Python & Pandas - Основи
DataFrame, Series, індексація (loc, iloc), булева фільтрація, типи даних, read_csv, describe, info, head/tail, shape, columns
1Яка основна структура даних Pandas для зберігання табличних даних?
Яка основна структура даних Pandas для зберігання табличних даних?
Відповідь
DataFrame — це основна структура даних Pandas. Він представляє двовимірну таблицю з рядками та стовпцями, подібну до електронної таблиці або таблиці SQL. Кожен стовпець — це Series, а кожен рядок має індекс. DataFrame дозволяє ефективно маніпулювати структурованими даними завдяки численним вбудованим методам.
2Що таке Series у Pandas?
Що таке Series у Pandas?
Відповідь
Series — це одновимірний масив з індексом. Він представляє один стовпець даних у DataFrame. Кожен елемент має мітку (індекс), що забезпечує швидкий доступ за назвою або позицією. Series може містити лише один тип даних (int, float, string тощо), що відрізняє його від звичайного списку Python.
3Яка функція Pandas зчитує файл CSV та завантажує його у DataFrame?
Яка функція Pandas зчитує файл CSV та завантажує його у DataFrame?
Відповідь
Функція pd.read_csv() зчитує файл CSV і повертає DataFrame. Вона приймає багато параметрів: sep для роздільника, header для рядка заголовка, encoding для кодування файлу, dtype для примусового встановлення типів стовпців і na_values для визначення відсутніх значень. Це найпоширеніший метод імпорту даних у Pandas.
Що повертає атрибут df.shape для DataFrame?
Який метод відображає перші 5 рядків DataFrame?
+17 питань зі співбесід
Інші теми співбесід Data Analytics
Google Sheets - Основи
Google Sheets - Розширені формули
SQL - Основи
SQL - Агрегації та групування
SQL - З'єднання
BigQuery - Основи
Data Cleaning - Очищення даних
KPI та бізнес-метрики
Описова статистика
Zapier та No-Code автоматизація
Принципи візуалізації даних
Google Sheets - Автоматизовані дашборди
SQL - Підзапити та CTE
SQL - Window Functions
BigQuery - Розширені можливості
Data Modeling
Аналіз воронок і конверсії
Аналіз когорт і утримання
Google Tag Manager та трекінг
API та вебхуки
dbt - Основи
AB Testing та прикладна статистика
Looker Studio (Google Data Studio)
Power BI - Основи
SQL - Розширені аналітичні запити
dbt - Розширені можливості
Power BI - DAX та просунуті дашборди
Python Analytics - Розширений аналіз та ML
Опануй Data Analytics для наступної співбесіди
Отримай доступ до всіх питань, flashcards, технічних тестів, вправ code review та симуляторів співбесід.
Почни безкоштовно