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Python数据分析与应用
第4章 数据预处理
本章共 26 题，可按题型筛选。
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单选
填空
简答
编程
从第一题开始
#1
单选
在使用 Pandas 处理缺失值时，若想检测数据集中哪些位置 不是 缺失值，应使用以下哪个 函数？
#2
单选
调用 df.dropna(how='all') 时，Pandas 会执行以下哪种操作？
#3
单选
在 fillna() 方法中，如果设置参数 method='ffill'，其填充逻辑是：
#4
单选
关于 duplicated(keep='last') 方法的描述，正确的是：
#5
单选
3
σ
3\sigma
3
σ
原则（拉依达原则）在检测异常值时，主要适用于以下哪种分布的数据集？
#6
单选
在箱形图检测中，判定为“异常值”的数值通常位于以下哪个区间之外？
#7
单选
使用 concat() 函数进行合并时，若想实现“纵向堆叠”且仅保留“共有列”，正确的参数配置 是：
#8
单选
merge() 函数中，参数 how='left' 代表的含义是：
#9
单选
将一个分层索引的 DataFrame 对象的列“旋转”为行，应使用以下哪个方法？
#10
单选
哑变量（Dummy Variables）处理中，常用 0 和 1 来表示类别。这里的 1 通常代表：
#11
填空
在 Pandas 中，缺失值通常使用 Python 的 None 或 NumPy 的 ________ 来表示，统一标 记为 NaN。
#12
填空
dropna() 方法中的 axis 参数默认值为 ________，表示删除包含缺失值的行。
#13
填空
fillna() 方法的 ________ 参数可以限制连续填充缺失值的最大数量。
#14
填空
根据
3
σ
3\sigma
3
σ
原则，数值落在区间
(
μ
−
3
σ
,
μ
+
3
σ
)
(\mu - 3\sigma, \mu + 3\sigma)
(
μ
−
3
σ
,
μ
+
3
σ
)
内的概率约为 ________。
#15
填空
箱形图中的
I
Q
R
IQR
I
QR
（四分位距）计算公式为：$IQR = $ ________。
#16
填空
replace() 方法中，如果想同时将多个异常值
[
23
,
50
]
[23, 50]
[
23
,
50
]
替换为
[
3
,
2
]
[3, 2]
[
3
,
2
]
，需要传入两个 ________ 类型的对象。
#17
填空
如果数据中包含“￥”等货币符号导致无法运算，应先清洗符号，再利用 ________ 方法或 to_numeric() 函数转换类型。
#18
填空
concat() 函数进行合并时，参数 join 的默认值是 ________，表示取并集。
#19
填空
pivot() 方法包含三个主要参数：index（新行索引）、columns（新列索引）和 ________ （填充值）。
#20
填空
cut() 函数执行面元划分后，返回的对象类型是 ________ 类对象。
#21
简答
原理推导 ：请简述为什么在机器学习预处理中，箱形图相比
3
σ
3\sigma
3
σ
原则在检测异常值 时具有更强的普适性？
#22
简答
逻辑辨析 ：请解释 stack() 与 unstack() 在重塑分层索引时的具体区别。
#23
简答
统计含义 ：在进行面元划分（cut）时，参数 bins 传入一个整数与传入一个列表（如 [18, 30, 50, 100]）在逻辑上有何不同？
#24
简答
数学表达 ：已知一组数据的下四分位数为
Q
1
Q1
Q
1
，上四分位数为
Q
3
Q3
Q
3
。请写出判断一个数 值
x
x
x
为异常值的逻辑数学条件。
#25
简答
实际应用 ：为什么类别型特征（如“职业”）在输入大多数机器学习算法模型前，必须进行 哑变量（One-hot）处理？
#26
编程
应用场景 ：你收到一份关于二手房成交的数据 house_df，包含三列：price（单价）、area（面 积）、status（装修状态：'简装', '精装'）。请补全代码，完成以下预处理任务： 1. 检测并删除 price 列中的缺失值。 2. 使用
3
σ
3\sigma
3
σ
原则剔除 price 列的异常值。 3. 将 status 列转换为哑变量矩阵，并与原数据拼接。 import pandas as pd import numpy as np # 假设 house_df 已经加载 # 1. 删除 price 中的缺失值 house_df.________(subset=[ 'price' ], inplace= True ) # 2. 定义 3-sigma 过滤逻辑 def filter_sigma(df, col): mean_val = df[col].________() std_val = df[col].________() # 逻辑：保留在 (mean-3*std, mean+3*std) 范围内的行 rule = (df[col] > mean_val - 3 * std_val) & (df[col] < mean_val + 3 * std_val) return df[rule] house_clean = filter_sigma(house_df, 'price' ) # 3. 哑变量处理 status_dummies = pd.________(house_clean[ 'status' ], prefix= '装修' ) # 拼接回原表 final_df = pd.________([house_clean, status_dummies], axis= 1 )