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Python数据分析与机器学习练习题集
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1.请首先在试卷的标封处填写您的姓名，身份证号和地址名称。
2.请仔细阅读各种题目，在规定的位置填写您的答案。
一、编程题
1.使用Pandas读取CSV文件并进行数据清洗。
题目：请使用Pandas库读取一个名为“sales_data.csv”的CSV文件，进行以下数据清洗操作：
删除重复的行。
删除空值。
转换日期列格式为标准格式（例如：YYYYMMDD）。
处理缺失值，使用中位数填充数值列，使用众数填充分类列。
2.编写函数实现时间序列数据的转换和归一化。
题目：编写一个函数，接受时间序列数据（列表形式）和目标时间序列长度，将输入的时间序列转换为指定长度，并对数据进行归一化处理（01范围内）。
3.使用NumPy库进行矩阵运算。
题目：使用NumPy库编写一个函数，接受两个矩阵作为输入，并计算它们的点积。
4.实现一个简单的线性回归模型。
题目：使用NumPy和Scikitlearn库实现一个简单的线性回归模型，用于预测房价。数据来源于“housing_data.csv”文件，包含特征和目标值。
5.使用Scikitlearn库对数据进行特征选择。
题目：使用Scikitlearn库中的特征选择方法对“data.csv”文件中的特征进行选择，选取与目标变量相关性最高的5个特征。
6.使用决策树进行分类问题建模。
题目：使用Scikitlearn库中的决策树分类器对“iris_data.csv”文件进行分类建模，识别三种鸢尾花种类。
7.实现Kmeans聚类算法。
题目：使用Scikitlearn库中的Kmeans聚类算法对“customer_data.csv”文件进行聚类分析，找出潜在的顾客细分市场。
答案及解题思路：
1.使用Pandas读取CSV文件并进行数据清洗。
答案：使用`pandas.read_csv()`函数读取文件，然后使用`drop_duplicates()`,`dropna()`,`to_datetime()`,`fillna()`等函数进行数据清洗。
解题思路：首先导入Pandas库，然后读取CSV文件，对日期列进行格式转换，处理缺失值和重复行。
2.编写函数实现时间序列数据的转换和归一化。
答案：编写函数`normalize_time_series(data,target_length)`，其中`data`是输入的时间序列数据，`target_length`是目标时间序列长度。
解题思路：在函数内部，首先将时间序列截断或填充到目标长度，然后使用MinMax归一化方法进行数据转换。
3.使用NumPy库进行矩阵运算。
答案：编写函数`matrix_dot_product(matrix1,matrix2)`，其中`matrix1`和`matrix2`是输入的两个矩阵。
解题思路：使用NumPy的`dot()`函数计算两个矩阵的点积。
4.实现一个简单的线性回归模型。
答案：使用`scikitlearn.linear_model.LinearRegression()`类创建线性回归模型。
解题思路：加载数据，将特征和目标值分割，然后创建线性回归模型，进行拟合和预测。
5.使用Scikitlearn库对数据进行特征选择。
答案：使用`sklearn.feature_selection.SelectKBest()`类进行特征选择。
解题思路：加载数据，创建SelectKBest对象，指定选择的特征数量，进行特征选择。
6.使用决策树进行分类问题建模。
答案：使用`scikitlearn.tree.DecisionTreeClassifier()`类创建决策树分类器。
解题思路：加载数据，分割特征和标签，创建决策树分类器，进行拟合和预测。
7.实现Kmeans聚类算法。
答案：使用`scikitlearn.cluster.KMeans()`类实现Kmeans聚类。
解题思路：加载数据，创建KMeans对象，指定聚类数量，进行聚类。
二、选择题
1.下面哪个库不是Python常用的数据分析库？
A.NumPy
B.Pandas
C.SciPy
D.TensorFlow
2.下列哪种方法不是降维技术？
A.PCA
B.主成分分析