Cơ bản về Pandas
DataFrames, Series, lập chỉ mục, lựa chọn, lọc, giá trị thiếu, kiểu dữ liệu
1Cấu trúc dữ liệu chính của Pandas để lưu trữ dữ liệu dạng bảng với các hàng và cột được đặt tên là gì?
Cấu trúc dữ liệu chính của Pandas để lưu trữ dữ liệu dạng bảng với các hàng và cột được đặt tên là gì?
Câu trả lời
DataFrame là cấu trúc dữ liệu trung tâm của Pandas, được thiết kế để lưu trữ dữ liệu dạng bảng hai chiều. Mỗi cột có thể chứa một kiểu dữ liệu khác nhau, và cả hàng và cột đều có nhãn (index). Cấu trúc này tương tự như bảng tính Excel hoặc bảng SQL, giúp dễ dàng thao tác với dữ liệu có cấu trúc.
2Cấu trúc Pandas nào đại diện cho một cột dữ liệu duy nhất với một chỉ mục?
Cấu trúc Pandas nào đại diện cho một cột dữ liệu duy nhất với một chỉ mục?
Câu trả lời
Series là một cấu trúc một chiều có thể chứa bất kỳ kiểu dữ liệu nào (số nguyên, chuỗi, số thực, đối tượng Python). Mỗi phần tử có một chỉ mục liên kết, cho phép truy cập giá trị theo nhãn của chúng. Một cột được trích xuất từ DataFrame sẽ tự động được chuyển đổi thành Series.
3Làm thế nào để tạo DataFrame từ một dictionary Python trong đó các khóa trở thành tên cột?
Làm thế nào để tạo DataFrame từ một dictionary Python trong đó các khóa trở thành tên cột?
Câu trả lời
Hàm pd.DataFrame() trực tiếp chấp nhận một dictionary Python. Các khóa của dictionary tự động trở thành tên cột và các giá trị (danh sách hoặc mảng) trở thành dữ liệu của mỗi cột. Phương pháp này là cách phổ biến nhất để tạo DataFrame từ dữ liệu có cấu trúc trong Python.
Phương thức nào nên được sử dụng để đọc tệp CSV và tải vào DataFrame?
Phương thức nào hiển thị các hàng đầu tiên của DataFrame để xem trước dữ liệu nhanh?
+19 câu hỏi phỏng vấn
Các chủ đề phỏng vấn Data Science & ML khác
Cơ bản về Python
Lập trình Hướng đối tượng Python
Cấu trúc dữ liệu Python
Kiến Thức Cơ Bản về Git
Cơ bản về SQL
Kiến thức cơ bản về NumPy
Jupyter & Google Colab
SQL Joins & Truy vấn nâng cao
Pandas nâng cao
Trực quan hóa với Matplotlib & Seaborn
Trực quan hóa tương tác với Plotly
Thống kê mô tả
Thống kê suy luận
Web Scraping
BigQuery & Cloud Data
Feature Engineering
ML Có Giám Sát: Hồi Quy
ML Có Giám Sát: Phân Loại
Cây Quyết định & Ensemble
ML Không Giám Sát
Pipeline ML & Xác thực
Chuỗi thời gian & Dự báo
Cơ Bản Về Deep Learning
TensorFlow & Keras
CNN và phân loại hình ảnh
RNN & Chuỗi
Transformers & Attention
NLP & Hugging Face
GenAI & LangChain
MLOps và Triển khai
Nắm vững Data Science & ML cho lần phỏng vấn tiếp theo
Truy cập tất cả câu hỏi, flashcards, bài kiểm tra kỹ thuật, bài tập code review và mô phỏng phỏng vấn.
Bắt đầu miễn phí