第 13 题
答案与解析
第(1)小题
A
管理员通过浏览器访问服务器、查看系统数据,符合浏览器/服务器(B/S)架构的特点。
第(2)小题
B
C
选项分析
第(3)小题
B
每一行记录一次车辆进出事件,至少要说明“哪辆车、何时、进入还是离开”,因此需要车牌、进出时间、进出类型 3 个字段。时间可以用一个日期时间字段保存,无须把月、日、小时、分钟分别拆成字段;闸机号等可按实际管理需要增加。
第(4)小题
可能是雷雨天无线通信不稳定,导致数据或控制指令无法正常传输;可将智能终端与服务器之间的无线传输改为有线传输。
该系统需要将照片上传至服务器,再由服务器向智能终端下发抬杆指令。雷雨天闸机经常不能正常抬杆,可能是无线通信不稳定,影响了照片上传或指令下发。在题设硬件正常的前提下,可将智能终端与服务器之间的无线传输改为有线传输,提高通信链路的稳定性。
第(5)①小题
B
C
E
H
数据处理过程
df=pd.read_excel("data.xlsx") #读取文件读取该月的车辆进出数据,得到 DataFrame df。原表每行表示一次进出记录,包含闸机号、月、日、小时、分钟、进出和车牌等列;统计进入车次应对符合条件的记录计数,不是对车牌去重。
df1=df[df["进出"]=="进"] #筛选保留“进出”为“进”的记录,df1 中已经排除了离场记录,但仍可能含有不同闸机的数据。
#重命名df2中"车牌"列名称为"数量",代码略这条注释要求处理后的 df2 保留“车牌”列,并将其改名为“数量”,供后续排序和绘图使用。各空需要使这一列的值符合每日进入车辆数量的统计含义。
填空分析
①
题目只统计 1 号闸机,且 df1 已保留进入记录,所以应在 df1 上继续筛选:df1[df1["闸机号"]=="1号"],选 B。若从原始 df 重新筛选,就会把 1 号闸机的离场记录也包含进来。
②
筛选后每行是一条 1 号闸机的进入记录,要求按日统计,因此用 df1.groupby("日").count(),选 C。“车牌”列非空记录的个数就是当天的进入车次;同一车辆多次进入应分别计数。分组后“日”成为 df2 的索引,不再是普通数据列;“车牌”列随后改名为“数量”。
df2 分组计数后的结构示意,仅展示与后续操作有关的列;N1、N8 等表示相应日期的进入车次,并非由局部原表计算出的实测数值。index 名称:日。
| index | 车牌 |
|---|---|
| 1 | N1 |
| … | … |
| 8 | N8 |
| … | … |
| 14 | N14 |
| … | … |
| 23 | N23 |
| … | … |
③
要得到数量最多的前 3 日,应按“数量”降序排列,再取前 3 行:df2.sort_values("数量",ascending=False).head(3),选 E。排序只改变行的排列次序,保留各行原有的日期索引。
④
plt.bar() 的前两个参数分别是横轴位置和柱高。df3 的索引保存所选日期,“数量”列保存相应车次,所以应填 df3.index,df3.数量,选 H。图中横轴依次对应 14、8、23 日;横轴标题“日期”不表示 df3 中存在名为“日期”的列。
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题目编号:2026_03_G3_ningboshixiao_q013
