# Pandas nâng cao (Data Science & ML)

> GroupBy, merge, concat, pivot tables, time series, apply/transform, MultiIndex, hiệu năng

- 24 câu hỏi phỏng vấn
- Mid-Level
- [Câu hỏi phỏng vấn: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van.md)

## 1. Phương thức nào cho phép áp dụng nhiều hàm tổng hợp khác nhau cho một cột duy nhất với groupby?

**Câu trả lời**

Phương thức agg() (hoặc aggregate()) cho phép áp dụng nhiều hàm tổng hợp cho cùng các cột. Bạn có thể truyền một danh sách các hàm như ['sum', 'mean', 'count'] hoặc một dictionary để chỉ định các hàm khác nhau cho từng cột. Sự linh hoạt này rất cần thiết để tạo các báo cáo thống kê toàn diện trong một thao tác duy nhất.

## 2. Làm thế nào để đặt tên rõ ràng cho các cột kết quả trong quá trình tổng hợp groupby sử dụng cú pháp named aggregation?

**Câu trả lời**

Cú pháp named aggregation sử dụng agg() với các tuple được đặt tên thông qua keyword argument. Ví dụ: df.groupby('category').agg(total_sales=('sales', 'sum'), avg_price=('price', 'mean')). Cách tiếp cận này tạo ra tên cột rõ ràng và dễ đọc, tránh MultiIndex trong các cột có thể làm phức tạp việc xử lý tiếp theo.

## 3. Sự khác biệt chính giữa transform() và apply() trong ngữ cảnh groupby là gì?

**Câu trả lời**

transform() trả về kết quả có cùng kích thước với đầu vào, được căn chỉnh theo chỉ mục gốc, lý tưởng để thêm thống kê nhóm vào từng hàng (ví dụ: trung bình nhóm). apply() linh hoạt hơn và có thể trả về kết quả có kích thước khác, nhưng thường chậm hơn. Sử dụng transform() cho các thao tác như chuẩn hóa nhóm hoặc tính toán z-score.

## Còn 21 câu hỏi nữa

- Làm thế nào để lọc các nhóm trong groupby để chỉ giữ những nhóm thỏa mãn điều kiện (ví dụ: nhóm có hơn 10 phần tử)?
- Sự khác biệt giữa pd.merge() với how='left' và how='inner' là gì?

Đăng ký miễn phí: https://sharpskill.dev/vi/login

## Các chủ đề phỏng vấn Data Science & ML khác

- [Cơ bản về Python](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/python-basics.md): 25 câu hỏi, Junior
- [Lập trình Hướng đối tượng Python](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/python-oop.md): 20 câu hỏi, Junior
- [Cấu trúc dữ liệu Python](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/python-data-structures.md): 20 câu hỏi, Junior
- [Kiến Thức Cơ Bản về Git](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/git-fundamentals.md): 18 câu hỏi, Junior
- [Cơ bản về SQL](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/sql-basics.md): 20 câu hỏi, Junior
- [Kiến thức cơ bản về NumPy](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/numpy-fundamentals.md): 22 câu hỏi, Junior
- [Cơ bản về Pandas](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/pandas-basics.md): 22 câu hỏi, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/jupyter-colab.md): 16 câu hỏi, Junior
- [SQL Joins & Truy vấn nâng cao](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/sql-joins-advanced.md): 22 câu hỏi, Mid-Level
- [Trực quan hóa với Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/matplotlib-seaborn.md): 20 câu hỏi, Mid-Level
- [Trực quan hóa tương tác với Plotly](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/plotly-interactive.md): 18 câu hỏi, Mid-Level
- [Thống kê mô tả](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/statistics-descriptive.md): 20 câu hỏi, Mid-Level
- [Thống kê suy luận](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/statistics-inferential.md): 24 câu hỏi, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/web-scraping.md): 18 câu hỏi, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/bigquery-cloud.md): 18 câu hỏi, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/feature-engineering.md): 22 câu hỏi, Mid-Level
- [ML Có Giám Sát: Hồi Quy](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/ml-supervised-regression.md): 24 câu hỏi, Mid-Level
- [ML Có Giám Sát: Phân Loại](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/ml-supervised-classification.md): 24 câu hỏi, Mid-Level
- [Cây Quyết định & Ensemble](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/ml-trees-ensembles.md): 24 câu hỏi, Mid-Level
- [ML Không Giám Sát](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/ml-unsupervised.md): 22 câu hỏi, Mid-Level
- [Pipeline ML & Xác thực](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/ml-pipelines-validation.md): 22 câu hỏi, Mid-Level
- [Chuỗi thời gian & Dự báo](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/time-series-forecasting.md): 22 câu hỏi, Mid-Level
- [Cơ Bản Về Deep Learning](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/deep-learning-fundamentals.md): 24 câu hỏi, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/tensorflow-keras.md): 22 câu hỏi, Senior
- [CNN và phân loại hình ảnh](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/cnn-image-classification.md): 24 câu hỏi, Senior
- [RNN & Chuỗi](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/rnn-sequences.md): 22 câu hỏi, Senior
- [Transformers & Attention](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/transformers-attention.md): 24 câu hỏi, Senior
- [NLP & Hugging Face](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/nlp-huggingface.md): 24 câu hỏi, Senior
- [GenAI & LangChain](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/genai-langchain.md): 24 câu hỏi, Senior
- [MLOps và Triển khai](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/mlops-deployment.md): 24 câu hỏi, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/pandas-advanced