?《Python财务数据分析应用》
数据分析编程基础模拟试卷①
答案与解析?
?一、单项选择题答案与解析?
?D?
?解析?：Python是解释型语言，代码逐行解释执行，而非编译后运行。
?C?
?解析?：Python多行注释可以用三引号或，单行注释用#。
?A?
?解析?：pip是Python的官方包管理工具，conda是Anaconda的包管理器。
?C?
?解析?：Python是解释型语言，直接运行源代码，无需编译。
?C?
?解析?：foriinPython会遍历字符串的每个字符（共6个）。
?B?
?解析?：a.union(b)返回集合（set），即使输入是列表。
?B?
?解析?：s[1:4]取yth，[::-1]反转得到hty。
?A?
?解析?：列表推导式筛选0~9中能被3整除的数。
?C?
?解析?：__init__是构造函数，无需返回值。
?A?
?解析?：匿名函数lambdax:x*2传入参数5，返回10。
?D?
?解析?：正确语法应为frommathimportsqrt。
?C?
?解析?：./表示当前目录，../表示上级目录。
?B?
?解析?：if__name__==__main__:确保代码仅在直接运行时执行。
?B?
?解析?：访问字典不存在的键会触发KeyError。
?B?
?解析?：with语句自动管理资源（如文件关闭），也可用于自定义类。
?B?
?解析?：Python包是包含__init__.py的文件夹。
?C?
?解析?：关键字参数必须在位置参数之后。
?B?
?解析?：显式索引通过index参数指定。
?A?
?解析?：isnull().sum()统计每列缺失值数量。
?B?
?解析?：fillna(0)将所有缺失值替换为0。
?B?
?解析?：loc按标签索引，iloc按位置索引。
?A?
?解析?：dropna(how=any)删除包含任意缺失值的行。
?D?
?解析?：pd.concat和append均可按行合并。
?C?
?解析?：inplace=True会直接修改原DataFrame。
?B?
?解析?：mean()默认忽略非数值列（如字符串）。
?A?
?解析?：df[[A,C]]返回指定列的DataFrame。
?B?
?解析?：apply()对每列应用函数，applymap()对每个元素操作。
?D?
?解析?：fillna()不支持随机填充，需手动实现。
?A?
?解析?：how=any删除包含任意缺失值的行。
?C?
?解析?：索引不匹配时，缺失位置填充NaN。
?A?
?解析?：fillna()可通过字典指定不同列的填充值。
?C?
?解析?：agg()返回新对象，不修改原数据。
?A?
?解析?：duplicated()检测重复行。
?A?
?解析?：interpolate()默认线性插值。
?A?
?解析?：按列A分组后对B求和。
?C?
?解析?：pipe()支持链式调用多个函数。
?A?
?解析?：by参数指定分组列。
?B?
?解析?：how参数指定连接方式（如inner、outer）。
?B?
?解析?：Matplotlib中可通过plot(kind=scatter)绘制散点图。
?B?
?解析?：折线图适合展示时间序列趋势。
?C?
?解析?：Seaborn基于Matplotlib，提供高级统计图形接口。
?B?
?解析?：Pandas的string类型表示固定长度字符串。
?D?
?解析?：object类型可转换为string。
?C?
?解析?：str.split()默认返回列表，需指定expand=True生成DataFrame。
?B?
?解析?：正则表达式r\2/\1交换两组数字位置。
?B?
?解析?：str.replace(r\d,)删除数字。
?C?
?解析?：事件概率越大，信息量越低。
?B?
?解析?：原始数据通常需清洗（如处理缺失值）。
?A?
?解析?：规范性分析需结合业务决策，复杂度最高。
?A?
?解析?：规范性分析回答“应该做什么”。
?二、判断题答案与解析?
?×?
?解析?：PEP8允许4个空格或制表符，但需保持一致。
?√?
?解析?：链式赋值合法，如a=b=1。
?√?
?解析?：Esc键切换JupyterNotebook到命令模式。
?×?
?解析?：Python支持\或括号换行。
?√?
?解析?：Anaconda是Python发行版，集成包管理工具。
?√?
?解析?：JupyterNotebook支持Markdown语法。
?×?
?解析?：PEP8推荐4个空格缩进。
?×?
?解析?：元组是不可变类型，元素不可修改。
?×?
?解析?：Python参数传递均