2025年大數據分析師職業技能測試卷：Python數據分析庫PyTables應用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Python數據分析庫PyTables基礎操作要求：請根據所學知識，完成以下操作題。1.使用PyTables創建一個名為“data.h5”的文件，并創建一個名為“table”的表，包含以下列：id（整數類型），name（字符串類型），age（整數類型），salary（浮點數類型）。2.向“table”表中插入以下數據：[(1,'Alice',25,5000.0),(2,'Bob',30,6000.0),(3,'Charlie',35,7000.0)]。3.修改“table”表中的第二行數據，將name列的值修改為'Max'。4.刪除“table”表中的第三行數據。5.查詢“table”表中年齡大于28歲的所有記錄。6.查詢“table”表中工資最高的記錄。7.查詢“table”表中工資在5000到7000之間的記錄。8.查詢“table”表中id為2的記錄。9.查詢“table”表中name列包含字母'A'的所有記錄。10.查詢“table”表中所有記錄的年齡總和。二、PyTables高級操作要求：請根據所學知識，完成以下操作題。1.使用PyTables創建一個名為“data.h5”的文件，并創建一個名為“table”的表，包含以下列：id（整數類型），name（字符串類型），age（整數類型），salary（浮點數類型），department（字符串類型）。2.向“table”表中插入以下數據：[(1,'Alice',25,5000.0,'HR'),(2,'Bob',30,6000.0,'Tech'),(3,'Charlie',35,7000.0,'Sales')]。3.創建一個名為“summary”的數組，包含以下列：max_salary（浮點數類型），min_salary（浮點數類型），average_salary（浮點數類型），max_age（整數類型），min_age（整數類型），average_age（整數類型）。4.將“table”表中的數據匯總到“summary”數組中。5.查詢“table”表中每個部門的平均工資。6.查詢“table”表中每個部門的平均年齡。7.查詢“table”表中工資最高的部門。8.查詢“table”表中年齡最大的部門。9.查詢“table”表中工資最高的前三個部門。10.查詢“table”表中年齡最大的前三個部門。四、PyTables數據索引與查詢優化要求：請根據所學知識，完成以下操作題。1.在“table”表中創建一個名為“age_idx”的索引，基于age列。2.使用創建的索引查詢年齡大于30歲的所有記錄。3.刪除“age_idx”索引。4.使用PyTables進行查詢優化，查詢“table”表中工資高于平均工資的所有記錄。5.使用PyTables進行查詢優化，查詢“table”表中年齡在25歲到35歲之間的記錄。6.使用PyTables進行查詢優化，查詢“table”表中所有部門的名稱。7.使用PyTables進行查詢優化，查詢“table”表中工資最高的部門的所有員工信息。8.使用PyTables進行查詢優化，查詢“table”表中所有部門的平均工資。9.使用PyTables進行查詢優化，查詢“table”表中年齡最大的員工信息。10.使用PyTables進行查詢優化，查詢“table”表中工資最低的員工信息。五、PyTables數據壓縮與格式化要求：請根據所學知識，完成以下操作題。1.在創建“table”表時，對salary列應用gzip壓縮。2.查詢“table”表中salary列的壓縮信息。3.將“table”表中的salary列的壓縮格式更改為blosc壓縮。4.查詢“table”表中salary列的壓縮格式。5.使用PyTables將“table”表的數據格式更改為只讀格式。6.查詢“table”表的數據格式。7.將“table”表的數據格式從只讀格式恢復為讀寫格式。8.使用PyTables將“table”表的數據格式化輸出，顯示所有列的數據。9.使用PyTables將“table”表的數據格式化為JSON格式。10.使用PyTables將“table”表的數據格式化為CSV格式。六、PyTables文件管理要求：請根據所學知識，完成以下操作題。1.在“data.h5”文件中創建一個名為“group”的組。2.在“group”組中創建一個名為“subgroup”的子組。3.在“subgroup”子組中創建一個名為“table”的表，包含以下列：id（整數類型），name（字符串類型），age（整數類型），salary（浮點數類型）。4.向“table”表中插入以下數據：[(1,'David',40,8000.0),(2,'Eve',45,9000.0),(3,'Frank',50,10000.0)]。5.查詢“subgroup”組中的“table”表。6.刪除“subgroup”組。7.刪除“group”組。8.查詢“data.h5”文件中所有組的信息。9.重命名“data.h5”文件為“new_data.h5”。10.復制“new_data.h5”文件到當前目錄下的“backup_data.h5”。本次試卷答案如下：一、Python數據分析庫PyTables基礎操作1.答案：```pythonfromtablesimportopen_file,IsDescription#創建文件file=open_file('data.h5',mode='w')#創建表table_desc=IsDescription([("id",int64),("name",str),("age",int64),("salary",float64)])table=file.create_table('/table','table',table_desc)#插入數據data=[(1,'Alice',25,5000.0),(2,'Bob',30,6000.0),(3,'Charlie',35,7000.0)]table.append(data)#關閉文件file.close()```解析思路：-導入PyTables所需的模塊。-使用`open_file`函數創建一個新文件，指定模式和文件名。-定義一個表描述，包含列名和數據類型。-使用`create_table`函數創建表，指定路徑、表名和表描述。-定義要插入的數據。-使用`append`方法將數據插入到表中。-關閉文件以保存更改。2.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打開文件file=open_file('data.h5',mode='a')#修改第二行數據table=file.get_table('/table')row=table.rowrow[0]=2row['name']='Max'row.update()table.append(row)#關閉文件file.close()```解析思路：-打開之前創建的文件，指定模式和文件名。-使用`get_table`函數獲取表對象。-使用`row`屬性訪問表中的行。-修改指定行的數據。-使用`update`方法更新行數據。-使用`append`方法將更新后的行重新插入到表中。-關閉文件以保存更改。3.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打開文件file=open_file('data.h5',mode='a')#刪除第三行數據table=file.get_table('/table')row=table.rowrow.read()row.delete()table.flush()#關閉文件file.close()```解析思路：-打開文件，使用追加模式。-獲取表對象。-讀取要刪除的行。-使用`delete`方法刪除行。-使用`flush`方法刷新表。-關閉文件以保存更改。二、PyTables高級操作1.答案：```pythonfromtablesimportopen_file,IsDescription#創建文件file=open_file('data.h5',mode='w')#創建表table_desc=IsDescription([("id",int64),("name",str),("age",int64),("salary",float64),("department",str)])table=file.create_table('/table','table',table_desc)#插入數據data=[(1,'Alice',25,5000.0,'HR'),(2,'Bob',30,6000.0,'Tech'),(3,'Charlie',35,7000.0,'Sales')]table.append(data)#創建數組summary_desc=IsDescription([("max_salary",float64),("min_salary",float64),("average_salary",float64),("max_age",int64),("min_age",int64),("average_age",int64)])summary_array=file.create_array('/summary','summary',summary_desc)#匯總數據summary_array[...]=table.row#關閉文件file.close()```解析思路：-創建文件和表，插入數據，與第一題類似。-定義數組的描述，包含列名和數據類型。-創建數組。-使用表行數據填充數組。-關閉文件以保存更改。2.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打開文件file=open_file('data.h5',mode='r')#查詢每個部門的平均工資summary=file.get_array('/summary')departments=table.get_col('department')average_salaries=summary[departments].average_salary#關閉文件file.close()```解析思路：-打開文件，使用只讀模式。-獲取數組和表對象。-獲取部門的列。-使用數組中對應部門的工資列計算平均工資。-關閉文件。3.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打開文件file=open_file('data.h5',mode='r')#查詢每個部門的平均年齡summary=file.get_array('/summary')departments=table.get_col('department')average_ages=summary[departments].average_age#關閉文件file.close()```解析思路：-打開文件，使用只讀模式。-獲取數組和表對象。-獲取部門的列。-使用數組中對應部門的年齡列計算平均年齡。-關閉文件。四、PyTables數據索引與查詢優化1.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打開文件file=open_file('data.h5',mode='a')#創建索引table=file.get_table('/table')table.create_index('age_idx','age')#使用索引查詢forrowintable.where('age>30'):print(row)#刪除索引table.remove_index('age_idx')#關閉文件file.close()```解析思路：-打開文件，使用追加模式。-獲取表對象。-創建基于age列的索引。-使用`where`方法通過索引查詢年齡大于30歲的記錄。-刪除索引。-關閉文件。2.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打開文件file=open_file('data.h5',mode='r')#查詢工資高于平均工資的記錄summary=file.get_array('/summary')average_salary=summary[0].average_salaryforrowintable.where('salary>average_salary'):print(row)#關閉文件file.close()```解析思路：-打開文件，使用只讀模式。-獲取數組和表對象。-獲取平均工資。-使用`where`方法查詢工資高于平均工資的記錄。-關閉文件。3.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打開文件file=open_file('data.h5',mode='r')#查詢年齡在25歲到35歲之間的記錄forrowintable.where('age>=25andage<=35'):print(row)#關閉文件file.close()```解析思路：-打開文件，使用只讀模式。-使用`where`方法查詢年齡在25歲到35歲之間的記錄。-關閉文件。五、PyTables數據壓縮與格式化1.答案：```pythonfromtablesimportopen_file,IsDescription#創建文件file=open_file('data.h5',mode='w')#創建表并應用gzip壓縮table_desc=IsDescription([("id",int64),("name",str),("age",int64),("salary",float64)])table=file.create_table('/table','table',table_desc,filters=(5,'gzip'))#插入數據data=[(1,'Alice',25,5000.0),(2,'Bob',30,6000.0),(3,'Charlie',35,7000.0)]table.append(data)#關閉文件file.close()```解析思路：-創建文件和表，插入數據，與第一題類似。-在創建表時，通過`filters`參數指定gzip壓縮。-關閉文件以保存更改。2.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打開文件file=open_file('data.h5',mode='r')#查詢salary列的壓縮信息table=file.get_table('/table')compression_info=table.get_node('/table/salary')._v_compression#關閉文件file.close()```解析思路：-打開文件，使用只讀模式。-獲取表對象。-使用`_v_compression`屬性獲取salary列的壓縮信息。-關閉文件。3.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打開文件file=open_file('data.h5',mode='a')#更改salary列的壓縮格式為blosctable=file.get_table('/table')table.set_node('/table/salary',filters=(5,'blosc'))#關閉文件file.close()```解析思路：-打開文件，使用追加模式。-獲取表對象。-使用`set_node`方法更改salary列的壓縮格式為blosc。-關閉文件。六、PyTables文件管理1.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#創建組file=open_file('data.h5',mode='a')group=file.create_group('/group')subgroup=file.create_group('/group/subgroup')file.close()```解析思路：-打開文件，使用追加模式。-使用`create_group`方法創建一個名為"group"的組。-在"group"組中創建一個名為"subgroup"的子組。-關閉文件以保存更改。2.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打開文件file=open_file('data.h5',mode='r')#創建表table_desc=IsDescription([("id",int64),("name",str),("age",int64),("salary",float64)])table=file.create_table('/group/subgroup/table','table',table_desc)#插入數據data=[(1,'David',40,8000.0),(2,'Eve',45,9000.0),(3,'Frank',50,10000.0)]table.append(data)#關閉文件file.close()```解析思路：-打開文件，使用追加模式。-創建一個名為"group"的組，并在其中創建一個名為"subgroup"的子組。-在"subgroup"子組中創建一個名為"table"的表，插入數據。-關閉文件以保存更改。3.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打開文件file=open_file('data.h5',mode='r')#查詢subgroup組中的table表table=file.get_table('/group/subgroup/table')forrowintable:print(row)#關閉文件file.close()```解析思路：-打開文件，使用只讀模式。-獲取"subgroup"組中的"table"表對象。-使用`for`循環遍歷表中的所有行并打印。-關閉文件。4.答案：```pythonfromtablesimportopen_file#打開文件file=open_file('data.h5',mode='a')#刪除subgroup組subgroup=file.get_node('/group/subgroup')subgroup._v_delete()#關閉文件file.close()```解析思路：-打開文件，使用追加模式。-獲取"subgroup"節點。-使用`_v_delete`方法刪除"subgroup"組。-關閉文件以保存更改。5.答案：```pythonfromtables