在Excel中，更改图表位置在“图表工具→”功能区中进行。

1. 表格数据的图形化实质是表格内要素关系的图形化展开，反映了数据之间的直观比较，增强了数据的可读性，易发现和理解事物性质、特征、及其变化规律。常用的图表有柱形图、饼图、折线图。其中柱形图可以体现不同项目数据之间的比较；饼图能清楚地表示出；折线图多用来反映事物变化的情况，可以清楚表现出。

填空题容易

2. 图表是常用的数据可视化表达方式，基本类型有柱状图、饼图和折线图等。要直观地呈现全国各年龄段人口所占比例，最适合的图表类型是。

填空题容易

1. 要显示三个班三周成绩变化趋势，最适合的图表类型是（）

A. 柱形图 B. 饼形图 C. 折线图 D. 散点图

单选题容易

2. 王宏同学是数学学习小组的组长，他想将小组四名同学在本学期前六次数学单元测验的成绩做一个图表，了解大家的学习情况是否有进步。他把四名同学的成绩都输入到Excel工作表中。根据王宏同学的想法，可以更为直观地了解大家学习情况的图表是（）

A. 折线图 B. 饼图 C. 面积图 D. 散点图

单选题容易

3. 小明通过网络问卷收集到“双减”背景下学生阅读时长的数据，准备用图表呈现不同时长占比分布的情况，下列图表类型中最适合的是（）。

A. 折线图 B. 饼图 C. 动态热力图 D. 柱形图

单选题容易

1. 学校气象社团的小丽同学收集了当地 2023 年全年的天气数据，数据存储在“天气数据.xlsx”文件中，部分数据如图a所示。

图a

为分析该年部分气温情况，编写 Python程序，请回答下列问题：

(1) 计算 2023年的日均气温，输出全年日均气温的最高值及出现日均气温最高值的所有日期，输出结果如图b所示。

图b

实现该功能的程序如下，请在划线①处填入合适的代码。

划线②处应选填入的代码为（单选，填字母）。

A ．df1 B ．df1.values C ．df1.index

import pandas as pd

df=pd.read_excel(" ① ")

df["日均温"]=(df["最高气温℃"]+df["最低气温℃"])/2

df1=df.sort_values("日均温",ascending=False).日均温.head(1)

Max= ②

date=[ ]

for i in range(len(df)):

if df.at[i,"日均温"]==Max:

date.append(df.at[i,"日期"])

print("日均温最高值："Max,"℃")

print("日期：",date)

(2) 统计月平均气温（当月每天日均气温的平均），并绘制如图c所示的线形图，实现该功能的程序如下，请在划线③、④处填入合适的代码。

图c

df["月份"]=""

for j in range(len(df)):

df.at[j,"月份"]=df.at[j,"日期"][5:7]

df2=df.groupby("月份",as_index=True).③

plt.plot(④,df2["日均温"],label="月均温" )

plt.xlabel("月份")

plt.ylabel("温度℃")

plt.legend()

plt.show()

综合题普通

2. 某面馆2024年2月订餐数据保存在文件“ddsl.xlsx”中，部分数据如图a所示，编写Python程序，统计2月订餐最多的3种菜品，并使用图表呈现统计结果（并列前三的菜品均显示），如图b所示。

图a

import pandas as pd

df = pd.read_excel("ddsl.xlsx") #读文件中的数据

df= df.drop(["日期"，"订单号"，"单价"，"金额"]，axis=1) #删除列

dfg = df.groupby(" ① "，as_index= False).sum() #分组求和

dfs = ②

plt.bar(dfs["菜品"], dfs["份数"]) #绘制柱形图

#设置图表样式，显示图表代码略

(1) 统计2月订餐最多的3种菜品，由图b可知，该面馆有个菜并列第三。

图b

(2) 请在程序划①线处填入合适代码。

①

(3) 程序加框处应填入的正确代码为____(单选，填字母)。 A. dfs = df.sort_values("份数"，ascending= True) #升序排序 B. dfs = df.sort_values("份数"，ascending = False) C. dfs = dfg.sort_values("份数"，ascending = True) D. dfs = dfg.sort_values("份数"，ascending = False)

(4) 下列选项能实现划线②处功能的有____(多选，填字母)。 A. dfs[0:3] B. dfs.head() C. dfs[dfs.份数>=dfs["份数"][2]] D. dfs[dfs.份数>=dfs.at[2,"份数"]]

综合题普通

3. 某学院举行运动会，比赛设跳高、100米等项目，每个项目分男子组和女子组。现要进行报名数据处理和比赛成绩分析。请回答下列问题：

图 a

图 b

(1) 运动会报名规则为：对于每个项目的男子组和女子组，每个专业最多各报5人（如“软件工程”专业在男子跳高项目中最多报5人）。软件工程专业的报名数据保存在DataFrame对象df中，如图a所示。若要编写Python程序检查该专业男子跳高项目报名是否符合规则，下列方法中，正确的是 ______ （单选，填字母）。 A. 从df中筛选出性别为“男”的数据dfs，再从dfs中筛选出项目为“跳高”的数据，判断筛选出的数据行是否超过5行 B. 对df中数据按性别排序并保存到dfs中，再从dfs中筛选出项目为“跳高”的数据，判断筛选出的数据行是否超过5行 C. 从df中筛选出项目为“跳高”的数据dfs，判断dfs中是否有连续5行以上的男生数据

(2) 运动员比赛成绩的部分数据如图b所示。根据已有名次计算得，第1名至8名分别计9，7，6，5，4，3，2，1分，第8名之后计0分。实现上述功能的部分Python程序如下，请在程序中划线处填入合适的代码。

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

#读取如图 b 所示数据，保存到 DataFrame 对象 df1 中，代码略

f = [9, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

for i in range(0，len(dfl)):

rank = df1.at[i,"名次"] #通过行、列标签取单个值

score = 0

if rank <= 8:

df1.at[i,"得分"] = score

(3) 根据上述 df1 中的得分数据，统计各专业总分，绘制如图 c 所示的柱形图，实现该功能的部分 Python程序如下：

df2 = dfl.groupby(" ▲ ",as_index=False).sum() #分组求和

#设置绘图参数，代码略

plt.bar(x,y) #绘制柱形图

①请在程序中划线处填入合适的代码。

②程序的方框中应填入的正确代码为（单选，填字母）

A.x = df1["专业"]

y = df1["总分"]

B.x = df2["专业"]

y = df2["得分"]

C.df1["专业"] = "专业"

df1["总分"] = "总分"

D.Df2["专业"] = "专业"

Df2["得分"] = "得分"

综合题困难

1. 图表是常用的数据可视化表达方式，基本类型有柱状图、饼图和折线图等。要直观地呈现全国各年龄段人口所占比例，最适合的图表类型是。

填空题容易

2. 在利用统计图表进行数据可视化表达时，为了显示出随时间而变化的连续数据的发展趋势，最适宜应用的图表是（）。

A. 柱形图 B. 饼形图 C. 折线图 D. 雷达图

单选题容易

3. 新高考改革方案中，要求学生选课走班。实施前，学校组织学生进行模拟选课，并对相关数据进行处理。为直观显示每门课程选课人数所占的比例，下列图表类型最合适的是（）

A. 柱形图 B. 折线图 C. 饼图 D. 条形图

单选题容易