浙教版（2019）必修1《第四章 數據處理與應用》2022年單元測試卷（1）
發布：2024/4/20 14:35:0
一、簡單題
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1．大力老師收集了學校高三年級7選3選課數據，存儲在“選課情況.xlsx”中，其數據格式如圖1所示，學科列下的“1”表示相應行的學生選了該學科，“0”表示未選。
（1）大力老師收集的數據存在一些問題，需要進行數據整理，下列說法合理的是（多選）
A.數據集中格式不一致的數據，需要進行格式轉換
B.數據集中的異常數據應該直接刪除或忽略
C.數據集中的缺失的數據可以用任意值填充
D.數據集中的重復數據須在審核的基礎上進行合并或刪除
（2）為實現統計各班技術選考人數，并找出技術選考人數最多的3個班級，大力老師通過Python編程進行數據處理，并以圖表2的形式呈現結果。實現上述功能的Python程序如下，請在橫線處填入合適的代碼。
import pandas as pd
import matplotlib.jye.ai as plt
plt.rcParams[“font.jye.ai-serif“]=[“SimHei“]#中文顯示
df=pd.read_excel（“選課情況.xlsx“）
g=df.groupby（“班級“，as_index=True）.技術.①
df1=pd.DataFrame（{“班級“：②，“技術人數“：g.jye.ai}）
df1=df1.sort_values（“③“，ascending=False）
x=④
y=df1.技術人數[0：3]
plt.jye.ai（x,y,lable=“選技術人數“）
plt.jye.ai（“技術選科人數最多的三個班級“）
plt.jye.ai（“班級“）
plt.jye.ai（“人數“）
plt.jye.ai（ ）
plt.jye.ai（40，50）
plt.jye.ai（ ）組卷：1引用：2難度：0.4
一、簡單題
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3．某商場開業不久，老板為研判商場運營情況，調取了最近一個月的商品銷售情況，如圖表1如示。老板想知道哪些商品賣的多，哪些商品產生的利潤多，同時為表彰先進，需統計每個員工銷售商品數量，并做成圖表，現老板高薪聘請你為運營總監，要求你設計python程序，完成上述功能。
import pandas as pd
import matplotlib.jye.ai as plt
pd.set_option（'display.unicode.ambiguous_as_wide'，True）#處理列數據無法對齊的情況
pd.set_option（'display.unicode.east_asian_width'，True）
plt.rcParams['font.jye.ai-serif']='simhei'#圖表顯示中文字體
df=pd.read_csv（“sale.jye.ai“，encoding=“gbk“）#導入待處理 CSV 文件
①#修改第 1 行顯示器的銷售人員為“畢春艷
df[“利潤“]=（df[“單品售價“]-df[“單品進價“]）*df[“銷售數量“]#計算出每一筆業業務利潤的情況
df1=②#按“商品名稱“統計本月“銷售數量“，“利潤“的總和
print（③）#篩選出本月賺錢較多的前3種商品
#同理，統計同種商品的月銷量，代碼略
#統計本月每一位銷售人員的商品銷售數量
df2=df.groupby（“銷售人員“，as_index=False）[“銷售數量“].sum（ ）
print（④）#篩選出本月銷售數量＞25 或銷售數量＜10 的銷售人員
x=⑤；y=df2[“銷售數量“]#以垂直柱形圖的形式統計顯示所有銷售員的業績
plt.figure（figsize=（8，4））
plt.jye.ai（“商場運營情況分析“）
plt.jye.ai（x,y,label=“銷售人員業績圖“，color=“r“）
plt.jye.ai（ ）
plt.jye.ai（ ）組卷：0引用：3難度：0.4 -
4．小林收集了各地區的油價存于文件“數據.xls”中（如圖1所示），他對數據進行了如下操作：
Ⅰ.將文件“數據.xls”中的數據讀入對象df中；將數據中的“八.八”修改為8.8；
Ⅱ.刪除對象“df”中的“優惠”列，并將對象“df”進行更新；
Ⅲ.添加“平均油價”列，再進行相關計算；將對象“df”中數據按地區降序排序；
Ⅳ.篩選出對象“df”中數據“0 號柴油”不大于 8.4 元的數據行，保存到對象“d5”中；
Ⅴ.統計對象“d5”中的各個地域的地區個數，并繪制圖表，如圖2所示。
請在劃線①②③④處填入合適的代碼。
import pandas as pd
import matplotlib.jye.ai as plt
plt.rc（'font'，**{'family'：'SimHei'}）
df=pd.read_excel（'數據.xls'）
df.①=8.8
df=df.②
df['平均油價']=（df['92 號汽油']+df['95 號汽油']+df['0 號柴油']）/3
df=df.sort_values（'地區'，ascending=False）
d5=③
g=d5.④['地區'].count（ ）
plt.jye.ai（g.jye.ai,g.jye.ai）
plt.jye.ai（“地域分布圖“）
plt.jye.ai（ ）組卷：0引用：2難度：0.3