可以方便地獲取幫助和資源。

4.簡述數據分析中的數據清洗步驟。

數據清洗是數據分析過程中的重要步驟，主要包括以下步驟：

缺失值處理：識別并處理數據集中的缺失值，可以選擇填充、刪除或插值等方法。

異常值檢測：識別并處理數據集中的異常值，可以通過統計方法或可視化方法進行檢測。

數據類型轉換：保證數據類型的一致性，例如將字符串轉換為數字。

數據一致性檢查：檢查數據的一致性，如日期格式、文本編碼等。

5.簡述數據分析中的數據預處理步驟。

數據預處理是數據分析的前置步驟，主要包括以下步驟：

數據集成：將來自不同來源的數據合并成一個數據集。

數據轉換：將數據轉換為適合分析的格式，如標準化、歸一化等。

數據歸一化：處理不同量綱的數據，使其具有可比性。

特征選擇：選擇對分析目標有重要影響的數據特征。

答案及解題思路：

1.答案：

NumPy庫在數據分析中的作用包括數組操作、數學函數、數值計算以及與其它庫的兼容性。

解題思路：

回顧NumPy庫的基本功能和它在數據分析中的應用場景。

2.答案：

Pandas庫在數據分析中的作用包括數據結構、數據清洗、數據分析和數據可視化。

解題思路：

結合Pandas庫的主要功能模塊，分析其在數據分析中的應用。

3.答案：

Python在數據分析中的優勢包括豐富的庫支持、易于學習、交互性強和社區支持。

解題思路：

分析Python的特點以及它在數據分析領域的應用優勢。

4.答案：

數據清洗步驟包括缺失值處理、異常值檢測、數據類型轉換和數據一致性檢查。

解題思路：

回顧數據清洗的基本流程和常見問題。

5.答案：

數據預處理步驟包括數據集成、數據轉換、數據歸一化和特征選擇。

解題思路：

分析數據預處理的目的和常見的數據預處理方法。五、編程題1.編寫Python代碼，使用NumPy庫創建一個3x3的二維數組，并計算其行列和。

importnumpyasnp

創建一個3x3的二維數組

array_3x3=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

計算行列和

row_sums=array_3x3.sum(axis=1)

column_sums=array_3x3.sum(axis=0)

2.編寫Python代碼，使用Pandas庫讀取一個CSV文件，并展示前5行數據。

importpandasaspd

假設CSV文件名為data.csv

df=pd.read_csv('data.csv')

展示前5行數據

print(df.head())

3.編寫Python代碼，使用NumPy庫計算一個一維數組的均值和標準差。

importnumpyasnp

創建一個一維數組

array_1d=np.array([1,2,3,4,5])

計算均值和標準差

mean_value=np.mean(array_1d)

std_dev=np.std(array_1d)

4.編寫Python代碼，使用Pandas庫將一個DataFrame中的某一列轉換為分類數據類型。

importpandasaspd

創建一個DataFrame

df=pd.DataFrame({'Category':['a','b','c','a','b'],'Value':[1,2,3,4,5]})

將'Category'列轉換為分類數據類型

df['Category']=df['Category'].astype('category')

5.編寫Python代碼，使用Pandas庫對數據框進行排序，并展示排序后的結果。

importpandasaspd

創建一個DataFrame

df=pd.DataFrame({'Name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'Age':[25,30,35,40,45]})

按年齡排序

df_sorted=df.sort_values(='Age')

展示排序后的結果

print(df_sorted)

答案及解題思路：

1.答案：

行列和：45

解題思路：首先使用NumPy創建一個3x3的二維數組，然后使用`sum`函數分別對行和列求和。

2.答案：

展示前5行數據

解題思路：使用Pandas的`read_csv`函數讀取CSV文件，然后使用`head`方法展示前5行數據。

3.答案：

均值：3.0

標準差：1.41421

解題思路：使用NumPy的`mean`和`std`函數分別計算一維數組的均值和標準差。

4.答案：

轉換成功，'Category'列數據類型為分類

解題思路：使用Pandas的`astype`方法將DataFrame中的列轉換為分類數據類型。

5.答案：

排序后的DataFrame

解題思路：使用Pandas的`sort_values`方法對DataFrame進行排序，并輸出排序后的結果。六、應用題1.數據清洗與收入中位數計算

描述：有一份包含姓名、年齡、性別和收入的數據集，其中存在缺失值。請使用Python進行數據清洗，處理缺失值，并計算男女收入的中位數。

解題思路：

1.導入必要的庫，如pandas。

2.使用pandas讀取數據。

3.使用pandas的`dropna()`方法刪除含有缺失值的行，或者使用`fillna()`方法填充缺失值。

4.使用`group()`方法按性別分組。

5.使用`median()`方法計算每個組別收入的中位數。

2.時間序列分析與股票價格預測

描述：有一份包含股票價格和交易量的時間序列數據。請使用Python進行時間序列分析，預測未來一段時間內的股票價格。

解題思路：

1.導入必要的庫，如pandas和statsmodels。

2.使用pandas讀取時間序列數據。

3.檢查時間序列的平穩性，如果需要，進行差分處理。

4.使用ARIMA模型或其他適合的時間序列預測模型進行擬合。

5.使用模型進行預測，并繪制預測結果。

3.聚類分析與商品分類

描述：有一份包含商品銷量和價格的數據集。請使用Python進行聚類分析，將商品分為幾個類別。

解題思路：

1.導入必要的庫，如pandas和scikitlearn。

2.使用pandas讀取數據。

3.使用scikitlearn的聚類算法（如kmeans）進行聚類。

4.分析聚類結果，為每個類別命名。

5.可視化聚類結果。

4.關聯規則挖掘與商品組合

描述：有一份包含客戶消費記錄的數據集。請使用Python進行關聯規則挖掘，找出高相關性商品組合。

解題思路：

1.導入必要的庫，如pandas和apriori。

2.使用pandas讀取數據。

3.使用apriori庫進行關聯規則挖掘。

4.分析挖掘出的關聯規則，找出高相關性商品組合。

5.可視化關聯規則。

5.數據可視化與學績分布

描述：有一份包含學績的數據集。請使用Python進行數據可視化，展示不同科目的成績分布情況。

解題思路：

1.導入必要的庫，如pandas和matplotlib。

2.使用pandas讀取數據。

3.使用matplotlib的圖表功能進行數據可視化。

4.可視化不同科目的成績分布，如直方圖、箱線圖等。

5.可視化結果展示不同科目成績的差異。

答案及解題思路：

1.數據清洗與收入中位數計算

答案：使用pandas的`fillna()`方法填充缺失值，然后使用`group()`和`median()`方法計算男女收入的中位數。

解題思路：如上所述。

2.時間序列分析與股票價格預測

答案：使用statsmodels的ARIMA模型進行擬合，然后進行預測。

解題思路：如上所述。

3.聚類分析與商品分類

答案：使用scikitlearn的kmeans聚類算法進行聚類。

解題思路：如上所述。

4.關聯規則挖掘與商品組合

答案：使用apriori庫進行關聯規則挖掘。

解題思路：如上所述。

5.數據可視化與學績分布

答案：使用matplotlib繪制不同科目的成績分布圖。

解題思路：如上所述。七、拓展題1.修改Pandas庫中的DataFrame數據類型。

題目：

讀取以下DataFrame，將其中所有的字符串類型數據轉換為整數類型，并解釋轉換前后DataFrame的內存使用情況。

importpandasaspd

data={

'Age':['24','35','28','30'],

'Ine':['50000','80000','45000','55000'],

'Exp':['5','10','3','8']

}

df=pd.DataFrame(data)

2.使用NumPy庫實現矩陣運算。

題目：

給定兩個3x3的矩陣，使用NumPy庫進行矩陣的加法、乘法運算，并解釋運算過程。

importnumpyasnp

matrix_a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

matrix_b=np.array([[9,8,7],[6,5,4],[3,2,1]])

3.使用Pandas庫進行數據透視表操作。

題目：

假設有一個DataFrame包含學生的成績信息，使用Pandas庫創建一個數據透視表，展示每個科目的平均成績。

importpandasaspd

grades={

'Student':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob'],

'Subject':['Math','Science','History','Math','Science'],

'Score':[95,88,92,81,77]

}

grades_df=pd.DataFrame(grades)

4.使用Scikitlearn庫進行機器學習模型的訓練和預測。

題目：

使用Scikitlearn庫構建一個簡單的線性回歸模型，并使用它來預測房價。

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.metricsimportmean_squared_error

X=[[1,1],[1,2],[2,2],[2,3]]

y=[1,2,2,3]

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=0)

5.使用Python進行數據可視化，展示多個數據系列的變化趨勢。

題目：

讀取時間序列數據，使用Python繪制折線圖，展示不同時間點的數據變化。

importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

time_series_data={

'Date':['20230101','20230102','20230103','20230104'],

'Close':[100,101,102,103]

}

df=pd.DataFrame