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2026年专升本Python数据清洗专题卷附答案解析与缺失值处理

一、单选题（共20题）

1：在进行Python数据清洗时，以下哪个函数用于填充缺失值？
A. fillna() B. dropna() C. replace() D. append()

答案：A
解析：fillna()函数用于填充缺失值，可以指定填充的值或者使用前后的值进行填充。dropna()用于删除包含缺失值的行或列，replace()用于替换数据集中的值，append()用于向数据帧中添加新行。

2：在Python中，以下哪个模块用于处理数据清洗？
A. numpy B. pandas C. matplotlib D. scikit-learn

答案：B
解析：pandas模块是Python中用于数据分析和清洗的主要工具，它提供了丰富的数据处理功能，如筛选、排序、合并等。

3：在pandas中，如何检查DataFrame中的缺失值？
A. df.isnull() B. df.missing() C. df.hasnull() D. df.na()

答案：A
解析：df.isnull()函数用于检查DataFrame中的缺失值，返回一个布尔序列，其中True表示缺失值。

4：以下哪个操作可以将缺失值替换为某个特定值？
A. df.fillna() B. df.dropna() C. df.replace() D. df.append()

答案：A
解析：df.fillna()函数可以将DataFrame中的缺失值替换为特定的值。

5：在处理缺失值时，以下哪种策略最适用于数据量较大且缺失值较多的场景？
A. 删除缺失值 B. 填充缺失值 C. 预测缺失值 D. 忽略缺失值

答案：C
解析：当数据量较大且缺失值较多时，预测缺失值是一种有效的方法，可以通过模型预测缺失值并填充。

6：在pandas中，以下哪个函数可以用来删除包含缺失值的行？
A. df.dropna() B. df.fillna() C. df.replace() D. df.append()

答案：A
解析：df.dropna()函数可以删除DataFrame中包含缺失值的行。

7：以下哪个函数可以用来删除包含缺失值的列？
A. df.dropna(axis=0) B. df.dropna(axis=1) C. df.dropna(axis='index') D. df.dropna(axis='columns')

答案：B
解析：df.dropna(axis=1)函数可以删除DataFrame中包含缺失值的列。

8：在pandas中，以下哪个函数可以用来替换DataFrame中的特定值？
A. df.fillna() B. df.dropna() C. df.replace() D. df.append()

答案：C
解析：df.replace()函数可以替换DataFrame中的特定值。

9：以下哪个函数可以用来预测缺失值并填充？
A. df.fillna() B. df.dropna() C. df.replace() D. df.interpolate()

答案：D
解析：df.interpolate()函数可以预测缺失值并填充，它使用线性插值方法来填充缺失值。

10：在处理缺失值时，以下哪种方法最适用于连续变量？
A. 删除缺失值 B. 填充缺失值 C. 预测缺失值 D. 忽略缺失值

答案：C
解析：对于连续变量，预测缺失值是一种有效的方法，可以通过模型预测缺失值并填充。

11：在pandas中，以下哪个函数可以用来检查DataFrame中的数据类型？
A. df.dtypes B. df.info() C. df.describe() D. df.head()

答案：A
解析：df.dtypes函数可以检查DataFrame中每列的数据类型。

12：以下哪个函数可以用来查看DataFrame的前几行数据？
A. df.head() B. df.tail() C. df.show() D. df.info()

答案：A
解析：df.head()函数可以查看DataFrame的前几行数据。

13：在pandas中，以下哪个函数可以用来查看DataFrame的尾几行数据？
A. df.head() B. df.tail() C. df.show() D. df.info()

答案：B
解析：df.tail()函数可以查看DataFrame的尾几行数据。

14：以下哪个函数可以用来查看DataFrame的统计摘要？
A. df.describe() B. df.head() C. df.tail() D. df.info()

答案：A
解析：df.describe()函数可以查看DataFrame的统计摘要，包括最大值、最小值、均值等。

15：在pandas中，以下哪个函数可以用来查看DataFrame的信息，包括数据类型和内存使用情况？
A. df.dtypes B. df.info() C. df.describe() D. df.head()

答案：B
解析：df.info()函数可以查看DataFrame的信息，包括数据类型和内存使用情况。

16：以下哪个函数可以用来合并两个DataFrame？
A. df.append() B. df.merge() C. df.join() D. df.concat()

答案：D
解析：df.concat()函数可以用来合并两个DataFrame。

17：在pandas中，以下哪个函数可以用来按列将DataFrame与另一个DataFrame进行合并？
A. df.append() B. df.merge() C. df.join() D. df.concat()

答案：C
解析：df.join()函数可以用来按列将DataFrame与另一个DataFrame进行合并。

18：以下哪个函数可以用来按行将DataFrame与另一个DataFrame进行合并？
A. df.append() B. df.merge() C. df.join() D. df.concat()

答案：B
解析：df.merge()函数可以用来按行将DataFrame与另一个DataFrame进行合并。

19：在pandas中，以下哪个函数可以用来按索引将DataFrame与另一个DataFrame进行合并？
A. df.append() B. df.merge() C. df.join() D. df.concat()

答案：A
解析：df.append()函数可以用来按索引将DataFrame与另一个DataFrame进行合并。

20：以下哪个函数可以用来按多个键将DataFrame与另一个DataFrame进行合并？
A. df.append() B. df.merge() C. df.join() D. df.concat()

答案：C
解析：df.join()函数可以用来按多个键将DataFrame与另一个DataFrame进行合并。

二、多选题（共10题）

21：在进行Python数据清洗时，以下哪些操作可以改善数据质量？
A. 处理缺失值 B. 清除重复数据 C. 格式化文本数据 D. 处理异常值 E. 转换数据类型

答案：ABCDE
解析：所有选项都是数据清洗中常见的操作。处理缺失值（A）可以防止模型错误地处理数据，清除重复数据（B）可以避免重复分析相同的信息，格式化文本数据（C）可以提高数据的一致性和可读性，处理异常值（D）可以确保数据的可靠性，转换数据类型（E）可以使得数据分析更加准确。

22：以下哪些方法可以用来处理pandas中的缺失值？
A. 使用默认值填充 B. 使用平均值填充 C. 使用中位数填充 D. 删除含有缺失值的行 E. 使用线性插值填充

答案：ABCDE
解析：所有选项都是处理pandas中缺失值的常用方法。使用默认值填充（A）、平均值填充（B）、中位数填充（C）、删除含有缺失值的行（D）和线性插值填充（E）都是处理缺失值的有效手段。

23：在pandas中，以下哪些函数可以用来排序DataFrame？
A. sort_values() B. sort_index() C. order_by() D. arrange() E. sort()

答案：ABE
解析：sort_values()（A）和sort_index()（B）是pandas中用于排序的函数。sort_values()根据列值排序，而sort_index()根据索引排序。order_by()（C）是pandas的DataFrame对象不支持的方法，arrange()（D）是dask.array的函数，sort()（E）是numpy的函数，不是pandas的。

24：以下哪些数据类型在pandas中被称为对象数据类型？
A. String (文本) B. Category (类别) C. Boolean (布尔) D. Numeric (数值) E. Object (任意对象)

答案：AE
解析：在pandas中，String（文本）和Object（任意对象）都被归类为对象数据类型。Category（类别）和Numeric（数值）是pandas的特定数据类型，而Boolean（布尔）是Python的基本数据类型。

25：以下哪些操作可以在pandas中进行数据透视表分析？
A. 使用pivot_table()函数 B. 使用groupby()函数 C. 使用unstack()函数 D. 使用melt()函数 E. 使用stack()函数

答案：AD
解析：pivot_table()（A）是专门用于创建数据透视表的函数。groupby()（B）用于分组操作，unstack()（C）和melt()（D）用于重塑数据结构，而stack()（E）用于将数据从宽格式转换为长格式。

26：以下哪些函数可以用来合并pandas的DataFrame？
A. merge() B. join() C. concatenate() D. append() E. stack()

答案：ABC
解析：merge()（A）用于按键合并，join()（B）用于按索引合并，concatenate()（C）用于连接多个DataFrame。append()（D）用于添加行，而stack()（E）用于将DataFrame重塑为长格式。

27：以下哪些选项是pandas的DataFrame操作中常见的性能问题？
A. 大量重复数据 B. 大量缺失值 C. 数据类型不一致 D. 列名重复 E. 内存占用过高

答案：ABCDE
解析：所有选项都是pandas的DataFrame操作中可能导致性能问题的因素。大量重复数据（A）、大量缺失值（B）、数据类型不一致（C）、列名重复（D）和内存占用过高（E）都可能导致处理速度减慢或内存不足。

28：以下哪些方法可以用来在pandas中筛选数据？
A. 使用条件索引 B. 使用query()函数 C. 使用loc[]和iloc[]索引器 D. 使用isnull()和notnull()函数 E. 使用filter()函数

答案：ABCD
解析：所有选项都是pandas中用于筛选数据的常用方法。条件索引（A）、query()函数（B）、loc[]和iloc[]索引器（C）、isnull()和notnull()函数（D）都是筛选数据的有效方式。filter()函数（E）在pandas中不是一个标准函数，可能是其他库中的函数。

29：以下哪些操作可以在pandas中实现数据透视表？
A. 使用pivot_table()函数 B. 使用groupby()函数 C. 使用unstack()函数 D. 使用melt()函数 E. 使用stack()函数

答案：AD
解析：pivot_table()（A）是专门用于创建数据透视表的函数。unstack()（C）和melt()（D）虽然可以重塑数据结构，但不是专门用于创建数据透视表的。stack()（E）用于将数据从宽格式转换为长格式。

30：以下哪些是pandas中的内置数据类型？
A. String (文本) B. Category (类别) C. Boolean (布尔) D. Numeric (数值) E. Object (任意对象)

答案：ABCDE
解析：所有选项都是pandas中的内置数据类型。String（文本）、Category（类别）、Boolean（布尔）、Numeric（数值）和Object（任意对象）都是pandas支持的内置数据类型。

三、判断题（共5题）

31：在Python中，数据清洗是数据预处理的第一步，通常在数据分析和机器学习项目中非常重要。
正确（ ） 错误（ ）

答案：正确
解析：数据清洗确实是数据预处理的第一步，它涉及识别和纠正数据中的错误、异常和不一致，确保数据的质量，这对于后续的数据分析和机器学习项目至关重要。

32：pandas库中的fillna()函数只能用特定值填充缺失数据，不能使用其他方法如前向填充或后向填充。
正确（ ） 错误（ ）

答案：错误
解析：fillna()函数不仅可以使用特定值填充缺失数据，还可以使用前向填充（fillna(method='ffill'））或后向填充（fillna(method='bfill'））等方法来填充缺失值。

33：在pandas中，如果一个DataFrame的所有列都是重复的，那么这个DataFrame的重复数据是空的。
正确（ ） 错误（ ）

答案：正确
解析：如果一个DataFrame的所有列都是重复的，那么它不包含任何新的信息，因此可以认为它的重复数据是空的。

34：使用pandas的merge()函数合并两个DataFrame时，默认的合并方式是按照索引合并。
正确（ ） 错误（ ）

答案：错误
解析：使用pandas的merge()函数合并两个DataFrame时，默认的合并方式是按照键（keys）合并，而不是按照索引合并。如果需要按照索引合并，需要指定on参数。

35：在处理缺失数据时，删除含有缺失值的行是一个常用的方法，但是它可能会导致数据量的显著减少。
正确（ ） 错误（ ）

答案：正确
解析：删除含有缺失值的行确实是一个处理缺失数据的方法，但它可能会导致数据量的减少，特别是在数据集中缺失值较多的情况下，这可能会影响到分析结果的代表性和准确性。

四、材料分析题（共1题）

【给定材料】
随着我国城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益突出。根据最新统计数据，我国大部分城市的交通拥堵状况都在加剧，尤其在早晚高峰时段，道路拥堵严重影响了市民的出行效率和生活质量。为解决这一问题，各地政府采取了多种措施，如优化公共交通、实施交通管制、推广新能源汽车等。
【问题】
1. 分析城市交通拥堵问题的成因。
2. 针对城市交通拥堵问题，提出合理的对策建议。

答案要点及解析：
1. 城市交通拥堵问题的成因：
- 城市人口密度增加，导致车辆数量激增。
- 城市规划不合理，道路网络不完善。
- 公共交通发展不足，市民出行依赖私家车。
- 交通管理手段落后，缺乏有效交通管制措施。
- 部分市民交通意识淡薄，违章行为频发。
2. 针对城市交通拥堵问题的对策建议：
- 加快城市交通基础设施建设，优化道路网络布局。
- 发展公共交通，提高公共交通的吸引力和便捷性。
- 实施交通管制措施，如限行、限号、高峰时段交通疏导等。
- 推广新能源汽车，减少尾气排放和交通拥堵。
- 加强交通宣传教育，提高市民交通意识，减少违章行为。
【参考解析】
一、城市交通拥堵问题的成因分析
城市交通拥堵问题是一个复杂的社会现象，其成因主要包括以下几个方面：
1. 人口增长：随着城市化进程的加快，城市人口密度不断上升，导致车辆数量激增，加剧了交通拥堵。
2. 城市规划：部分城市的城市规划不合理，道路网络不完善，导致交通流量集中，拥堵严重。
3. 公共交通：公共交通发展不足，市民出行依赖私家车，加剧了交通拥堵。
4. 交通管理：交通管理手段落后，缺乏有效的交通管制措施，导致交通秩序混乱。
5. 交通意识：部分市民交通意识淡薄，违章行为频发，加剧了交通拥堵。
二、针对城市交通拥堵问题的对策建议
为解决城市交通拥堵问题，提出以下对策建议：
1. 加快城市交通基础设施建设：优化道路网络布局，提高道路通行能力。
2. 发展公共交通：提高公共交通的吸引力和便捷性，引导市民选择公共交通出行。
3. 实施交通管制措施：限行、限号、高峰时段交通疏导等，缓解交通拥堵。
4. 推广新能源汽车：减少尾气排放和交通拥堵，提高城市空气质量。
5. 加强交通宣传教育：提高市民交通意识，减少违章行为，维护交通秩序。