17 debe leer las preguntas y respuestas de la entrevista de pandas [para principiantes y experimentados]

Pandas es una biblioteca Python de código abierto y con licencia BSD que ofrece estructuras de datos y herramientas de análisis de datos fáciles de usar y de alto rendimiento. Python con Pandas se usa en una amplia gama de disciplinas, incluidas economía, finanzas, estadísticas, análisis y más. En este artículo, hemos enumerado algunas preguntas esenciales de la entrevista de pandas y preguntas de la entrevista de NumPy que un estudiante de python debe saber. Si desea obtener más información sobre Python, consulte nuestros programas de ciencia de datos.

Preguntas y respuestas de la entrevista de pandas

Pregunta 1: defina Python Pandas.

Pandas hace referencia a una biblioteca de software escrita explícitamente para Python, que se utiliza para analizar y manipular datos. Pandas es una biblioteca multiplataforma de código abierto creada por Wes McKinney. Fue lanzado en 2008 y proporcionó estructuras de datos y operaciones para manipular datos numéricos y de series temporales. Pandas se puede instalar usando la distribución pip o Anaconda. Pandas hace que sea muy fácil realizar operaciones de aprendizaje automático en datos tabulares.

Pregunta 2: ¿Cuáles son los diferentes tipos de estructuras de datos en Pandas?

La biblioteca Panda admite dos tipos principales de estructuras de datos, DataFrames y Series. Ambas estructuras de datos están construidas sobre NumPy. La serie es una estructura de datos unidimensional y más simple, mientras que DataFrame es bidimensional. Otra etiqueta de eje conocida como "Panel" es una estructura de datos tridimensional e incluye elementos como eje_mayor y eje_menor.

Fuente

Pregunta 3 - Explique la serie en pandas.

La serie es una matriz unidimensional que puede contener valores de datos de cualquier tipo (cadena, flotante, entero, objetos python, etc.). Es el tipo de estructura de datos más simple en Pandas; aquí, las etiquetas de los ejes de los datos se denominan índice.

Pregunta 4: defina el marco de datos en Pandas.

Un DataFrame es una matriz bidimensional en la que los datos se alinean en forma tabular con filas y columnas. Con esta estructura, puede realizar una operación aritmética en filas y columnas.

Pregunta 5: ¿Cómo se puede crear un marco de datos vacío en Pandas?

Para crear un DataFrame vacío en Pandas, escriba

importar pandas como pd

ab = pd.DataFrame()

Pregunta 6: ¿Cuáles son las características más importantes de la biblioteca Pandas?

Las características importantes de la biblioteca de panda son:

• Alineación de datos
• Fusionar y unir
• memoria eficiente
• Series de tiempo
• Reorganización

Leer: Marco de datos en Apache PySpark: tutorial completo

Pregunta 7: ¿Cómo explicará la reindexación en Pandas?

Reindexar significa modificar los datos para que coincidan con un conjunto particular de etiquetas a lo largo de un eje particular.

Se pueden lograr varias operaciones utilizando la indexación, como-

• Inserte marcadores de valor faltante (NA) en ubicaciones de etiquetas donde no existían datos para la etiqueta.
• Reordene el conjunto de datos existente para que coincida con un nuevo conjunto de etiquetas.

Pregunta 8: ¿Cuáles son las diferentes formas de crear DataFrame en pandas? Explique con ejemplos.

DataFrame se puede crear usando Lists o Dict of nd arrays.

Ejemplo 1: creación de un marco de datos mediante la lista

importar pandas como pd

# una lista de cadenas

Strlist = ['Pandas', 'NumPy']

# Llamar al constructor DataFrame en la lista

lista = pd.DataFrame(Strlist)

imprimir (lista)

Ejemplo 2: creación de un DataFrame usando dictado de matrices

importar pandas como pd

lista = {'ID': [1001, 1002, 1003],'Departamento':['Ciencias', 'Comercio', 'Artes',]}

lista = pd.DataFrame(lista)

imprimir (listar)

Echa un vistazo a: Preguntas de la entrevista de ciencia de datos

Pregunta 9: ¿Explicar los datos categóricos en pandas ?

Los datos categóricos se refieren a datos en tiempo real que pueden ser repetitivos; por ejemplo, los valores de datos en categorías como país, género, códigos siempre serán repetitivos. Los valores categóricos en pandas también pueden tomar solo un número fijo y limitado de valores posibles.

No se pueden realizar operaciones numéricas con dichos datos. Todos los valores de datos categóricos en pandas están en categorías o np.nan.

Este tipo de dato puede ser útil en los siguientes casos:

Si una variable de cadena contiene solo unos pocos valores diferentes, convertirla en una variable categórica puede ahorrar algo de memoria.

Es útil como señal para otras bibliotecas de Python porque esta columna debe tratarse como una variable categórica.

Un orden léxico se puede convertir en un orden categórico para ordenarlo correctamente, como un orden lógico.

Pregunta 10: cree una serie usando Dict en Pandas.

importar pandas como pd

importar numpy como np

ser = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

ans = pd.Series(ser)

imprimir (respuesta)

Pregunta 11: ¿Cómo crear una copia de la serie en Pandas?

Para crear una copia de la serie en pandas, se utiliza la siguiente sintaxis:

pandas.Series.copy

Serie.copia(profundo=Verdadero)

* si el valor de deep se establece en falso, no copiará los datos ni los índices.

Pregunta 12: ¿Cómo agregará un índice, una fila o una columna a un marco de datos en Pandas?

Para agregar filas a un DataFrame, podemos usar .loc(), .iloc() y .ix(). .loc() está basado en etiquetas, .iloc() está basado en números enteros y .ix() está basado en etiquetas de stand y números enteros. Para agregar columnas al DataFrame, podemos usar nuevamente .loc () o .iloc ().

Pregunta 13: ¿Qué método utilizará para cambiar el nombre del índice o las columnas del marco de datos de Pandas?

El método .rename se puede usar para cambiar el nombre de columnas o valores de índice de DataFrame

Pregunta 14: ¿Cómo se puede iterar sobre el marco de datos en Pandas?

Para iterar sobre DataFrame en pandas for loop se puede usar en combinación con una llamada iterrows().

Pregunta 15: ¿Qué es Pandas Numpy Array?

Python numérico (NumPy) se define como un paquete incorporado en python para realizar cálculos numéricos y procesar elementos de matriz multidimensionales y unidimensionales.

La matriz NumPy calcula más rápido en comparación con otras matrices de Python.

Pregunta 16: ¿Cómo se puede convertir un marco de datos en un archivo de Excel?

Para convertir un solo objeto en un archivo de Excel, simplemente podemos especificar el nombre del archivo de destino. Sin embargo, para convertir varias hojas, debemos crear un objeto ExcelWriter junto con el nombre del archivo de destino y especificar la hoja que deseamos exportar.

Pregunta 17: ¿Qué es la función Groupby en Pandas?

En Pandas, la función groupby () permite a los programadores reorganizar los datos usándolos en conjuntos del mundo real. La tarea principal de la función es dividir los datos en varios grupos.

Lea también: Los 15 mejores proyectos de código abierto de Python AI y Machine Learning

Conclusión

Esperamos que las preguntas de la entrevista de P andas mencionadas anteriormente y las preguntas de la entrevista de NumPy lo ayuden a prepararse para sus próximas sesiones de entrevista. Si está buscando cursos que puedan ayudarlo a dominar el lenguaje Python , upGrad puede ser la mejor plataforma.

Si tiene curiosidad por aprender sobre ciencia de datos, consulte el Programa ejecutivo PG en ciencia de datos de IIIT-B y upGrad, creado para profesionales que trabajan y ofrece más de 10 estudios de casos y proyectos, talleres prácticos, tutoría con expertos de la industria, 1 -on-1 con mentores de la industria, más de 400 horas de aprendizaje y asistencia laboral con las mejores empresas.