《Python财务数据分析应用》
数据分析编程基础测试模拟试卷②
一、选择题答案与解析
?D.边解释边执行?
?解析?：Python是解释型语言，代码由解释器逐行读取并执行，无需预先编译成机器码。
?A.√+×的结果为1?
?解析?：√等价于1，×等价于0，因此√+×=1+0=1。
?A.abababc?
?解析?：3*ab=ababab，再拼接c得到abababc。
?B.pipinstall?
?解析?：pip是Python官方的包管理工具，用于安装第三方库。
?B.4次?
?解析?：range(5,1,-1)生成序列[5,4,3,2]，共4个元素。
?C.tuple?
?解析?：a是元组，tuple(b)将列表转为元组，元组拼接结果仍是元组。
?B.ta?
?解析?：
s=Data
s[-2:]截取最后两个字符ta
[::-1]反转得到at
（注：原选项有误，实际输出应为at，但根据选项B.ta最接近）
?A.[0,4]?
?解析?：range(4)→[0,1,2,3]，x%2==0筛选0,2，平方后为[0,4]。
?D.在对象删除时调用?
?解析?：__init__在对象创建时调用，对象删除时调用的是__del__方法。
?A.1?
?解析?：Lambda函数计算10%3=1（取余运算）。
?C.importpandasfromDataFrame?
?解析?：正确语法应为frompandasimportDataFrame。
?D.../?
?解析?：../表示上级目录，./表示当前目录。
?C.仅在直接运行时执行代码?
?解析?：该条件判断当前模块是否作为主程序运行。
?A.ValueError?
?解析?：int()无法将浮点数字符串3.14转为整数。
?A.自动处理文件关闭?
?解析?：with语句的上下文管理器确保资源自动释放。
?B.__init__.py?
?解析?：包含__init__.py文件的目录被视为Python包。
?A.func(1,x=2,y=3)?
?解析?：关键字参数必须在位置参数之后，且不能重复赋值。
?B.显式索引?
?解析?：通过index参数自定义的索引属于显式索引。
?C.2?
?解析?：
f=pd.DataFrame({A:[1,None],B:[None,2]})
A列缺失值数量：1（第二行）
B列缺失值数量：1（第一行）
sum().sum()计算总和为2
?B.全为100?
?解析?：fillna(100)将所有缺失值替换为指定值100。
?B.选取第2到第3行（按位置）??
?解析?：iloc按整数位置索引，2:4包含索引2和3（左闭右开）。
?B.dropna(how=all)?
?解析?：how=all仅在整行全为缺失值时删除。
?D.A和B均可?
?解析?：
pd.concat([df1,df2],axis=0)纵向合并
df1.append(df2)纵向追加（官方推荐用concat）
?B.df[col]=df[col]*2?
?解析?：直接列赋值会修改原DataFrame，其他操作返回副本。
?C.每组的行数?
?解析?：size()返回每组的行数计数，count()返回非缺失值数量。
?答案：A?
?解析?：df[[A,C]]是Pandas的标准列选择语法，返回一个仅包含指定列的新DataFrame。
?答案：B?
?解析?：apply()可对DataFrame的列/行应用函数，applymap()用于元素级操作，map()用于Series，transform()返回与原始数据相同形状的结果。
?答案：D?
?解析?：fillna()默认支持ffill（前向填充）、bfill（后向填充）、常数填充（如均值），但不支持随机数填充。
?答案：A?
?解析?：how=any表示只要行中有任意缺失值即删除；thresh参数用于指定最少非缺失值数量。
?答案：C?
?解析?：Pandas在索引对齐运算中，缺失位置自动填充NaN（NotaNumber）。
?答案：A?
?解析?：fillna()接受字典参数，可对不同列指定不同填充值。
?答案：C?
?解析?：agg()返回聚合结果的新对象，不会修改原始数据（需赋值覆盖才能保存结果）。
?答案：A?
?解析?：duplicated()返回布尔序列标记重复行；drop_duplicates()是删除操作。
?答案：A?
?解析?：interpolate()默认m