Perguntas da entrevista sobre Python Pandas
Uma lista das principais perguntas e respostas da entrevista sobre Python Pandas é fornecida abaixo.
1) Definir os pandas Pandas/Python?
Pandas é definido como uma biblioteca de código aberto que fornece manipulação de dados de alto desempenho em Python. O nome Pandas é derivado da palavra Panel Data, que significa Econometria de dados multidimensionais. Ele pode ser usado para análise de dados em Python e desenvolvido por Wes McKinney em 2008. Ele pode executar cinco etapas significativas que são necessárias para processamento e análise de dados, independentemente da origem dos dados, ou seja, carregar, manipular, preparar, modelar, e analisar.
2) Mencionar os diferentes tipos de estruturas de dados no Pandas?
Pandas fornece duas estruturas de dados, que são suportadas pela biblioteca pandas, Series e DataFrames. Ambas as estruturas de dados são construídas sobre o NumPy.
Uma série é uma estrutura de dados unidimensional no pandas, enquanto o DataFrame é a estrutura de dados bidimensional no pandas.
3) Definir séries em Pandas?
Uma série é definida como uma matriz unidimensional capaz de armazenar vários tipos de dados. Os rótulos das linhas das séries são chamados de índice. Usando um método de 'série', podemos facilmente converter a lista, a tupla e o dicionário em séries. Uma série não pode conter várias colunas.
4) Como podemos calcular o desvio padrão da Série?
O Pandas std() é definido como uma função para calcular o desvio padrão de um determinado conjunto de números, DataFrame, coluna e linhas.
Series.std(eixo=Nenhum, skipna=Nenhum, nível=Nenhum, ddof=1, numeric_only=Nenhum, **kwargs)
5) Definir DataFrame no Pandas?
Um DataFrame é uma estrutura de dados amplamente utilizada de pandas e funciona com um array bidimensional com eixos rotulados (linhas e colunas). DataFrame é definido como uma forma padrão de armazenar dados e possui dois índices diferentes, ou seja, índice de linha e índice de coluna. Consiste nas seguintes propriedades:
6) Quais são as características significativas da Biblioteca Pandas?
Os principais recursos da biblioteca do panda são os seguintes:
7) Explique a reindexação em pandas?
A reindexação é usada para conformar o DataFrame a um novo índice com lógica de preenchimento opcional. Coloca NA/NaN naquele local onde os valores não estão presentes no índice anterior. Ele retorna um novo objeto, a menos que o novo índice seja produzido como equivalente ao atual e o valor de copy se torne False. É usado para alterar o índice das linhas e colunas do DataFrame.
8) Qual é o nome das ferramentas da biblioteca Pandas usadas para criar uma matriz de gráfico de dispersão?
9) Definir as diferentes maneiras como um DataFrame pode ser criado no pandas?
Podemos criar um DataFrame das seguintes maneiras:
Exemplo 1: Crie um DataFrame usando List:
0 0 Python 1 Pandas
Exemplo 2: Crie um DataFrame a partir de dict of ndarrays:
Departamento de ID 0 101 B.Sc 1 102 B.Tech 2 103 M.Tech
10) Explique dados categóricos em Pandas?
Um dado categórico é definido como um tipo de dados Pandas que corresponde a uma variável categórica nas estatísticas. Uma variável categórica geralmente é usada para assumir um número limitado e geralmente fixo de valores possíveis. Exemplos: sexo, país de origem, tipo sanguíneo, classe social, tempo de observação ou classificação através de escalas Likert. Todos os valores dos dados categóricos estão em categorias ou np.nan.
Este tipo de dados é útil nos seguintes casos:
11) Como você criará uma série de dict no Pandas?
Uma série é definida como uma matriz unidimensional capaz de armazenar vários tipos de dados.
Podemos criar uma série de Pandas a partir do Dicionário:
Crie uma série a partir do dict:
Também podemos criar uma série a partir de dict. Se o objeto do dicionário estiver sendo passado como uma entrada e o índice não for especificado, as chaves do dicionário serão obtidas em ordem classificada para construir o índice.
Se o índice for passado, os valores correspondentes a um rótulo específico no índice serão extraídos do dicionário.
x 0,0 y 1,0 z 2,0 dtipo: float64
12) Como podemos criar uma cópia da série no Pandas?
Podemos criar a cópia da série usando a seguinte sintaxe:
As declarações acima fazem uma cópia profunda que inclui uma cópia dos dados e dos índices. Se definirmos o valor de deep como False, não copiará os índices nem os dados.
Nota: Se definirmos deep=True, os dados serão copiados e os objetos Python reais não serão copiados recursivamente, apenas a referência ao objeto será copiada.
13) Como você criará um DataFrame vazio no Pandas?
Um DataFrame é uma estrutura de dados amplamente utilizada de pandas e funciona com um array bidimensional com eixos rotulados (linhas e colunas). É definido como uma forma padrão de armazenar dados e possui dois índices diferentes, ou seja, índice de linha e índice de coluna.
Crie um DataFrame vazio:
O código abaixo mostra como criar um DataFrame vazio no Pandas:
Colunas vazias do DataFrame: Índice: 
14) Como você adicionará uma coluna a um DataFrame do pandas?
Podemos adicionar qualquer nova coluna a um DataFrame existente. O código abaixo demonstra como adicionar qualquer nova coluna a um DataFrame existente:
Adicione uma nova coluna passando a série um dois três a 1,0 1 20,0 b 2,0 2 40,0 c 3,0 3 60,0 d 4,0 4 NaN e 5,0 5 NaN f NaN 6 NaN Adicione uma nova coluna usando colunas DataFrame existentes um dois três quatro a 1,0 1 20,0 21,0 b 2,0 2 40,0 42,0 c 3,0 3 60,0 63,0 d 4,0 4 NaN NaN e 5,0 5 NaN NaN f NaN 6 NaN NaN
15) Como adicionar um índice, linha ou coluna a um DataFrame do Pandas?
Adicionando um índice a um DataFrame
O Pandas permite adicionar entradas ao argumento do índice se você criar um DataFrame. Isso garantirá que você tenha o índice desejado. Se você não especificar entradas, o DataFrame conterá, por padrão, um índice com valor numérico que começa com 0 e termina na última linha do DataFrame.
Adicionando linhas a um DataFrame
Podemos usar .loc, iloc e ix para inserir as linhas no DataFrame.
Adicionando colunas a um DataFrame
Se quisermos adicionar a coluna ao DataFrame, podemos facilmente seguir o mesmo procedimento de adicionar um índice ao DataFrame usando loc ou iloc.
16) Como excluir índices, linhas ou colunas de um quadro de dados do Pandas?
Excluindo um índice do seu DataFrame
Se quiser remover o índice do DataFrame, você deverá fazer o seguinte:
Redefina o índice do DataFrame.
Executando del df.index.name para remover o nome do índice.
Remova valores de índice duplicados redefinindo o índice e eliminando os valores duplicados da coluna de índice.
Remova um índice com uma linha.
Excluindo uma coluna do seu DataFrame
Você pode usar o método drop() para excluir uma coluna do DataFrame.
O argumento do eixo que é passado para o método drop() é 0 se indicar as linhas e 1 se eliminar as colunas.
Você pode passar o argumento no local e defini-lo como True para excluir a coluna sem reatribuir o DataFrame.
Você também pode excluir os valores duplicados da coluna usando o método drop_duplicates().
Removendo uma linha do seu DataFrame
Usando df.drop_duplicates(), podemos remover linhas duplicadas do DataFrame.
Você pode usar o método drop() para especificar o índice das linhas que queremos remover do DataFrame.
17) Como renomear o índice ou colunas de um DataFrame do Pandas?
Você pode usar o método .rename para fornecer valores diferentes às colunas ou aos valores de índice do DataFrame.
18) Como iterar em um DataFrame do Pandas?
Você pode iterar nas linhas do DataFrame usando o loop for em combinação com uma chamada iterrows() no DataFrame.
19) Como obter os itens da série A não presentes na série B?
Podemos remover itens presentes em p2 de p1 usando o método isin().
0 2 1 4 2 6 tipo d: int64
20) Como obter os itens não comuns à série A e à série B?
Obtemos todos os itens de p1 e p2 não comuns a ambos usando o exemplo abaixo:
0 2 1 4 2 6 5 12 6 14 7 16 tipo d: int64
21) Como obter o mínimo, percentil 25, mediana, 75 e máximo de uma série numérica?
Podemos calcular o mínimo, 25º percentil, mediana, 75º e máximo de p conforme exemplo abaixo:
matriz([4,61498692, 12,15572753, 14,67780756, 17,58054104, 33,24975515])
22) Como obter contagens de frequência de itens únicos de uma série?
Podemos calcular as contagens de frequência de cada valor único p conforme o exemplo abaixo:
s 4 r 4 q 3 p 3 você 3
23) Como converter um array numpy em um dataframe de determinado formato?
Podemos remodelar a série p em um dataframe com 6 linhas e 2 colunas conforme exemplo abaixo:
0 1 2 3 4 0 3 2 5 5 1 1 3 2 5 5 5 2 1 3 1 2 6 3 1 1 1 2 2 4 3 5 3 3 3 5 2 5 3 6 4 6 3 6 6 6 5
24) Como podemos converter uma Série em DataFrame?
A função Pandas Series.to_frame() é usada para converter o objeto de série em DataFrame.
nome: refere-se ao objeto. Seu valor padrão é Nenhum. Se tiver um valor, o nome passado será substituído pelo nome da série.
vals 0 a 1 b 2 c
25) O que é a matriz Pandas NumPy?
Numerical Python (Numpy) é definido como um pacote Python usado para realizar vários cálculos numéricos e processamento de elementos de array multidimensionais e unidimensionais. Os cálculos usando arrays Numpy são mais rápidos que o array Python normal.
26) Como podemos converter DataFrame em um array NumPy?
Para executar algumas funções matemáticas de alto nível, podemos converter Pandas DataFrame em arrays numpy. Ele usa a função DataFrame.to_numpy().
A função DataFrame.to_numpy() é aplicada ao DataFrame que retorna o ndarray numpy.
27) Como podemos converter DataFrame em um arquivo Excel?
Podemos exportar o DataFrame para o arquivo Excel usando a função to_excel().
Para escrever um único objeto no arquivo Excel, temos que especificar o nome do arquivo de destino. Se quisermos escrever em várias planilhas, precisamos criar um objeto ExcelWriter com o nome do arquivo de destino e também especificar a planilha no arquivo em que devemos escrever.
28) Como podemos classificar o DataFrame?
Podemos realizar a classificação no DataFrame com eficiência por meio de diferentes tipos:
O DataFrame pode ser classificado usando o método sort_index(). Isso pode ser feito passando os argumentos dos eixos e a ordem de classificação. A classificação é feita nos rótulos das linhas em ordem crescente por padrão.
Por valor real
É outro tipo pelo qual a classificação pode ser realizada no DataFrame. Assim como a classificação de índice, sort_values() é um método para classificar os valores.
Ele também fornece um recurso no qual podemos especificar o nome da coluna do DataFrame com a qual os valores devem ser classificados. Isso é feito passando o argumento 'by'.
29) O que é série temporal em Pandas?
Os dados de série temporal são definidos como uma fonte essencial de informações que fornecem uma estratégia que é utilizada em diversos negócios. Do setor financeiro convencional ao setor educacional, consiste em muitos detalhes sobre a época.
A previsão de série temporal é a modelagem de aprendizado de máquina que lida com os dados da série temporal para prever valores futuros por meio da modelagem de série temporal.
30) O que é compensação de tempo?
O deslocamento especifica um conjunto de datas que estão em conformidade com DateOffset. Podemos criar DateOffsets para avançar as datas para datas válidas.
31) Definir períodos de tempo?
Os Períodos de Tempo representam o intervalo de tempo, por exemplo, dias, anos, trimestre ou mês, etc. É definido como uma classe que nos permite converter a frequência em períodos.
32) Como converter String para data?
O código abaixo demonstra como converter a string em data:
14/07/2017 00:00:00 14/07/2017 00:00:00 14/07/2018 00:00:00
33) O que é agregação de dados?
A principal tarefa da agregação de dados é aplicar alguma agregação a uma ou mais colunas. Ele usa o seguinte:
34) O que é o Índice Pandas?
O Índice Pandas é definido como uma ferramenta vital que seleciona linhas e colunas específicas de dados de um DataFrame. Sua tarefa é organizar os dados e fornecer acesso rápido aos dados. Também pode ser chamada de Seleção de Subconjunto.
35) Definir indexação múltipla?
A indexação múltipla é definida como indexação essencial porque trata da análise e manipulação de dados, especialmente para trabalhar com dados de dimensões superiores. Também nos permite armazenar e manipular dados com um número arbitrário de dimensões em estruturas de dados de dimensões inferiores, como Series e DataFrame.
36) Definir ReIndexação?
A reindexação é usada para alterar o índice das linhas e colunas do DataFrame. Podemos reindexar as linhas únicas ou múltiplas usando o método reindex(). Os valores padrão no novo índice são atribuídos NaN se não estiverem presentes no DataFrame.
DataFrame.reindex(labels=Nenhum, índice=Nenhum, colunas=Nenhum, eixo=Nenhum, método=Nenhum, cópia=Verdadeiro, nível=Nenhum, fill_value=nan, limite=Nenhum, tolerância=Nenhum)
37) Como definir o índice?
Podemos definir a coluna do índice ao criar um quadro de dados. Mas às vezes, um quadro de dados é feito a partir de dois ou mais quadros de dados e, então, o índice pode ser alterado usando este método.
38) Como redefinir o índice?
O índice Reset do DataFrame é usado para redefinir o índice usando o comando 'reset_index'. Se o DataFrame tiver um MultiIndex, este método pode remover um ou mais níveis.
39) Descreva as operações de dados no Pandas?
No Pandas, existem diferentes operações de dados úteis para DataFrame, que são as seguintes:
Podemos selecionar qualquer linha e coluna do DataFrame passando o nome das linhas e colunas. Ao selecioná-lo no DataFrame, ele se torna unidimensional e considerado como Série.
Podemos filtrar os dados fornecendo algumas das expressões booleanas no DataFrame.
Um valor Nulo ocorre quando nenhum dado é fornecido aos itens. As diversas colunas podem não conter valores, que geralmente são representados como NaN.
40) Definir GroupBy no Pandas?
No Pandas, a função groupby() nos permite reorganizar os dados utilizando-os em conjuntos de dados do mundo real. Sua principal tarefa é dividir os dados em vários grupos. Esses grupos são categorizados com base em alguns critérios. Os objetos podem ser divididos a partir de qualquer um dos seus eixos.
DataFrame.groupby(by=Nenhum, eixo=0, nível=Nenhum, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)