# Основи Pandas (Data Science & ML)

> DataFrames, Series, індексація, вибірка, фільтрація, відсутні значення, типи даних

- 22 питань зі співбесід
- Junior
- [Питання зі співбесід: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy.md)

## 1. Яка основна структура даних Pandas для зберігання табличних даних з іменованими рядками та стовпцями?

**Відповідь**

DataFrame — це центральна структура даних Pandas, призначена для зберігання двовимірних табличних даних. Кожен стовпець може містити різний тип даних, а як рядки, так і стовпці мають мітки (index). Ця структура схожа на електронну таблицю Excel або SQL-таблицю, що полегшує маніпуляцію структурованими даними.

## 2. Яка структура Pandas представляє один стовпець даних з індексом?

**Відповідь**

Series — це одновимірна структура, яка може містити будь-який тип даних (цілі числа, рядки, числа з плаваючою комою, об'єкти Python). Кожен елемент має асоційований індекс, що дозволяє отримати доступ до значень за їх міткою. Стовпець, витягнутий з DataFrame, автоматично перетворюється на Series.

## 3. Як створити DataFrame з Python-словника, де ключі стають назвами стовпців?

**Відповідь**

Функція pd.DataFrame() безпосередньо приймає Python-словник. Ключі словника автоматично стають назвами стовпців, а значення (списки або масиви) стають даними кожного стовпця. Цей метод є найпоширенішим способом створення DataFrame зі структурованих даних у Python.

## Ще 19 доступних питань

- Який метод слід використовувати для читання CSV-файлу та завантаження його в DataFrame?
- Який метод відображає перші рядки DataFrame для швидкого попереднього перегляду даних?

Зареєструйся безкоштовно: https://sharpskill.dev/uk/login

## Інші теми співбесід Data Science & ML

- [Основи Python](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/python-basics.md): 25 запитань, Junior
- [Об'єктно-орієнтоване програмування Python](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/python-oop.md): 20 запитань, Junior
- [Структури даних Python](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/python-data-structures.md): 20 запитань, Junior
- [Основи Git](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/git-fundamentals.md): 18 запитань, Junior
- [Основи SQL](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/sql-basics.md): 20 запитань, Junior
- [Основи NumPy](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/numpy-fundamentals.md): 22 запитань, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/jupyter-colab.md): 16 запитань, Junior
- [SQL Joins та розширені запити](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/sql-joins-advanced.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Просунутий Pandas](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/pandas-advanced.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Візуалізація з Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/matplotlib-seaborn.md): 20 запитань, Mid-Level
- [Інтерактивні візуалізації з Plotly](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/plotly-interactive.md): 18 запитань, Mid-Level
- [Описова статистика](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/statistics-descriptive.md): 20 запитань, Mid-Level
- [Інференційна статистика](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/statistics-inferential.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/web-scraping.md): 18 запитань, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/bigquery-cloud.md): 18 запитань, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/feature-engineering.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Кероване ML: Регресія](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-supervised-regression.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Кероване ML: Класифікація](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-supervised-classification.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Дерева рішень та ансамблі](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-trees-ensembles.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Некероване ML](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-unsupervised.md): 22 запитань, Mid-Level
- [ML Pipelines та валідація](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-pipelines-validation.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Часові ряди та прогнозування](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/time-series-forecasting.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Основи Deep Learning](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/deep-learning-fundamentals.md): 24 запитань, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/tensorflow-keras.md): 22 запитань, Senior
- [CNN та класифікація зображень](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/cnn-image-classification.md): 24 запитань, Senior
- [RNN та послідовності](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/rnn-sequences.md): 22 запитань, Senior
- [Transformers та Attention](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/transformers-attention.md): 24 запитань, Senior
- [NLP та Hugging Face](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/nlp-huggingface.md): 24 запитань, Senior
- [GenAI та LangChain](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/genai-langchain.md): 24 запитань, Senior
- [MLOps та розгортання](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/mlops-deployment.md): 24 запитань, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/pandas-basics