第3章数据处理与应用2024—2025学年高中信息技术人教/中图版（2019）必修1

第3章 数据处理与应用 一、选择题 1．将制作好的Excel图表复制到Word文档中，若Excel中制作图表数据源中的单元格数据发生改变，则Excel中的图表和Word文档中的图表（ ） A．都不变 B．都改变 C．前者会变，后者不变 D．前者不变，后者会变 2．五一黄金周刚过，国家相关部门立即统计分析全国各景区游客人数、旅游花费等数据，从数据分析的角度看，这主要是为了（  ） A．了解事物的现状 B．剖析事物发展历程 C．发布新闻 D．存储数据 3．《数据与计算》中提到了数据处理的一般过程，包括数据采集、存储、加工、分析和表达。以下哪个选项不是数据处理的一般过程的一部分？（   ） A．数据采集 B．数据存储 C．数据销毁 D．数据表达 4．下列关于数据管理与安全的说法，错误的是（   ） A．数据管理是计算机出现之后才有的 B．可以通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段，保证数据的安全 C．硬盘驱动器损坏、黑客入侵、感染计算机病毒、遭受自然灾害等都会威胁数据安全 D．计算机数据的管理已经经历了人工管理、文件管理和数据库管理三个阶段 5．为了形象地呈现数据中的信息，可用不同的图表将数据可视化。图1所用的图表是（   ） B3 ×    ✔    fx =SUM（B4:B6） 4 A      B C D       E       F 1 2022年1-12月广西主要经济指标数据表 2 指标 总量（亿元） 增速（%）   第一产业第二产业第三产业 3 广西生产总值 26300.87| 2.9| 4 第一产业 4269.81 5.0 5 第二产业 8938.57 3.2 6 第三产业 13092.49 2.0 7 8 数据来源：广西壮族自治区统计局 9                                             图1 A．饼图 B．柱形图 C．雷达图 D．折线图 6．以下可以采集到音频信息的设备是（    ） A．耳机 B．扬声器 C．录音笔 D．功率放大器 7．采用如图所示的词云图表达信息的方式属于（   ） A．文字化形式 B．具体化形式 C．虚拟化形式 D．可视化形式 8．小李的智能手机中存储了很多照片、视频和电子银行、支付宝等个人重要账户信息，他给手机和APP设置了密码，下列密码设置合理的是（   ） A．小李将自己的生日作为密码 B．密码包含字母（大小写）、数字、符号，长度超过了8位 C．不同的应用程序APP，都使用一个相同的密码 D．为方便记忆，设置密码为123456 9．下列关于数据安全的说法，不正确的是（   ） A．保护数据安全需要保护存储数据的介质 B．保护数据安全需要提高数据本身的安全 C．数据校验可以提高数据的完整性 D．重要数据可以通过加密与数据校验提升安全性，不必备份 10．“某地一月第一周最高气温”数据如下表所示，小东编写Python 程序代码如下，则程序执行后输出的图表是（   ） A． B． C． D． 11．下列选项中，可以实现数据可视化的软件是（   ） A．Excel B．计算器 C．写字板 D．记事本 12．下列属于提高数据本身的安全的措施是（   ） A．数据校验 B．磁盘阵列 C．数据备份 D．异地容灾 13．下图所示为某次会议的人员构成情况，若用WPS图表来体现各类人员的比例，最合适的图表类型是（  ） A．折线图 B．散点图 C．饼图 D．雷达图 14．关于数据的隐私保护，下列做法不正确的是（  ） A．智能终端中的访问权限对应用软件全部授权开放 B．运用技术手段提高数据安全性 C．提升个人数据保护意识 D．对数据使用者进行道德和法律的约束 15．为了更好地了解某地的水质情况，科研人员采集了该地各监测点当天的水质数据。数据中包含了各监测点的水质类别、水温（℃）、pH、溶解氧（mg/L）、高锰酸盐指数（mg/L）。通过数字化学习，小申了解到水质类别从高到低分为1-5类，级别最高（质量最好）为1，级别最低（质量最差）为5。采集的水质数据如表所示，小申使用Python的数据分析核心库pandas提供的方法进行数据整理。经检查确认，对于同一监测点出现多条记录的情况，视为重复记录，只需保留其中的第一条。若读取的数据存放在变量df中，以下方法中能够正确去重的是（   ） 监测点名称 水质类别 水温 pH 溶解氧 高锰酸盐指数 监测点 1 4 24.8 7.25 4.77 5.16 监测点 2 3 23.6 7.56 5.62 3.54 监测点 3 5 24 6.99 2.45 4.75 …… …… …… …… …… …… 监测点 9 4 25 7.33 4.16 5.84 监测点 2 3 23.6 7.56 5.62 3.54 监测点 10 3 24.1 7.27 5.18 4.35 监测点 11 1 23.3 7.74 7.76 1.86 A．df.dropna(axis=1,how='any',inplace=True) B．df.dropna(axis=0,how='any',inplace=False) C．df.drop_duplicates(subset=['监测点名称'],keep='first',inplace=True) D．df.drop_duplicates(subset=['监测点名称'],keep='last',inplace=False) 16．南水北调是一项跨世纪的重大工程。实施前，有关部门进行了广泛深入的研究，做了大量的数据处理工作。要想了解我国部分地区水库蓄水情况，需要经历的数据处理过程主要有以下若干环节，具体实施时这些环节的正确排序是（    ） ① 利用柱形图直观地呈现分析结果 ② 分析黄河流域和长江流域近年来降水量、水位情况等数据 ③ 通过国家统计和水利等部门的官方网站获取关于水库蓄水的权威数据 ④ 对水文资料数据进行整理、纠错，并将有效数据设置为两位小数的数据格式 A．①②③④ B．③④①② C．③④②① D．④③②① 二、填空题 17．数据管理设计主要负责与具体数据管理系统相衔接，包括数据采集、 、 和呈现等方面，为系统中需要长久存储的数据对象提供数据存储的方案。 18．在数值计算中， 是用来衡量算法对于输入数据小的变化所引起输出结果变化的敏感程度。 19．在《数据与计算》中，数据可视化是数据分析的重要环节，它通过图形、图像等形式直观展示数据，帮助人们理解数据内涵和发现数据背后的规律。数据可视化常用的图表类型包括条形图、折线图、饼图、散点图和 图等。 20．数据处理是指对数据进行 、 、 和 的过程，它是调查研究的核心。 21．为了更好地了解某地的水质情况，科研人员采集了该地各监测点当天的水质数据。数据中包含了各监测点的水质类别、水温（℃）、pH、溶解氧（mg/L）、高锰酸盐指数（mg/L）。通过数字化学习，小申了解到水质类别从高到低分为1-5类，级别最高（质量最好）为1，级别最低（质量最差）为5。小申把整理后的数据存储于“T4_2.csv”文件中。如图所示，他写程序对这些数据进行分析，在水质类别为3的记录中，找出水温的最大值。请将程序填写完整，可以点击图标进入开发环境，数据文件与程序位于同一文件夹目录，本题提供的环境仅用作算法验证。 import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_csv('T4_2.csv',encoding='ANSI') mydf=df[(____① ==3)] temp=np.max(mydf['水温']) print(temp) 三、判断题 22．加密和解密本质上是对数据进行的某种交换，控制加密和解密的过程进行的是密钥。( ) 23．格式化数据可以增强数据的可读性和辨识度。( ) 24．在信息社会活动中，数据的价值日益凸显，因此，养成良好的数据备份习惯，有助于避免因为重要数据丢失而给工作和学习造成损失。( ) 25．为避免本地数据的丢失和损毁，确保信息系统在遭受破坏后能迅速恢复原来的正常工作，异地备份是一种有效方法。( ) 四、操作题 26．某学校近期进行了学生体质测试。该校的体质测试系统可以实现自动采集学生体测数据（如身高、体重、肺活量和立定跳远等），并修改数据库中学生体测数据“fitness_ test”表中记录相应字段的数据，该数据表中的部分数据如下所示： id name gender height weight lung jump … 230101 李四 女 1．65 50 2096 195 … 230102 刘梅 女 1．63 59 3034 210 … … … … … … … … … 230134 张三 男 1.76 68 2918 242 … 230135 王五 男 1.81 65 4530 261 … 230136 小齐 男 注: 字段名 id name gender height weight lung jump 说明 学号 姓名 性别 身高 体重 肺活量 立定跳远 单位 \ \ \ 米(m) 公斤(kg) 毫升(ml) 厘米(cm) （1）数据库中体测数据“fitness _test”表中的身高“height”字段的数据类型应为( ) A．text    B．numeric    C．integer （2）小齐同学（学号：230136）在肺活量测试中，通过肺活量测试仪测得的肺活量为3600（毫升）， 那么实现将该数据写入到数据库中“fitness _ test”表的SQL 语句应为( ) A．update fitness_test set lung=3600 where id="230136"    B．update fitness_test set lung=3600 where name="小齐" C．insert into fitness_test(lung) values(3600)     D．insert into fitness_test(id, name, lung) values("230136","小齐",3600) （3）该学校所在城市在进行学生体测期间，一天产生的学生体测数据大概就有500多万条，这体现了大数据的( )特征。 A．数据规模大    B．数据类型多    C．处理速度快    D．价值密度低 该学校每年会对学生体测数据进行信息公开。小申想利用互联网数据采集方法，编写Python程序获取学校官网公开的近年来各年级的体测数据来进行一定的分析。 （4）获取网页和解析网页需要用到的模块分别是( ) A．requests 和 numpy    B．pandas 和 BeautifulSoup    C．numpy 和 pandas    D．requests 和 BeautifulSoup （5）小申获取的部分网页源代码如下，现要从中抓取各年级人数并保存到列表 s中，则下方程序中的①和②处应分别为( ) … h = r. get(url) h. encoding = "utf-8" sp = bs(h. text,"html. parser") nums = sp.① (". num") #通过标签的类名抓取人数数据标签 s=[] for i in nums: s.② (i. text) #向列表s中添加去掉标签后的人数 <table border=1>     <thead>         <th>年级</th>         <th>人数</th> …… </thead>     <tbody>         <tr> <td>2021 级</td> <td class='num'>526</td> …… </tr>         <tr> <td>2022 级</td> <td class='num'>492</td> …… </tr>         <tr> <td>2023 级</td> <td class='num'>541</td> …… </tr>     </tbody> </table> A．find  append    B．select  insert    C．find  insert    D．select  append 小申将收集到的数据进行初步汇总，保存至文件“学生体测数据．csv”中，部分数据如下所示： 年份 年级 人数 平均肺活量 … 2022 19级 509 … 2022 20级 532 3042.1 … 2022 21级 527 3025.8 … 2023 20级 533 3062.6 … 2023 21级 528 3052.3 … 2023 22级 493 3026.7 … 2024 21级 526 3074.5 … 2024 22级 492 3068.9 … 2024 22级 492 … 2024 23级 541 3045.8 … （6）小申发现数据中存在数据重复和缺失问题，想利用 Python 程序对数据进行整理，请你根据小申的注释，补充程序中①、②和③这三处的代码。 import pandas as pd #读取数据 df=pd. read_csv("学生体测数据.csv", encoding='ANSI') #去除存在缺失值的记录 df. dropna(how="any", inplace=① ) #去除重复记录，保留第一条 df. drop_duplicates(subset=["年价"," ② "], keep="③___, inplace=True) #保存数据 df. to_csv("学生体测数据整理. csv", encoding="ANSI") ①   ②   ③ （7）小申想要检测“平均肺活量”中是否存在异常值，可以通过绘制 图或 图来直观显示是否存在异常值点。 （8）对学生体测数据进行整理后，小申想要分析21 级学生在 2022～2024 年间平均肺活量的变化趋势，请补全程序中①和②两处代码。 …… #读取数据 df=pd.read_csv("学生体测数据整理.csv, encoding='ANSI') #筛选出21级2022^2024年的数据 df=df[(① )&amp; (df["年份"]>=2022) &amp; (df["年份"]<=2024) ] #绘制平均肺活量随年份变化的折线图 plt. plot(df["年份"],② ) plt. show() ①   ② （9）下图是小申绘制的 2022 年三个年级的学生平均体重情况的柱状图，从此图中，可以得到的结论有 。 试卷第1页，共3页 试卷第1页，共3页 学科网（北京）股份有限公司 参考答案： 1．C 【详解】本题考查图表。当在Excel中制作图表的数据源中的单元格数据发生改变时，Excel中的图表会相应地自动更新改变（因为Excel图表与数据源存在动态关联）。然而，将Excel图表复制到Word文档中后，Word文档中的图表就与Excel数据源失去了动态链接，不会随着Excel数据源的改变而自动更新，即保持不变。故答案为：C。 2．B 【详解】本题考查数据分析。五一黄金周刚过，国家相关部门立即统计分析全国各景区游客人数、旅游花费等数据，从数据分析的角度看，这主要是为了剖析事物发展历程，以做好预测。故选B。 3．C 【详解】本题考查数据处理。选项C，数据销毁在数据处理的一般过程中并不常见。数据处理主要关注数据的采集、存储、加工、分析和表达，而数据销毁通常是在数据不再需要或达到存储期限后进行的安全操作，不属于数据处理的主要过程。其它选项均为数据处理过程，故正确答案为选项C。 4．A 【详解】本题考查数据管理与安全。数据管理并不是计算机出现之后才有的，人类在没有计算机的时代也在进行数据管理，只是随着计算机的发展，数据管理变得更加复杂和重要。故答案为：A。 5．A 【详解】本题考查数据可视化。图表是工作表的一部分，是数据表的一种表达方式，用来图形化表达数据表，使数据表更明了、直观、用来更加清晰的观察数据之间的关系。从图中可以看出所用的图表是饼图，它反应数据之间的比例分配关系。故选：A。 6．C 【详解】本题考查信息采集。耳机用于播放音频，而不是采集音频，A选项错误；扬声器用于输出音频信号，而不是采集音频，B选项错误；录音笔是一种专门用于采集音频信息的设备，它通常用于录音、存储音频数据，并可以在后续进行播放或传输到其他设备进行处理，C选项正确；功率放大器通常用于增加音频信号的电平，而不是采集音频信息，D选项错误。故答案为C选项。 7．D 【详解】本题考查可视化表达。词云图是一种将文本信息按照词频大小以视觉化的方式呈现出来的图表，通常使用不同大小和颜色的字体来表示词语的重要程度。因此，采用词云图表达信息的方式属于可视化形式。故答案为：D。 8．B 【详解】本题考查的是密码相关知识。一般来说密码同时包含字母大小写、数字以及特殊字符，其安全性比较高；不同的应用程序APP，使用不相同的密码。故本题应选B。 9．D 【详解】本题考查的是数据安全。重要数据可以通过加密与数据校验提升安全性，同时也需要备份，避免由于信息丢失造成的重大损失。故选D。 10．A 【详解】本题考查Python数据分析相关内容。plt.rcParams是Matplotlib中一个强大而灵活的工具，它允许我们轻松地定制图形的样式和外观。plt.plot()是Matplotlib库中用于绘制线图（折线图）的主要函数之一，它的作用是将一组数据点连接起来，以可视化数据的趋势、关系或模式。plt.rcParams['font.family']=['simhei']将字体设置为'simhei'（黑体），故本题答案是A选项。 11．A 【详解】本题考查数据可视化。 Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据处理、分析和可视化。它内置了多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，可以轻松地将数据转化为直观的图形表示。用户只需选择数据区域，点击插入图表，即可快速生成所需的可视化效果。此外，Excel还支持数据的进一步处理和分析，如排序、筛选、数据透视表等，为数据可视化提供了丰富的数据源和强大的支持。因此，Excel是实现数据可视化的重要工具之一。 计算器主要用于数值计算。写字板、记事本是文本编辑工具。 故正确答案为：选项A。 12．A 【详解】本题考查数据安全相关内容。提高数据本身安全的措施是数据加密和数据校验，BCD都是主动防护手段。故本题答案是A选项。 13．C 【详解】本题考查数据可视化。饼图适合用于展示各部分占整体的比例，非常适合展示不同类别的比例关系，因此是最合适的图表类型。故答案为：C。 14．A 【详解】本题考查数据安全。全部授权开放意味着所有应用软件都可以访问和读取用户的个人信息，这可能导致用户的隐私泄露，选项A说法不正确。故选：A。 15．C 【详解】本题考查的是panda应用。dropna是删除缺失值的列或行；drop_duplicates删除重复值，keep：确定要保留的重复值，first保留第一次出现的重复值。故本题应选C。 16．C 【详解】本题主要考查数据采集及分析。根据题干，具体实施时这些环节的过程是：通过国家统计和水利等部门的官方网站获取关于水库蓄水的权威数据→对水文资料数据进行整理、纠错，并将有效数据设置为两位小数的数据格式→分析黄河流域和长江流域近年来降水量、水位情况等数据→利用柱形图直观地呈现分析结果，故本题选C选项。 17． 传输 存储 【详解】本题考查数据管理相关内容。数据管理设计主要负责与具体数据管理系统相衔接，‌包括数据采集、‌数据传输、‌数据存储和数据呈现。‌数据采集：‌从各种来源收集数据，‌确保数据的来源可靠和准确。‌数据传输：‌保证数据在传输过程中的安全和效率，‌避免数据在传输过程中丢失或被篡改。‌数据存储：‌设计合理的数据库结构，‌确保数据可以高效、‌安全地存储，‌同时满足数据的访问和查询需求。‌数据呈现：‌以用户友好的方式展示数据，‌使用户能够方便地获取和理解所需信息。‌通过这些步骤，‌数据管理设计确保了数据的完整性、‌一致性和准确性，‌为组织的决策提供了坚实的基础。‌同时，‌这也涉及到数据的质量管理，‌包括数据的准确性、‌一致性、‌完整性和安全性等方面，‌这些都是确保数据可靠性的关键因素。故本题答案分别是：传输、存储。 18．条件数 【详解】本题考查数值计算。在数值计算中，条件数（Condition Number）是用来衡量算法对于输入数据小的变化所引起输出结果变化的敏感程度的一个指标。条件数越大，算法对输入数据的微小变化越敏感，结果的误差可能会被放大；条件数越小，算法对输入数据的变化越不敏感，结果的误差相对较小。 19．热力图 【详解】本题考查数据可视化。 在《数据与计算》中，数据可视化确实是数据分析不可或缺的一环。它通过图形、图像等形式，将复杂的数据以直观的方式展现出来，极大地促进了人们对数据内涵的理解，并有助于发现数据背后的规律。以下是数据可视化中常用的几种图表类型： 条形图（Bar Chart）： 条形图是一种使用条形长度来表示数据的图表。它可以清晰地比较不同类别之间的数据差异。 条形图有三种主要类型：简单条形图、簇状条形图和堆积条形图，每种类型都有其特定的应用场景。 适用于展示分类数据，特别是当类别标签较长或需要比较多个类别时。 折线图（Line Chart）： 折线图通过连接数据点来展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。 折线图特别适用于展示时间序列数据，如股票价格、气温变化等。 可以通过折线的斜率判断数据的变化速度，通过折线的起伏判断数据的变化趋势。 饼图（Pie Chart）： 饼图以圆形为基础，将数据按照百分比的形式进行展示，各部分通过角度的大小来区分。 适用于展示整体与部分之间的比例关系，如销售额中不同产品的占比。 由于人眼对角度的敏感度较低，因此饼图中展示的数据项不宜过多，一般不超过6个。 散点图（Scatter Plot）： 散点图用于展示两个变量之间的关系，通过数据点在平面坐标系中的位置来表示。 适用于展示两个连续变量之间的关系，如身高与体重、房价与面积等。 可以通过观察数据点的分布和趋势来判断两个变量之间是否存在相关性。 热力图（Heatmap）： 热力图是一种使用颜色深浅来表示数据大小的图表，常用于展示矩阵数据或二维数据。 适用于展示大量数据之间的相关性或差异，如基因表达数据、用户行为数据等。 可以通过颜色的深浅直观地看出数据的大小和分布，有助于发现数据中的规律和异常。 以上五种图表类型在数据可视化中各有优势，可以根据具体的数据类型和分析需求选择合适的图表进行展示。同时，在实际应用中，还可以根据需要对图表进行定制和优化，以提高数据可视化的效果和质量。 故正确答案为：热力图。 20． 采集 存储 加工 表达 【详解】本题考查数据处理。 数据处理是指对数据进行采集、存储、加工和表示的过程，它是调查研究的核心。 采集：数据采集是数据处理的起始步骤，涉及从各种来源（如问卷、实验、数据库、传感器、社交媒体等）获取原始数据。数据的采集需要确保数据的准确性、完整性和一致性，为后续的处理和分析奠定基础。 存储：数据存储是将采集到的数据保存在安全、可靠且易于访问的存储介质中的过程。这一步骤对于数据的长期保存和后续使用至关重要。良好的数据存储策略可以确保数据的安全性和完整性，并提高数据访问的效率。 加工：数据加工是对数据进行清洗、转换、整合和分析的过程。在这一步骤中，可能需要处理缺失值、异常值、重复数据等问题，以确保数据的质量和一致性。同时，数据加工还包括对数据进行统计分析、数据挖掘等操作，以提取数据中的有用信息。 表示：数据表示是将加工后的数据以图形、表格、报告等形式展示出来的过程。通过数据表示，可以直观地呈现数据的特征和规律，帮助人们更好地理解数据背后的含义。数据表示的结果可以作为决策支持、业务优化等方面的依据。 在整个数据处理过程中，每个步骤都发挥着不可或缺的作用。数据采集提供了原始数据，数据存储确保了数据的安全性和可访问性，数据加工提取了数据中的有用信息，数据表示则将这些信息以直观的形式展现出来。这些步骤共同构成了数据处理的核心流程，为调查研究提供了坚实的基础。 故正确答案为采集、存储、加工和表示。 21．df["水质类别"] 【详解】本题主要考查Python程序的调试。水质类别从高到低分为1-5类，级别最高（质量最好）为1，级别最低（质量最差）为5。在水质类别为3的记录中，找出水温的最大值。因此划线处填df["水质类别"]。 22．正确 【详解】本题主要考查数据安全。加密和解密本质上是对数据进行的某种交换。控制加密和解密的过程进行的是密钥，密钥是一种参数，它是在明文转换为密文或将密文转换为明文的算法中输入的参数，题干中说法正确。 23．正确 【详解】本题考查数据处理相关内容。格式化数据提高数据可读性：通过格式化操作，可以使数据更加规范、清晰，使之易于理解和解读。故本题答案是：正确。 24．正确 【详解】本题考查数据安全。在信息社会活动中，数据的价值日益凸显，因此，养成良好的数据备份习惯，有助于避免因为重要数据丢失而给工作和学习造成损失。表述正确。 25．正确 【详解】本题主要考查数据安全。为避免本地数据的丢失和损毁，确保信息系统在遭受破坏后能迅速恢复原来的正常工作，异地备份是一种有效方法，表述正确。 26． B A A D D True 年级 first 箱线图 散点图 df["年级"]=="21级" df["平均肺活量"] 平均体重随着年级的增高而降低，21级的学生平均体重最高。 【详解】本题考查数据分析以及Python综合应用。 （1）身高字段的数据类型应为数值型（numeric），因为身高是一个带小数点的数值。故答案为：B。 （2）A选项正确，更新指定学生（通过学号）的肺活量数据，使用update语句。B选项错误，没有使用学号作为条件。C选项错误，插入新记录，而不是更新已存在记录。D选项错误，插入新记录，而不是更新已存在记录。故答案为：A。 （3）500多万条数据体现了大数据的规模大（Volume）特征。故答案为：A。 （4）requests模块用于获取网页内容，BeautifulSoup模块用于解析网页内容。故答案为：D。 （5）使用select方法通过CSS选择器抓取数据，使用append方法将数据添加到列表中。故答案为：D。 （6）inplace=True表示直接在原数据框上进行操作，而不是返回一个新的数据框。如果不设置inplace=True，dropna方法会返回一个新的数据框，而不会修改原数据框。根据“年级”和“年份”两个字段来判断记录是否重复，因此subset参数应设置为["年级", "年份"]。这样可以确保每个年级在每一年只有一条记录。"first"表示保留第一次出现的记录，删除后续的重复记录。故答案为：True、年级、first。 （7）箱线图通过显示数据的分布以及极端值，能够直观地展示数据中的异常值点（即箱线图中的“胡须”之外的点）。散点图通过点的分布情况，可以直观地展示异常值，如果某些点明显远离大部分数据点，则这些点可能是异常值。故答案为：箱线图、散点图。 （8）①处需要选择特定年级的数据，因此需要使用筛选条件df["年级"] == "21级"。②处需要选择要绘制的平均肺活量数据，因此需要使用df["平均肺活量"]。故答案为：df["年级"]=="21级"、df["平均肺活量"]。 （9）根据柱状图，可以看出不同年级学生的平均体重情况，得出结论。 答案第1页，共2页 答案第1页，共2页 学科网（北京）股份有限公司 $$