Python数据分析期末复习题
2024.01.18 00:46浏览量:30简介:通过本套复习题,可以帮助你全面复习Python数据分析的相关知识点,包括数据清洗、数据可视化、统计分析等方面的内容。通过实际操作和案例分析,提高你的实际应用能力。
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一、选择题
- Python中用于数据清洗的常用库是()。
A. NumPy B. Pandas C. Matplotlib D. Scikit-learn - 在Python中,以下哪个函数可以用来对数据集进行排序?()
A. np.sort() B. pd.sort_values() C. sort() D. sort_index() - 在Python中,以下哪个函数可以用来绘制散点图?()
A. plot() B. scatter() C. bar() D. line() - 在Python中,以下哪个函数可以用来计算一组数据的平均值?()
A. np.mean() B. pd.mean() C. sum() D. average() - 在Python中,以下哪个函数可以用来计算一组数据的标准差?()
A. np.std() B. pd.std() C. sum() D. variance()
二、简答题 - 简述Python中NumPy库的主要功能。
- 简述Pandas库在Python数据分析中的重要性。
- 解释什么是数据可视化,并列举Python中常用的数据可视化库。
- 描述如何使用Python进行统计分析,并给出相应的代码示例。
三、操作题 - 利用NumPy库生成一个5x5的随机矩阵,并计算该矩阵的行列式。
- 利用Pandas库对一个包含学生成绩的数据集进行数据清洗,包括缺失值处理和异常值检测。
- 利用Matplotlib库绘制一个条形图,展示不同类别数据的分布情况。
- 利用Scikit-learn库进行分类预测,假设你有一个包含特征和标签的数据集,要求编写代码实现逻辑回归分类器的训练和预测。
四、案例分析题 - 给定一个包含销售数据的CSV文件,要求利用Python进行数据分析,包括数据清洗、数据可视化、以及销售预测。请给出完整的代码实现过程。
- 假设你是一家电商公司的数据分析师,现在需要对用户购买行为进行分析,找出影响用户购买决策的关键因素。请设计一个简单的数据分析流程,并给出相应的Python代码实现。
五、附加题(选做) - 解释机器学习在Python数据分析中的应用,并给出相应的代码示例。
- 描述Python与大数据的结合方式,并给出相应的应用场景。

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