17 perguntas e respostas obrigatórias da entrevista do Pandas [para calouros e experientes]

O Pandas é uma biblioteca Python de código aberto e licenciada pelo BSD que oferece estruturas de dados fáceis de usar e de alto desempenho e ferramentas de análise de dados. O Python com Pandas é usado em uma ampla variedade de disciplinas, incluindo economia, finanças, estatística, análise e muito mais. Neste artigo, listamos algumas perguntas essenciais de entrevista de pandas e perguntas de entrevista NumPy que um aluno de python deve saber. Se você quiser saber mais sobre python, confira nossos programas de ciência de dados.

Perguntas e respostas da entrevista do Pandas

Pergunta 1 – Defina Python Pandas.

Pandas referem-se a uma biblioteca de software escrita explicitamente para Python, que é usada para analisar e manipular dados. Pandas é uma biblioteca multiplataforma de código aberto criada por Wes McKinney. Foi lançado em 2008 e forneceu estruturas de dados e operações para manipular dados numéricos e de séries temporais. Pandas pode ser instalado usando a distribuição pip ou Anaconda. Os Pandas facilitam muito a execução de operações de aprendizado de máquina em dados tabulares.

Pergunta 2 – Quais são os diferentes tipos de estruturas de dados em Pandas?

A biblioteca Panda suporta dois tipos principais de estruturas de dados, DataFrames e Series. Ambas as estruturas de dados são construídas no topo do NumPy. Série é uma estrutura de dados unidimensional e mais simples, enquanto DataFrame é bidimensional. Outro rótulo de eixo conhecido como “Painel” é uma estrutura de dados tridimensional e inclui itens como major_axis e minor_axis.

Fonte

Pergunta 3 – Explique a série em pandas.

Series é um array unidimensional que pode conter valores de dados de qualquer tipo (string, float, integer, objetos python, etc.). É o tipo mais simples de estrutura de dados em Pandas; aqui, os rótulos dos eixos dos dados são chamados de índice.

Questão 4 – Definir Dataframe em Pandas.

Um DataFrame é uma matriz bidimensional na qual os dados são alinhados em uma forma tabular com linhas e colunas. Com essa estrutura, você pode realizar uma operação aritmética em linhas e colunas.

Pergunta 5 – Como você pode criar um dataframe vazio em Pandas?

Para criar um DataFrame vazio no Pandas, digite

importar pandas como pd

ab = pd.DataFrame()

Pergunta 6 – Quais são os recursos mais importantes da Biblioteca Pandas?

Recursos importantes da biblioteca do panda são:

• Alinhamento de dados
• Mesclar e juntar
• Memória eficiente
• Série temporal
• Remodelagem

Leia: Dataframe no Apache PySpark: Tutorial abrangente

Pergunta 7 – Como você explicará a reindexação em pandas?

Reindexar significa modificar os dados para corresponder a um conjunto específico de rótulos ao longo de um eixo específico.

Várias operações podem ser alcançadas usando indexação, como

• Insira marcadores de valor ausente (NA) em locais de rótulo onde não existiam dados para o rótulo.
• Reordene o conjunto de dados existente para corresponder a um novo conjunto de rótulos.

Pergunta 8 – Quais são as diferentes maneiras de criar DataFrame em pandas? Explique com exemplos.

DataFrame pode ser criado usando Lists ou Dict of nd arrays.

Exemplo 1 – Criando um DataFrame usando List

importar pandas como pd

# uma lista de strings

Strlist = ['Pandas', 'NumPy']

# Chamando o construtor DataFrame na lista

lista = pd.DataFrame(Strlist)

imprimir(lista)

Exemplo 2 – Criando um DataFrame usando dict de arrays

importar pandas como pd

list = {'ID': [1001, 1002, 1003],'Departamento':['Ciência', 'Comércio', 'Artes',]}

lista = pd.DataFrame(lista)

imprimir (lista)

Confira: Perguntas da entrevista sobre ciência de dados

Pergunta 9 – Explique os dados categóricos nos pandas ?

Dados categóricos referem-se a dados em tempo real que podem ser repetitivos; por exemplo, valores de dados em categorias como país, gênero, códigos sempre serão repetitivos. Valores categóricos em pandas também podem receber apenas um número limitado e fixo de valores possíveis.

As operações numéricas não podem ser executadas em tais dados. Todos os valores de dados categóricos em pandas estão em categorias ou np.nan.

Este tipo de dados pode ser útil nos seguintes casos:

Se uma variável de string contiver apenas alguns valores diferentes, convertê-la em uma variável categórica pode economizar memória.

É útil como um sinal para outras bibliotecas Python porque esta coluna deve ser tratada como uma variável categórica.

Uma ordem lexical pode ser convertida em uma ordem categórica para ser classificada corretamente, como uma ordem lógica.

Questão 10 – Crie uma série usando Dict em Pandas.

importar pandas como pd

importar numpy como np

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

ans = pd.Series(ser)

imprimir (as)

Questão 11 – Como criar uma cópia da série em Pandas?

Para criar uma cópia da série em pandas, a seguinte sintaxe é usada:

pandas.Series.copy

Series.copy(deep=True)

* se o valor de deep for definido como false, ele não copiará os dados nem os índices.

Pergunta 12 - Como você adicionará um índice, linha ou coluna a um dataframe no Pandas?

Para adicionar linhas a um DataFrame, podemos usar .loc(), .iloc() e .ix(). O .loc() é baseado em rótulo, .iloc() é baseado em inteiro e .ix() é baseado em rótulo de cabine e inteiro. Para adicionar colunas ao DataFrame, podemos usar novamente .loc() ou .iloc().

Pergunta 13 – Qual método você usará para renomear o índice ou as colunas do Pandas Dataframe?

O método .rename pode ser usado para renomear colunas ou valores de índice de DataFrame

Pergunta 14 – Como você pode iterar sobre o dataframe em Pandas?

Iterar sobre DataFrame em pandas for loop pode ser usado em combinação com uma chamada iterrows ().

Pergunta 15 - O que é Pandas Numpy Array?

Numerical Python (NumPy) é definido como um pacote embutido em python para realizar cálculos numéricos e processamento de elementos de matriz multidimensionais e unidimensionais.

O array NumPy calcula mais rápido em comparação com outros arrays Python.

Pergunta 16 – Como um Dataframe pode ser convertido em um arquivo Excel?

Para converter um único objeto em um arquivo do Excel, podemos simplesmente especificar o nome do arquivo de destino. No entanto, para converter várias planilhas, precisamos criar um objeto ExcelWriter junto com o nome do arquivo de destino e especificar a planilha que desejamos exportar.

Pergunta 17 - O que é a função Groupby em Pandas?

No Pandas, a função groupby() permite que os programadores reorganizem os dados usando-os em conjuntos do mundo real. A principal tarefa da função é dividir os dados em vários grupos.

Leia também: Os 15 principais projetos de código aberto de IA e aprendizado de máquina em Python

Conclusão

Esperamos que as perguntas da entrevista P andas mencionadas acima e as perguntas da entrevista NumPy o ajudem a se preparar para suas próximas sessões de entrevista. Se você está procurando por cursos que possam ajudá-lo a dominar a linguagem Python , o upGrad pode ser a melhor plataforma.

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