《Python数据分析与应用从数据获取到可视化》配套资源课后习题及答案.pdf

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《Python数据分析与应用从数据获取到可视

化》配套资源课后习题及答案

Python数据分析与应用从数据获取到可视化配套资源课后习题及答

案

一、选择题

1.下列哪项不属于Python数据获取的方式？

a.网络爬虫

b.数据库查询

c.数据清洗

d.文件读取

答案：c

2.在Python中，常用的数据清洗操作包括：

a.缺失值处理

b.数据格式转换

c.数据去重

d.所有选项都是

答案：d

3.下列哪个库是Python用于数据分析的重要工具？

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a.TensorFlow

b.Scikit-learn

c.PyTorch

d.Pandas

答案：d

4.在Python中，可用于数据可视化的库有：

a.Matplotlib

b.Seaborn

c.Plotly

d.所有选项都是

答案：d

5.在Pandas中，用于数据聚合的函数是：

a.groupby()

b.merge()

c.pivot_table()

d.filter()

答案：a

二、填空题

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1.使用______函数可以读取CSV文件。

答案：pandas的read_csv()函数

2.使用______函数可以将数据写入Excel文件。

答案：pandas的to_excel()函数

3.在Matplotlib中，使用______可以设置坐标轴的标签。

答案：xlabel()和ylabel()函数

4.使用______函数可以计算两个DataFrame的内连接。

答案：pandas的merge()函数

5.seaborn库中用于绘制散点图的函数是______。

答案：scatterplot()

三、简答题

1.请简要介绍Pandas库的主要功能和使用场景。

答案：Pandas是一个强大的数据处理和分析库，提供了高效的数

据结构和数据分析工具。主要功能包括数据读取、数据清洗、数据聚

合和数据可视化等。Pandas适用于处理结构化数据，如CSV文件、

Excel文件和数据库查询结果等。它可以帮助用户快速整理和分析大量

的数据，为数据分析和决策提供支持。

2.请简要介绍Matplotlib库和Seaborn库的主要功能和特点。

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答案：Matplotlib