学进去

近几年全球的气候多变，夏季高温天增多。为了探究背后的原因，李老师给同学们布置了课后活动——选择一个城市进行相关的气候研究。小申他们组采集了某城市2022年7月的气象数据。数据中包含了每天的日平均气温（℃）、日平均相对湿度（%）、日降水量（mm）、日平均风速（km/h）、日照时数（h）。
（1）小申采集的部分气象数据如下图所示，他使用Python第三方库pandas提供的方法进行数据整理，删除有缺失值的记录，若读取的数据存放在df中，以下方法使用正确的是___________。

日期	日平均气温	日平均相对湿度	日降水量	日平均风速	日照时数
1日	29.3	8	0	1.9	6.6
2日	29.8	8.7	5.4	0.9	7.9
	5.3	6.2	0	2	0
……

A．df.isnull（　　）                                        B．df.dropna（　　）       
C．df.drop_duplicates（　　）                           D．df.drop_duplicates（subset=['日期']）
（2）小申把整理后的数据存储于“七月气象数据.csv”文件中。他编写程序对这些数据进行分析（如下图所示），在日平均气温大于30的记录中，找出日平均相对湿度的最大值（可使用numpy中的max函数），请将程序填写完整。

①___________②___________③___________
（3）小申根据如图1所示的七月份气象数据，编写程序绘制如图2所示的七月份日平均风速异常情况检测可视化图形。该图形叫___________，我们可以借助于___________函数完成它的绘制。______

A．箱形图             box（　　）                           B．散点图       scatter（　　）
C．散点图             plot（　　）                           D．箱形图       boxplot（　　）
（4）小申根据下图所示的7月份日平均风速异常情况检测可视化图形进行了分析，下列描述中正确的是___________。

A．该月的日平均风速数据中存在异常值
B．必须立即删除用小圆圈表示的这个数据
C．该月的日平均风速数据中存在缺失值
D．可以进一步分析用小圆圈表示的这个数据
（5）小申了解到某省气象大数据云平台可以存储地面、高空、海洋等气象数据，这些数据中有二维表格数据、文本数据、图片数据、地理位置数据等，这最能体现的大数据特征是___________。
A．数据规模大             B．处理速度快             C．数据类型多             D．价值密度低
（6）为了及时做好防暑降温工作，国家对不同的气温发布对应的预警信息。小申采集了部分城市气象部门发布的某日14时气温预报数据，并设计了一个算法，统计发布黄色预警的城市数量。
①采集的气温预报数据存在列表t中，在进行分析之前需要对温度作保留1位小数的预处理，小申写了下面的代码，根据注释补全其中的空白部分。

第2行空白划线处应填：___________第3行空白划线处应填：___________
②小申开始是用流程图设计的算法（下图），补全横线处的语句___________。

预警	气温范围
黄色预警	35℃≤气温<37℃
橙色预警	37℃≤气温<40℃
红色预警	气温≥40℃

③以上流程图中，虚线框内是典型的___________算法
（7）为了统计出7月份低于平均日照时数的天数，小申打算编写Python程序解决。程序中sunlight用于记录“7月份每天的日照时数”的变量名，c是记录天数的变量名，i是循环控制的变量名，若要设置变量存放7月份日照总时数，从命名的规则来看，下面的变量名___________是不合法的
A．Import                    B．sum-days             C．printJuly_total       D．Junetotal
（8）按照题4-7中的要求，统计出7月份（31天）低于平均日照时数的天数，请帮助小申完善程序。（在虚线框内补全）___________
【提示】：先计算7月份的日照总时数，即可求出平均日照时数；再将每日日照时数与之比较，小于的话则累计1。