大数据Spark-DataFrame_习题及答案

一、选择题

1. 在 Python 中，我们可以使用哪个库来创建 DataFrame？ 答案：A.pas

A. pandas
B. NumPy
C. Scikit-learn
D. TensorFlow

2. DataFrame 的默认数据类型是什么？ 答案：C.object

A. int64
B. float64
C. object
D. bool

3. 如何将字典的数据结构转换为 DataFrame？ 答案：C.dataframe()

A. use_index=False
B. index=None
C. dataframe()
D. to_frame()

4. DataFrame 中有一个名为 “age” 的列，其数据类型是什么？ 答案：A.int64

A. int64
B. float64
C. str
D. object

5. DataFrame 中如何删除一列？ 答案：A.drop()

A. drop()
B. delete_column()
C. del column
D. dropcol()

6. 在 DataFrame 中，如何给列指定一个新的名称？ 答案：A.rename()

A. rename()
B. new_name()
C. name()
D. change_name()

7. DataFrame 中如何设置一列的数据类型？ 答案：A.dtype

A. dtype
B. dataframe()
C. set_dtypes()
D. to_frame()

8. 如何对 DataFrame 中的某一列进行填充？ 答案：A.fillna()

A. fillna()
B. numpy()
C. ffill()
D. bfill()

9. DataFrame 中有多少行和多少列？ 答案：B.rowscols

A. nrows, ncols
B. rows, cols
C. nrow, ncol
D. nr, nc

10. DataFrame 中如何获取行号和列号的信息？ 答案：C.indexcolumns

A. row_number
B. column_name
C. index, columns
D. row, col

11. 以下哪个函数可以用于对 DataFrame 进行排序？ 答案：A.sort_values()

A. sort_values()
B. sorted()
C. sorted_values()
D. sort_by()

12. 以下哪个函数可以用于对 DataFrame 进行分组和汇总？ 答案：A.groupby()

A. groupby()
B. aggregate()
C. apply()
D. map()

13. 以下哪个函数可以用于创建时间序列数据集？ 答案：A.pd.date_range()

A. pd.date_range()
B. pd.Series()
C. pd.DataFrame()
D. pd.Timedelta()

14. 以下哪个函数可以用于从数据库中获取数据并加载到 DataFrame 中？ 答案：B.read_sql()

A. jdbc()
B. read_sql()
C. read_csv()
D. read_excel()

15. 以下哪个函数可以用于将 DataFrame 转换为数据库表？ 答案：B.write_sql()

A. to_frame()
B. write_sql()
C. dataframe()
D. save()

16. 以下哪个函数可以用于将 DataFrame 中的某一列进行转换？ 答案：D.transform()

A. astype()
B.apply()
C. map()
D. transform()

17. 以下哪个函数可以用于将 DataFrame 中的某一列进行插值？ 答案：A.interpolate()

A. interpolate()
B. fillna()
C. dropna()
D. replace()

18. 以下哪个函数可以用于对 DataFrame 中的缺失值进行处理？ 答案：B.fillna()

A. dropna()
B. fillna()
C. interpolate()
D. replace()

19. 以下哪个函数可以用于对 DataFrame 进行数据清洗？ 答案：B.filter()

A. clean()
B. filter()
C. preprocessor()
D. transform()

20. 以下哪个函数可以用于对 DataFrame 进行特征工程？ 答案：B.transform()

A. feature_engineering()
B. transform()
C. engineering()
D. modify_columns()

21. 以下哪种方式可以将 DataFrame 保存到数据库中？ 答案：B.write_sql()

A. to_frame()
B. write_sql()
C. dataframe()
D. save()

22. 以下哪种方式可以从数据库中获取数据并加载到 DataFrame 中？ 答案：B.read_sql()

A. jdbc()
B. read_sql()
C. read_csv()
D. read_excel()

23. 以下哪种函数可以用于将 DataFrame 中的数据导入到数据库中？ 答案：B.write_sql()

A. to_frame()
B. write_sql()
C. dataframe()
D. save()

24. 以下哪种函数可以用于将 DataFrame 中的数据导出到数据库中？ 答案：B.write_sql()

A. to_frame()
B. write_sql()
C. dataframe()
D. save()

25. 以下哪种方式可以将 DataFrame 中的某一列转换为字符串类型？ 答案：A.astype()

A.astype()
B.apply()
C. map()
D. transform()

26. 以下哪种函数可以用于将 DataFrame 中的某一列转换为数字类型？ 答案：A.astype()

A.astype()
B.apply()
C. map()
D. transform()

27. 以下哪种函数可以用于将 DataFrame 中的缺失值替换为特定的值？ 答案：B.fillna()

A. dropna()
B. fillna()
C. interpolate()
D. replace()

28. 以下哪种函数可以用于对 DataFrame 中的某一列进行降维？ 答案：A.pca()

A. pca()
B. lda()
C. svd()
D. corr()

29. 以下哪种函数可以用于对 DataFrame 中的某一列进行聚类？ 答案：D.groupby()

A. kmeans()
B. agglomerate()
C. clustermap()
D. groupby()

30. 以下哪种函数可以用于对 DataFrame 中的某一列进行独热编码？ 答案：B.get_dummies()

A. one_hot()
B. get_dummies()
C. encode()
D. ordinal()

二、问答题

1. 什么是 Pandas DataFrame？

2. 如何创建一个空的 DataFrame？

3. 如何从 CSV 文件中读取数据并创建 DataFrame？

4. 如何将 DataFrame 保存为 CSV 文件？

5. 如何在 DataFrame 中添加新列？

6. 如何删除 DataFrame 中的某个列？

7. 如何重命名 DataFrame 中的某个列？

8. 如何获取 DataFrame 中的某个列的信息？

9. 如何对 DataFrame 中的数据进行清洗和转换？

10. 如何将 DataFrame 转换为数据库表？

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参考答案

选择题：

1. A.pas 2. C.object 3. C.dataframe() 4. A.int64 5. A.drop() 6. A.rename() 7. A.dtype 8. A.fillna() 9. B.rowscols 10. C.indexcolumns
11. A.sort_values() 12. A.groupby() 13. A.pd.date_range() 14. B.read_sql() 15. B.write_sql() 16. D.transform() 17. A.interpolate() 18. B.fillna() 19. B.filter() 20. B.transform()
21. B.write_sql() 22. B.read_sql() 23. B.write_sql() 24. B.write_sql() 25. A.astype() 26. A.astype() 27. B.fillna() 28. A.pca() 29. D.groupby() 30. B.get_dummies()

问答题：

1. 什么是 Pandas DataFrame？

Pandas DataFrame 是一个二维表格，用于存储和操作数据。它是由一系列的列和行组成的，每个单元格包含一个数据元素。
思路 ：首先解释 DataFrame 的概念，然后简要描述它的特点。

2. 如何创建一个空的 DataFrame？

可以使用 Pandas 的 `DataFrame()` 函数来创建一个空的 DataFrame。
思路 ：通过使用函数名和括号来创建一个空的 DataFrame。

3. 如何从 CSV 文件中读取数据并创建 DataFrame？

可以使用 Pandas 的 `read_csv()` 函数来从 CSV 文件中读取数据并创建 DataFrame。
思路 ：介绍 `read_csv()` 函数的参数和功能，给出示例代码及解析。

4. 如何将 DataFrame 保存为 CSV 文件？

可以使用 Pandas 的 `to_csv()` 函数来将 DataFrame 保存为 CSV 文件。
思路 ：说明 `to_csv()` 函数的参数和功能，给出示例代码及解析。

5. 如何在 DataFrame 中添加新列？

可以使用 Pandas 的 `DataFrame.append()` 方法或者 `DataFrame.insert()` 方法来在 DataFrame 中添加新列。
思路 ：分别介绍这两种方法的原理和使用方式，给出示例代码及解析。

6. 如何删除 DataFrame 中的某个列？

可以使用 Pandas 的 `drop()` 函数来删除 DataFrame 中的某个列。
思路 ：介绍 `drop()` 函数的参数和功能，给出示例代码及解析。

7. 如何重命名 DataFrame 中的某个列？

可以使用 Pandas 的 `rename()` 函数来重命名 DataFrame 中的某个列。
思路 ：说明 `rename()` 函数的参数和功能，给出示例代码及解析。

8. 如何获取 DataFrame 中的某个列的信息？

可以使用 Pandas 的 `describe()` 函数来获取 DataFrame 中的某个列的信息。
思路 ：介绍 `describe()` 函数的参数和功能，给出示例代码及解析。

9. 如何对 DataFrame 中的数据进行清洗和转换？

可以使用 Pandas 的系列数据清洗和转换的方法，如去除重复值、填补缺失值、进行类型转换等。
思路 ：简要介绍这些方法的原理和用途，给出示例代码及解析。

10. 如何将 DataFrame 转换为数据库表？

可以使用 Pandas 的 `to_sql()` 函数或者 `DataFrame.to_sql()` 方法将 DataFrame 转换为数据库表。
思路 ：介绍 `to_sql()` 和 `to_sql()` 函数/方法的作用和参数，给出示例代码及解析。