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...
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...
答: 要从 CSV 文件中读取数据,可以使用 pandas 库。常用的是 read_csv 函数。示例: import pandas as pd data = pd.read_csv('filename.csv') 问题: 解释 Python 中列表和 NumPy 数组的区别。答: 列表是基本的 Python 数据结构,而 NumPy 数组专门用于数值运算。NumPy 数组是同质的,支持矢量化操作,因此在...
26)如何将DataFrame转换为NumPy数组? 为了执行一些高级数学函数, 我们可以将Pandas DataFrame转换为numpy数组。它使用DataFrame.to_numpy()函数。 DataFrame.to_numpy()函数应用于返回numpy ndarray的DataFrame。 DataFrame.to_numpy(dtype=None, copy=False) 27)如何将DataFrame转换为Excel文件? 我们可以使用to_excel()函...
python数据分析师面试题选 # 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...
2. Pandas中有哪些不同类型的数据结构? Pandas提供了两种数据结构,而Pandas库均支持这两种数据结构:Series和DataFrames。 这两个数据结构都建立在NumPy之上。 Series是Pandas中的一维数据结构,而DataFrames是Pandas中的二维数据结构。 3. Pandas Series是什么? Series被定义为能够存储各种数据类型的一维数组。 Series的...
numpy(第三方模块,C拓展):Copy了MATLAB的数据结构。很多数据分析和科学计算库的底层模块。提供了良好的数组数据结构和C拓展接口。pandas(第三方模块,C拓展):Copy了R的data frame的数据结构。22、常用模块都有那些?1 import time 2 import datetime 3 4 print(time.asctime()) # 返回时间格式:Sun May 7 21:46...
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...
import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("E://score.csv") df["rank"] = df.groupby("ID")["score"].rank(method="min", ascending=False).astype(np.int64) #print(df) print(df[df["rank"] == 1][["ID", "class"]]) ...
顺便提一句,我所有和面试相关的内容都会放在#帅蛋的面试空间#中,大家可以关注下这个话题~ 以下是正文 Python 基础面试题第二弹正式开始,大家一定要记得点赞收藏,一起加油! 1、Python 中的作用域? Python 中,一个变量的作用域总是由在代码中被赋值的地方所决定。当 Python 遇到一个变量的话它会按照这的顺序进行...