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MODULE 05： Python数据可视化与预处理 Python基本数据统计随堂测试
MODULE 06： Python基本数据分析 Python数据基本分析单元测验

MODULE 05： Python数据可视化与预处理 Python基本数据统计随堂测试

1、问题:pandas模块中的read_csv()函数在日常使用较多，它除了可以读取csv格式的文件并将结果转换成一个DataFrame外，还可以读取其他的格式化文本文件。假设有一个文本文件的每一行均含有相同个数的数值，且数据间都用一个#分隔，形如：12#34#5.67#1234
12#346#5.67#77
…
12#3.4#67#67.89请问在read_csv()函数中需要添加如下哪一个选项中的参数设置？
选项：
A:names=’#’
B:sep=’#’
C:index_col=’#’
D:engine=’#’
答案: 【sep=’#’】

2、问题:对于一个Series或DataFrame对象来说，如下选项中说法错误的是哪一个？
选项：
A:isnull()方法可以用来判断缺失值
B:drop()方法可以用来删除缺失行
C:fillna()方法可以用来填充缺失行
D:fillna()方法可通过method参数指定缺失值用其上或其下的第一个非缺失值填充
答案: 【drop()方法可以用来删除缺失行】

3、问题:请选出以下关于数据规约的两种形式——属性规约和数值规约说法中错误的选项。
选项：
A:属性规约是对数据集属性的规约，目的是获得有代表性的较少的数据列的规约表示。
B:PCA是重要的属性规约方法。
C:箱型图常用来实现数值规约。
D:抽样是数值规约的常见手段，常见的包括如随机抽样，聚类抽样和分层抽样。
答案: 【箱型图常用来实现数值规约。】

4、问题:规范化是数据变换中的重要方式，请选出如下属于常用的规范化方法的选项。
选项：
A:最小-最大
B:分箱法
C:z-score
D:小数定标
答案: 【最小-最大;
z-score;
小数定标】

5、问题:如下图片的规范化结果可能属于经典的最小-最大化规范化，请问这种说法是否正确。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

6、问题:完善如下程序，填出程序中缺失的代码，两个答案中用一个#连接。程序功能为：读取文件score.csv中的成绩数据，计算平均分并统计其中语文成绩大于等于80，英语成绩大于等于85的学生的每门课程的成绩（结果按平均分从大到小排序），将结果输出至文件result.csv中并绘制如图所示的满足条件的学生平均成绩的柱状图。【测试数据与运行结果】score.csv的内容：Name,Chinese,Maths,EnglishChen,88,87,85Fang,93,88,90Wang,82,99,96Peng,77,94,84Ding,80,94,76result.csv内容和柱状图： Chinese Maths English AvgName Wang 82 99 96 92Fang 93 88 90 90Chen 88 87 85 86【待完善的代码】import pandas as pd