python数据分析基础试题

Python数据分析基础试题主要涉及以下几个方面：

1. 数据导入与读取：使用Python的pandas库可以方便地导入和读取各种数据格式，如CSV、Excel、JSON等。可以使用pandas的read_csv()、read_excel()等函数进行读取操作。

2. 数据预处理：数据预处理是数据分析的重要步骤之一。可以使用pandas库对数据进行清洗、转换和处理。常见的数据预处理操作包括去除缺失值、删除重复值、数据变换、数据合并等。

3. 数据分析与可视化：通过pandas库的数据分析功能和matplotlib库的可视化功能，可以对数据进行统计分析和可视化展示。常见的数据分析方法包括描述性统计分析、数据筛选和排序、分组与聚合等。而可视化可以使用matplotlib库绘制各种图表，如折线图、柱状图、散点图、饼图等，以便更直观地展示数据。

4. 数据建模与预测：在数据分析中，常常需要利用机器学习算法进行数据建模与预测。可以使用Python的scikit-learn库进行常见的机器学习任务，如回归分析、分类分析、聚类分析等。通过训练模型，可以对未知数据进行预测和分类。

总之，Python数据分析基础主要涉及数据导入与读取、数据预处理、数据分析与可视化以及数据建模与预测等方面的知识。熟练掌握这些基础知识，可以帮助我们更好地进行数据分析工作。在实际应用中，还需要不断学习和实践，才能提高自己的数据分析能力。

相关问题

python数据分析复习题

### Python 数据分析复习题与练习

#### 选择题
在准备Python数据分析考试时，了解核心库的选择至关重要。对于数据处理和分析来说，pandas是一个强大的工具[^2]。

#### 程序填空题
为了更好地掌握Python编程基础，理解一些基本概念非常重要：

- 使用`is`和`is not`操作符可以判断两个变量是否指向同一对象；而`type()`函数用于获取对象的数据类型。
- `None`代表的是一个特殊的常量，在逻辑上相当于其他语言里的null或nil。
- 列表、元组以及字符串均属于Python中的有序序列结构。
- 表达式 `[3] in [1, 2, 3, 4]` 的计算结果应为 `False` ，因为成员资格测试是对单个元素而非子列表进行的。
- 当给定初始值x=3并执行乘法赋值运算`x *= 6`后，最终得到的结果将是18。
- 对于任何长度不限制的Python容器（如列表、元组和字符串），其最后一个项目的索引总是等于 `-1` 。
- 字符串方法`.replace('old', 'new')`会创建一个新的字符串实例，其中所有的旧字符都被替换成了新指定的内容。因此 `'abcab'.replace('a', 'yy')` 将返回 `'yybcyybyy'`.
- 字典类型的内置方法 `.items()` 返回可迭代的对象，它包含了字典里所有项作为键值对的形式存在。
- 成员关系表达式 `'ab' in 'acbed'` 结果为真 (`True`) ,由于目标字符串确实含有连续的 "ab".
- 方法 `.strip(chars)` 可去除字符串两端特定字符，默认为空白字符。所以 `'aaasdf'.strip('af')` 得到的结果是中间部分 `"sd"`.

以上知识点有助于巩固基础知识，提高解决实际问题的能力[^3].

#### 数据清洗技巧
当涉及到缺失值处理时，Pandas提供了一个非常有用的函数叫做`dropna()` 。此功能允许用户基于设定条件删除包含NaN(Not a Number)条目的行或列。具体而言，如果设置参数`thresh=N`,则意味着只有那些拥有至少N个有效数值记录才会被保留下来[^4].

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, None]])
cleaned_df = df.dropna(thresh=2)
print(cleaned_df)

上述代码片段展示了如何运用`dropna()` 函数清理DataFrame内的不完全观测样本。

python数据分析与应用期末复习

### Python 数据分析与应用期末复习资料教程总结

#### 一、选择题
为了帮助学生更好地准备考试，一份详细的期末复习材料涵盖了Python数据分析与可视化的重要知识点[^1]。这份资料不仅有助于理解基本概念，还提供了实际操作练习的机会。

#### 二、数据清洗技术之`dropna`函数详解
在处理缺失值方面，`pandas`库提供了一个非常有用的工具——`dropna()`函数。该函数允许通过设置不同的参数来灵活控制如何删除含有NaN的数据行或列。特别是`thresh=N`这个选项，它规定了一行至少要有多少个非NaN值才能够被保留下来[^2]。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None],
    'B': [None, 5, 6],
})
cleaned_df = df.dropna(thresh=2)
print(cleaned_df)

上述代码展示了如何使用`dropna`方法并指定阈值为2，即只有那些拥有两个及以上有效数值的记录才会被保留在最终的结果集中。

#### 三、异常值检测的方法及原理
对于识别数据集内的异常情况，通常采用基于统计学的方式来进行判断。常见的做法包括但不限于：

- **箱线图法**：依据四分位距(IQR)，任何低于Q1−k×IQR 或高于 Q3+k×IQR 的观测都被视为潜在离群点；其中 k 是一个可调节因子，默认取值为1.5。

- **Z-Score标准化检验**：计算每个样本相对于总体均值的标准差倍数(z=(x-u)/σ)，如果某个z分数绝对值超过设定界限(比如±3)，则认为对应位置存在可疑偏差。

这些策略能够有效地找出不符合正常分布模式的数据项，从而为进一步清理工作奠定基础。