2025年Python數據清洗與處理試題及答案姓名：____________________

一、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.下列哪個模塊用于處理數據類型轉換？

A.datetime

B.collections

C.decimal

D.int

2.使用Python進行數據清洗時，以下哪種方法可以去除字符串中的空格？

A.replace()

B.strip()

C.split()

D.join()

3.在Python中，以下哪個函數可以用來刪除列表中重復的元素？

A.remove()

B.unique()

C.deduplicate()

D.list(set())

4.下列哪個函數可以用來計算字符串中字符的長度？

A.len()

B.count()

C.find()

D.replace()

5.在Python中，以下哪個操作符用于連接列表？

A.+

B.*

C.&

D.|

6.使用Python進行數據清洗時，以下哪個函數可以用來填充缺失值？

A.fillna()

B.fill()

C.complete()

D.impute()

7.以下哪個庫可以用來處理時間序列數據？

A.NumPy

B.Pandas

C.Matplotlib

D.Scikit-learn

8.在Python中，以下哪個函數可以用來檢查字符串是否為空？

A.isempty()

B.isnone()

C.isnull()

D.isempty()

9.下列哪個庫提供了豐富的數據清洗和處理功能？

A.Numpy

B.Matplotlib

C.Scikit-learn

D.Pandas

10.使用Python進行數據清洗時，以下哪個函數可以用來檢查數據類型是否正確？

A.checktype()

B.verifytype()

C.datavalidate()

D.typecheck()

二、填空題（每空2分，共5空）

1.在Python中，可以使用______方法來檢查一個列表是否為空。

2.要獲取字符串中指定位置的字符，可以使用______方法。

3.在Python中，可以使用______函數來將字符串轉換為列表。

4.要將多個字符串合并為一個字符串，可以使用______操作符。

5.在Python中，可以使用______庫來處理數據類型轉換。

三、編程題（共15分）

編寫一個Python程序，實現以下功能：

1.讀取一個文本文件，并將文件中的每行數據存儲到一個列表中。

2.使用循環遍歷列表，去除每行數據中的空格和換行符。

3.將去除空格和換行符后的字符串存儲到一個新的列表中。

4.打印新的列表中的所有數據。

二、多項選擇題（每題3分，共10題）

1.在Python中進行數據清洗時，以下哪些方法可以用來處理缺失值？

A.填充缺失值

B.刪除含有缺失值的行

C.忽略缺失值

D.用平均值填充缺失值

2.以下哪些函數可以用來處理字符串？

A.split()

B.join()

C.replace()

D.upper()

3.在Python中，以下哪些模塊可以用來處理數據類型轉換？

A.datetime

B.collections

C.decimal

D.int

4.以下哪些方法可以用來檢查數據類型？

A.isinstance()

B.type()

C.len()

D.id()

5.在Python中，以下哪些函數可以用來處理列表？

A.append()

B.remove()

C.sort()

D.reverse()

6.以下哪些庫可以用來處理時間序列數據？

A.NumPy

B.Pandas

C.Matplotlib

D.Scikit-learn

7.在Python中，以下哪些方法可以用來處理字典？

A.keys()

B.values()

C.items()

D.update()

8.以下哪些函數可以用來處理文件操作？

A.open()

B.read()

C.write()

D.close()

9.以下哪些方法可以用來處理數據清洗中的異常值？

A.刪除異常值

B.用中位數填充異常值

C.用平均值填充異常值

D.用眾數填充異常值

10.在Python中，以下哪些庫可以用來進行數據可視化？

A.Matplotlib

B.Seaborn

C.Plotly

D.Scikit-learn

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.在Python中，列表（list）是不可變數據類型。（×）

2.字符串（string）在Python中是不可變的，因此不能被修改。（√）

3.在Python中，字典（dictionary）是無序的，不能保證元素的插入順序。（√）

4.NumPy庫主要用于進行數學計算，不適用于數據清洗和處理。（×）

5.Pandas庫的DataFrame對象可以存儲多種類型的數據，包括字符串、整數和浮點數。（√）

6.在Python中，可以使用集合（set）來去除列表中的重復元素。（√）

7.Pandas庫的`fillna()`函數只能用于填充PandasSeries或DataFrame中的缺失值。（×）

8.使用Python進行數據清洗時，`strip()`方法可以去除字符串兩端的空白字符。（√）

9.在Python中，可以使用`sort()`方法直接對列表進行排序，但不會改變原列表的順序。（×）

10.Pandas庫的`to_datetime()`函數可以將字符串轉換為日期時間對象。（√）

四、簡答題（每題5分，共6題）

1.簡述Python中列表和元組的區別。

2.解釋Python中字典的鍵和值的特點。

3.描述Pandas庫中DataFrame的主要功能。

4.說明如何使用Pandas庫處理缺失數據。

5.列舉至少三種Python中進行數據清洗的常見方法。

6.簡要說明如何使用Pandas庫進行數據可視化。

試卷答案如下

一、單項選擇題

1.D

解析思路：datetime模塊用于處理日期和時間，collections模塊用于數據收集，decimal模塊用于十進制數運算，int是整數類型，因此選擇D。

2.B

解析思路：replace()用于替換字符串中的指定字符，strip()用于去除字符串兩端的空白字符，split()用于分割字符串，join()用于連接字符串，因此選擇B。

3.D

解析思路：remove()用于刪除列表中的指定元素，unique()和deduplicate()不是Python標準庫中的函數，list(set())可以將列表轉換為集合，從而去除重復元素，因此選擇D。

4.A

解析思路：len()用于計算字符串長度，count()用于計算字符串中指定字符的個數，find()用于查找子字符串的位置，replace()用于替換字符串中的指定字符，因此選擇A。

5.A

解析思路：+操作符用于連接字符串，*操作符用于重復字符串，&操作符用于按位與，|操作符用于按位或，因此選擇A。

6.A

解析思路：fillna()是Pandas庫中用于填充缺失值的函數，fill()不是Pandas庫中的函數，complete()和impute()也不是Python標準庫中的函數，因此選擇A。

7.B

解析思路：NumPy庫主要用于數學計算，Matplotlib庫用于數據可視化，Scikit-learn庫用于機器學習，Pandas庫用于數據處理，因此選擇B。

8.D

解析思路：isempty()、isnone()和isnull()都不是Python標準庫中的函數，open()用于打開文件，read()用于讀取文件內容，write()用于寫入文件，close()用于關閉文件，因此選擇D。

9.D

解析思路：checktype()、verifytype()和datavalidate()都不是Python標準庫中的函數，typecheck()不是Python標準庫中的函數，remove()、median()、mean()和mode()可以用于處理異常值，因此選擇D。

10.A

解析思路：Matplotlib庫可以用于數據可視化，Seaborn是基于Matplotlib的庫，Plotly是另一個數據可視化庫，Scikit-learn主要用于機器學習，因此選擇A。

二、多項選擇題

1.A,B,C,D

解析思路：四種方法都可以用來處理缺失值，包括填充、刪除、忽略和用統計值填充。

2.A,B,C,D

解析思路：這四個函數都可以用來處理字符串。

3.A,C,D

解析思路：datetime、decimal和int都是用于數據類型轉換的模塊。

4.A,B

解析思路：isinstance()和type()都可以用來檢查數據類型。

5.A,B,C,D

解析思路：這四個方法都是列表操作的基本方法。

6.A,B

解析思路：NumPy和Pandas都是用于處理時間序列數據的庫。

7.A,B,C,D

解析思路：這些方法都是字典操作的基本方法。

8.A,B,C,D

解析思路：這四個函數都是文件操作的基本方法。

9.A,B,C,D

解析思路：這四種方法都可以用來處理數據清洗中的異常值。

10.A,B,C,D

解析思路：這四個庫都可以用于數據可視化。

三、判斷題

1.×

解析思路：列表是可變數據類型，可以被修改。

2.√

解析思路：字符串是不可變的，一旦創建就不能修改。

3.√

解析思路：字典是無序的，元素的插入順序不影響訪問。

4.×

解析思路：NumPy庫主要用于數學計算，Pandas庫更適合數據清洗和處理。

5.√

解析思路：Pandas的DataFrame可以存儲多種類型的數據。

6.√

解析思路：集合可以去除列表中的重復元素。

7.×

解析思路：fillna()函數可以用于填充PandasSeries或DataFrame中的缺失值。

8.√

解析思路：strip()方法可以去除字符串兩端的空白字符。

9.×

解析思路：sort()方法會改變原列表的順序。

10.√

解析思路：to_datetime()函數可以將字符串轉換為日期時間對象。

四、簡答題

1.列表和元組的區別：

-列表是可變的，元組是不可變的。

-列表使用方括號[]，元組使用圓括號()。

-列表可以動態添加和刪除元素，元組不能。

2.字典的鍵和值的特點：

-鍵必須是不可變類型，如整數、浮點數、字符串或元組。

-值可以是任何類型的數據。

-字典是無序的，但Python3.7及以上版本保留了插入順序。

3.Pandas庫中DataFrame的主要功能：

-以表格形式存儲數據，行表示數據記錄，列表示數據字段。

-支持多種數據類型，包括數值、字符串、日期等。

-提供豐富的數據處理功能，如排序、篩選、合并等。

-支持數據可視化。

4.使用Pandas庫處理缺失數據：

-使用`fillna()`函數填充缺失值，可以填充特定值、前一個值、后一個值或統計值。

-使