“mobike_shanghai.csv“文件存儲了2016年8月份上海某區域共享單車騎行數據。約十萬條記錄，每條記錄有訂單編號、單車編號、用戶編號、開鎖地點、開鎖時間、關鎖時間、騎行耗時等信息。
請根據以上情境回答以下問題。
（1）好學的飛飛同學想在文件中添加天氣溫度等信息，需要從互聯網上采集一些數據，請問可以使用以下哪種方法 CC。
A．requests.jye.ai（ ）
B．requests.jye.ai（ ）
C．requests.jye.ai（ ）
D．requests.jye.ai（ ）
（2）飛飛獲取到了網頁源代碼，以下可以用來解析網頁的python函數庫是 DD。
A．requests
B．random
C．HTML
D．BeautifulSoup
飛飛編寫了以下程序，對下午13時到18時的騎行數據進行統計，并進行可視化呈現。
| #導入庫 import ① as pd import matplotlib.② as plt #讀取 mobike_shanghai.csv 文件 df=pd.③（“mobike_shanghai,csv“，encoding=“ANSI“） #整理數據 df.④（keep=“first“，inplace=True） #在篩選數據 select=⑤ #按單位小時進行頻數統計 count=select[“time_of_hour“].⑥print （count） #繪制并顯示圖形 plt.⑦（range（1，7），count） plt.jye.ai （ ） |
B
B
。A．requests
B．pandas
C．csv
D．numpy
（4）上面程序②處導入繪圖庫的語句可以是import matplotlib.______as plt
C
C
。A．plt
B．plot
C．pyplot
D．numpy
（5）為讀取csv文件，上面程序③處應填入的是
B
B
。A．read_excel
B．read_csv
C．to_excel
D．to_csv
（6）飛飛發現有些記錄出現如下圖的情況，她通過上面程序④處進行數據處理的函數為
D
D
。
A．isnull
B．dropna
C．drop_null
D．drop_duplicates
（7）飛飛想篩選出時間在13時到18時之間的數據，⑤處可以使用的篩選語句是
C
C
。A．df[（df['time_of_hour']＞=〃13時〃），（df['time_of_hour']＜=〃18時〃）]
B．df[（df['time_of_hour']＞=〃13時〃）&（df['time_of_hour']＜=〃18時〃）]
C．df[（df['time_of_hour']＞=〃13時〃）and（df['time_of_hour']＜=〃18時〃）]
D．df[（df['time_of_hour']＞=〃13時〃）or（df['time_of_hour']＜=〃18時〃）]
（8）要對數據按單位小時進行頻次統計，結果如下圖所示，上面程序⑥處應填入的是
B
B
。
A．value_counts
B．value_counts（ ）
C．sum（ ）
D．values_count（ ）
（9）要繪制下圖所示的圖形，與相應數據進行對比，上面程序橫線⑦處應該填入的是
bar
bar
。
【考點】程序設計實例．
【答案】C；D；B；C；B；D；C；B；bar
【解答】
【點評】
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發布：2024/6/27 10:35:59組卷：2引用：1難度：0.3
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Private Sub Command1_Click（ ）
Dim s As String,f As Boolean,L As Integer
s=Text1.Text
j=Len（s）
i=1
Do while ①
i=i+1
j=j-1
Loop
If ②Then Print“是回文串“Else Print“不是回文串“
End Sub
在畫線處填入合適代碼，使程序能正常運行。
①
②發布：2024/12/19 14:30:2組卷：0引用：1難度：0.4