Python-pandas面试题总结 一、数据结构基础 Series 与 DataFrame 的区别 Series 是一维标签数组,只能存储单一类型数据;DataFrame 是二维表格型数据结构,不同列可以存储不同数据类型。 Series 由值(values)和索引(index)组成; DataFrame由多个列(Series)组成,每列有独立列名。 示例: import pandas as pd # 创...
Pandas中的Series和DataFrame提供了更便捷的方法来处理缺失数据,如填充缺失值、删除缺失值等。 其他区别 NumPy 比 Pandas 更快且内存效率更高。 NumPy 主要用于数值计算,而 Pandas 用于更广泛的用途,例如数据分析和可视化。 NumPy 支持使用矩阵和数组数据格式,其中 Pandas 可以与表数据、Excel 文件、CSV 文件等一起使用。
Numpy和Pandas这两个库作为Python数据分析的基石,为处理、转换和分析数据提供了强大的功能和工具。此外,对Numpy和Pandas的熟练应用是在面试中经常考察的重点。 面试中的真题/面经 在面试中,经常会涉及到对Numpy和Pandas的实际应用,下面是一些问题及解答的示例,大家可以学习参考。 问题一: 如何创建一个Numpy数组和Pandas...
# Create linear regression objectregr = linear_model.LinearRegression()# Train the model using the training setsregr.fit(data_X_train, data_y_train) [/code] 2. 例举几个常用的python分析数据包及其作用 数据处理和分析:NumPy, SciPy, Pandas 机器学习:SciKit 可视化: Matplotlib, Seaborn 3. 如何利用...
问题: 编写一个 Python 函数,从 pandas DataFrame 中删除缺失值。答案: def remove_missing_values(df): df.dropna(inplace=True) 返回 df 问题: 编写一个 Python 函数来识别和处理 NumPy 数组中的异常值。答案: def handle_outliers(array): # 使用 z 分数识别离群值 z_scores = np.abs(array - np.me...
学习需要找对方向，以下内容包含了Python数据分析相关的多个面试题目，涉及了数据分析的基础知识、模块相关、Scikit-learn、数据可视化以及数据分析相关的业务问题。在模块相关中，主要涉及Numpy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等模块。在Scikit-learn中，主要涉及机器学习算法的知识，包括分类、回归、聚类等问题。在数据可视化中...
Python数据分析面试题 1. 请解释Python中Pandas库的主要功能和用途。2. 在处理大型数据集时，如何使用Pandas提高数据处理的效率？3. 描述NumPy库在数据分析中的作用，并举例说明其常用功能。4. 请解释什么是数据清洗，并说明在Python中如何进行数据清洗。5. 在Python中，如何使用Pandas进行数据的合并和连接操作？6. ...
以下列出了最常见的Python Pandas面试问题和答案。 1)定义熊猫/ Python熊猫? Pandas被定义为一个开源库, 可在Python中提供高性能的数据处理。熊猫的名称源自”面板数据”一词, 这意味着来自多维数据的计量经济学。它可以用于Python中的数据分析, 并由Wes McKinney在2008年开发。它可以执行五个重要的步骤, 这些步骤不...
Pandas是一个开源库,可在Python中提供高性能的数据处理。 Pandas这个名称源自“面板数据”一词,这表示来自多维数据的计量经济学。 它可用于Python中的数据分析,并由Wes McKinney在2008年开发。配套课程请点击这里: 1. Pandas/PythonPandas是什么? Pandas是Python一个开源库,可在Python中提供高性能的数据处理。 Pandas...
Python数据清洗与预处理面试题解析 数据清洗与预处理是数据分析与机器学习项目中至关重要的环节。面试官往往期望候选人能熟练掌握Python中相关库(如Pandas、NumPy、Scikit-learn等)进行高效的数据清洗与预处理。本篇博客将深入浅出地探讨Python数据清洗与预处理面试中常见的问题、易错点以及如何避免这些问题,同时附上代码...