Python & Pandas - พื้นฐาน
DataFrame, Series, การทำ indexing (loc, iloc), การกรองแบบ boolean, ประเภทข้อมูล, read_csv, describe, info, head/tail, shape, columns
1โครงสร้างข้อมูลหลักของ Pandas สำหรับจัดเก็บข้อมูลแบบตารางคืออะไร?
โครงสร้างข้อมูลหลักของ Pandas สำหรับจัดเก็บข้อมูลแบบตารางคืออะไร?
คำตอบ
DataFrame เป็นโครงสร้างข้อมูลหลักของ Pandas เป็นตารางสองมิติที่มีแถวและคอลัมน์ คล้ายกับ spreadsheet หรือตาราง SQL แต่ละคอลัมน์เป็น Series และแต่ละแถวมี index DataFrame ช่วยให้สามารถจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างได้อย่างมีประสิทธิภาพผ่าน built-in methods จำนวนมาก
2Series ใน Pandas คืออะไร?
Series ใน Pandas คืออะไร?
คำตอบ
Series คือ array หนึ่งมิติที่มี index แทนข้อมูลคอลัมน์เดียวใน DataFrame แต่ละ element มี label (index) ที่ช่วยให้เข้าถึงได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ชื่อหรือตำแหน่ง Series สามารถเก็บข้อมูลได้เพียงประเภทเดียว (int, float, string ฯลฯ) ซึ่งทำให้แตกต่างจาก list ของ Python ทั่วไป
3ฟังก์ชัน Pandas ใดที่อ่านไฟล์ CSV และโหลดเข้าสู่ DataFrame?
ฟังก์ชัน Pandas ใดที่อ่านไฟล์ CSV และโหลดเข้าสู่ DataFrame?
คำตอบ
ฟังก์ชัน pd.read_csv() อ่านไฟล์ CSV และคืนค่าเป็น DataFrame รับพารามิเตอร์หลายตัว: sep สำหรับ delimiter, header สำหรับแถวหัวตาราง, encoding สำหรับการเข้ารหัสไฟล์, dtype เพื่อบังคับ types ของคอลัมน์, และ na_values เพื่อกำหนดค่าที่ขาดหายไป เป็นวิธีที่พบมากที่สุดในการนำเข้าข้อมูลใน Pandas
attribute df.shape บน DataFrame คืนค่าอะไร?
method ใดที่แสดง 5 แถวแรกของ DataFrame?
+17 คำถามสัมภาษณ์
หัวข้อสัมภาษณ์ Data Analytics อื่นๆ
Google Sheets - พื้นฐาน
Google Sheets - สูตรขั้นสูง
SQL - พื้นฐาน
SQL - การรวมและการจัดกลุ่ม
SQL - Joins
BigQuery - พื้นฐาน
Data Cleaning - การทำความสะอาดข้อมูล
KPI และเมตริกทางธุรกิจ
สถิติเชิงพรรณนา
Zapier และระบบอัตโนมัติ No-Code
หลักการ Data Visualization
Google Sheets - แดชบอร์ดอัตโนมัติ
SQL - Subquery และ CTE
SQL - Window Functions
BigQuery - ฟีเจอร์ขั้นสูง
Data Modeling
การวิเคราะห์ Funnel และ Conversion
การวิเคราะห์ Cohort และ Retention
Google Tag Manager และการติดตาม
API และ Webhook
dbt - พื้นฐาน
AB Testing และสถิติประยุกต์
Looker Studio (Google Data Studio)
Power BI - พื้นฐาน
SQL - การคิวรีเชิงวิเคราะห์ขั้นสูง
dbt - ฟีเจอร์ขั้นสูง
Power BI - DAX และแดชบอร์ดขั้นสูง
Python Analytics - การวิเคราะห์ขั้นสูงและ ML
เชี่ยวชาญ Data Analytics สำหรับการสัมภาษณ์ครั้งถัดไป
เข้าถึงคำถามทั้งหมด flashcards แบบทดสอบเทคนิค แบบฝึกหัด code review และตัวจำลองสัมภาษณ์
เริ่มใช้ฟรี