数据处理笔试题目及答案，数据处理笔试题

数据处理笔试题及答案

一、题目

假设有一个包含学生信息的数据集，包括学生的姓名、年龄、性别、成绩等字段，请使用 Python 语言对该数据集进行以下处理：

1、读取数据集，并将其存储为一个 DataFrame 对象。

2、计算每个学生的平均成绩。

3、找出成绩最高的学生，并输出其姓名和成绩。

4、按照年龄对学生进行升序排序，并输出排序后的数据集。

5、计算每个年龄段（以 5 岁为一个区间）的学生人数。

二、答案

以下是使用 Python 语言解决上述问题的代码：

import pandas as pd
读取数据集
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
        '年龄': [18, 19, 20, 21, 22],
        '性别': ['男', '男', '女', '女', '男'],
        '成绩': [85, 90, 95, 88, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
计算每个学生的平均成绩
df['平均成绩'] = df['成绩'].mean()
找出成绩最高的学生，并输出其姓名和成绩
max_score = df['成绩'].max()
max_student = df[df['成绩'] == max_score]
print("成绩最高的学生是：", max_student['姓名'].values[0], "，成绩是：", max_score)
按照年龄对学生进行升序排序，并输出排序后的数据集
sorted_df = df.sort_values(by='年龄')
print("按照年龄升序排序后的数据集：")
print(sorted_df)
计算每个年龄段（以 5 岁为一个区间）的学生人数
age_ranges = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30]
age_labels = ['0-4', '5-9', '10-14', '15-19', '20-24', '25-29', '30+']
df['年龄区间'] = pd.cut(df['年龄'], bins=age_ranges, labels=age_labels)
age_count = df['年龄区间'].value_counts()
print("每个年龄段的学生人数：")
print(age_count)

三、解析

1、使用pandas库的read_csv函数读取数据集，并将其存储为一个DataFrame对象。

2、使用mean方法计算每个学生的平均成绩，并将结果存储在一个新的列中。

3、使用max方法找出成绩最高的学生，并使用loc方法输出其姓名和成绩。

4、之后，使用sort_values方法按照年龄对学生进行升序排序，并使用print函数输出排序后的数据集。

5、使用cut方法将年龄字段划分为不同的年龄段，并使用value_counts方法计算每个年龄段的学生人数，并使用print函数输出结果。

四、总结

通过以上代码，我们可以对学生数据集进行基本的处理和分析，包括计算平均成绩、找出成绩最高的学生、按照年龄排序以及计算每个年龄段的学生人数等，这些操作是数据处理和分析中常见的任务，可以帮助我们更好地理解和利用数据集。

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