某超市的销售数据文件“超市销售数据.xlsx”部分内容如图a 所示：图 a

1. 某超市的销售数据文件“超市销售数据.xlsx”部分内容如图a 所示：

图 a

(1) 小杜需对图a所示的数据进行整理，下列说法正确的是（多选，填字母） A. H3单元格的数据缺失，可以用随机数填充 B. F4单元格的数据格式不一致，应将数据进行格式转换 C. C5单元格的数据存在逻辑错误 D. 第6行和第7行存在数据重复，应删除其中一行 E. 第6行和第7行存在数据重复，应将数据合并

(2) 编程统计 2022 年月度销售金额变化，python 程序如下，程序运行结果如图b所示：

图b

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']#设置中文字体格式df=pd.read_excel()

df.insert(0,’年份’,’’) #在第 1 列插入“年份”列，初始值为空

df.insert(0,’月份’,’’) #在第 1 列插入“月份”列，初始值为空

for i in df.index:

df.at[i,’年份’]=df.at[i,’销售时间’][0:4]+‘年’

df.at[i,’月份’]=df.at[i,’销售时间’][4:6]+‘月’

df1= #筛选出 2022 年度的数据

g=df1.groupby("月份",as_index=False).销售金额.sum()

plt.figure(figsize=(10,8))

plt.bar(, g.销售金额)

plt.title("2022 年月度销售金额变化表",fontsize=16)

plt.ylabel("销售金额",fontsize=12)

plt.show()

【考点】

数据整理及其目的; 编程处理数据与可视化;

【答案】

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综合题困难

1. 小王收集了近三年浙江省部分高校的一段录取分数线，存储到“gxlqx.xlsx”Excel文件中，部分数据如图所示：

请回答以下问题:

(1) 在数据分析和数据挖掘前，小王需要先对数据进行整理，下列关于数据整理的说法，正确的有（）（多选，填字母） A. C5单元格数据缺失，可直接用温州医科大学“口腔医学”专业2020分数线填充 B. 第7行是重复数据，可以直接删除 C. D2单元格的分数线异常，可上网搜索实际数据并进行修改 D. 为了方便后续数据统计与分析，将“2021分数线”列数据中所有的“分”字去除

(2) 小王通过Python编程，检索2021年最低录取分数线最高的前10所学校，代码如下：

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] #指定中文默认字体

df=pd.read_excel ("gxlqx.xlsx")

df=df[0:10]

以下选项中有两项是能实现加框处功能的，请选择并按正确顺序填写。

A . df=df.sort_values("最低分数线",ascending=True)

B . df=df.sort_values("2021 分数线",ascending=False)

C . df=df.groupby("2021 分数线",as_index=False).min()

D . df=df.groupby("学校",as_index=False).min()

(3) 小王对以上分析结果做了数据可视化处理，效果如下，请在划线处填入合适的代码。

x=df["学校"]

y=df["2021分数线"]

plt.title("2021年最低录取分数线排名的前10个学校")

plt.show ( )

综合题普通

2. 统计高一学生选课情况。高一学生要从物理、化学、生物、政治、历史、地理、技术这七门科目中选择3门作为选考科目，“1”表示已选择科目，数据存储在文件“xk.xlsx”中。

⑴根据选课情况完成填充组合列（L列）。

⑵统计组合数量，并将选课组合人数最多的5个组合以柱形图的方式呈现（如图所示）。

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

df=pd.read_excel ("xk.xlsx")

plt.rc('font',**{'family':'SimHei'})

zh=[ ]

n=df.姓名.count()

xk=["物理","化学","生物","政治","历史","地理","技术"]

#处理组合名，将组合名依次存入列表 zh 中 for i in range(n):

a=""

for x in xk:

if df.at[i,x]==1:

if x=="历史":

a=a+"史"

else:

a=a+x[0]

zh.append(a)

df["组合"]=

#将组合名填入 L 列

df1=df.groupby("组合",as_index=False).姓名.count()

df1.rename(columns={"姓名":"人数"},inplace=True) #将列标题”姓名”改成”人数” df1.sort_values("人数",,inplace=True)

df2=df1[0:5]

x=df2["组合"]

y=df2["人数"]

plt. (x,y)

plt.show ()

综合题普通

3. 为了凸显图像的轮廓及其特征，可以对图像进行二值化处理。图像二值化是将图像上的像素点的灰度值设置为0或1(0表示黑色，1表示白色)。小明设计图像二值化算法如下：

输入数据：将原图的每个像素的RGB灰度值存入二维数组img中；

处理数据：如果一个像素的RGB灰度值大于或等于阈值，则将该像素RGB灰度值设置为1，否则设置为0；

输出数据：将处理后的数据以图像形式呈现。

例如：部分图像二值化过程图-1所示。

图-1

请回答下列问题：

(1) 根据题意，若阈值为100，则图中第一行二值化处理后的编码是(用十六进制表示)。

(2) 在不改变大小的前提下，一张1024*768，256级灰度图像进行二值化处理后，其图像的压缩比是（）（单选，填字母）。 A. 256:1 B. 8:1 C. 4:1 D. 2:1

(3) 实现图像二值化功能的Python程序段如下，请在划线处填入合适的代码。

from PIL import Image

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as pl

img=np.array(Image.open('deer.jpg').convert('L'))

key=int(input('请输入设定阈值： '))

rows,cols=img.shape

for i in range(rows):

for j in range(cols):

if : #每个像素灰度值与阈值进行比较

img[i,j]=1

else:

img[i,j]=0

#图像输出程序略

(4) 阈值为100的运行结果如图-2所示，若输入阈值为50，运行程序后输出的图像有可能的是（）（单选，填字母）。

图-2

综合题普通