Вопросы по “Pandas”

На странице собраны вопросы и ответы с собеседований по теме “Pandas”.

Уровень "Junior".
Вопрос: Сложность:
1.Что такое DataFrame в Pandas и для чего он используется?
2.Как создать DataFrame из списка или словаря в Pandas?
3.Как можно прочитать CSV-файл в DataFrame?
4.Как отфильтровать строки DataFrame по определенному условию?
5.Каковы различные способы выборки данных из DataFrame?
6.Каковы различия между методами .loc и .iloc в Pandas?
7.Как вы можете обработать пропущенные данные в DataFrame?
8.Как соединить два DataFrame в Pandas (например, используя метод merge)?
9.Можете ли вы объяснить разницу между merge и join в Pandas?
10.Как группировать данные в DataFrame и получить агрегированные данные?
11.Как добавить новый столбец в DataFrame?
12.Как удалить столбцы или строки из DataFrame?
13.Можете ли вы объяснить, что такое Series в Pandas?
14.Как сохранить DataFrame в CSV-файл?
15.Как вы могли бы изменить тип данных столбца в DataFrame?
16.Какие методы используются для описательной статистики в Pandas?
17.Как работает индексация в Pandas и зачем она нужна?
18.Что такое MultiIndex, и как вы его создаете?
19.Как использовать функцию apply для выполнения операции на каждом элементе Series?
20.Как преобразовать строки и столбцы при помощи методов stack и unstack?
21.Как обрабатываются дублированные данные в Pandas?
22.Как вы можете выполнить слияние двух DataFrame по индексу?
23.Как можно быстро переименовать столбцы в DataFrame?
24.Как вычислить корреляцию между колонками в DataFrame?
25.Как выполнить конкатенацию (слияние) двух или более DataFrame?
26.Как обрезать (удалить) ненужные данные из DataFrame?
27.Что происходит при использовании метода dropna() в Pandas?
28.Как можно работать с временными рядами и датами в Pandas?
29.Какие есть способы оптимизации производительности при работе с большими объемами данных в Pandas?
30.Как использовать метод pivot_table для изменения формы данных в DataFrame?
Уровень "Midlle".
Вопрос:Сложность:
1.Объясните, как Pandas обрабатывает временные ряды и какие особенности есть у типа данных datetime64.⭐⭐
2.Как можно выполнить векторизованные операции на DataFrame или Series в Pandas?⭐⭐
3.Какие есть способы обрабатывать текстовые данные в Series или DataFrame?⭐⭐
4.Каким образом можно оптимизировать использование памяти большими DataFrame в Pandas?⭐⭐
5.В чем разница между функциями map(), apply() и applymap() в Pandas?⭐⭐
6.Как можно реализовать условное присвоение значений в столбце DataFrame?⭐⭐
7.Как использовать MultiIndex для группировки данных на нескольких уровнях?⭐⭐
8.Какие методы вы бы использовали для визуализации данных из DataFrame?⭐⭐
9.Почему важно использовать категориальные данные в Pandas и как это сделать?⭐⭐
10.Как преобразовать данные из длинной формы в широкую форму и обратно в Pandas?⭐⭐
11.Какие преимущества даёт использование типа данных IntervalIndex в Pandas?⭐⭐
12.Объясните, как работают агрегирующие функции в связке с groupby().⭐⭐
13.Как можно оценить и улучшить производительность кода, написанного на Pandas?⭐⭐
14.Приведите пример использования оконных функций в Pandas.⭐⭐
15.Как правильно объединять (merge) данные из нескольких источников с различными типами слияния?⭐⭐
16.Какая разница между методами concat() и append() для объединения данных в Pandas?⭐⭐
17.Расскажите о способах очистки от выбросов в числовых данных с использованием Pandas.⭐⭐
18.Как можно работать с пропущенными данными для подготовки набора данных к анализу?⭐⭐
19.В чем различие между копией (copy) DataFrame и простым присваиванием?⭐⭐
20.Какие есть варианты сохранения данных из Pandas в форматы, доступные для других приложений?⭐⭐
21.Объясните, как можно использовать Pandas для работы с большим объемом данных, не помещающимся в оперативную память.⭐⭐
22.Как создать пользовательские функции агрегации для использования с groupby()?⭐⭐
23.Как обеспечить качество данных при их загрузке в DataFrame из внешних источников?⭐⭐
24.Как можно обрабатывать XML или JSON в Pandas?⭐⭐
25.Объясните разницу между статическим и динамическим ресемплированием временных рядов.⭐⭐
26.Какие стратегии можно использовать для масштабирования Pandas на большие данные?⭐⭐
27.Объясните, как можно использовать метод melt() для преобразования формата данных.⭐⭐
28.Как применять пользовательские операции с помощью метода pipe()?⭐⭐
29.Как можно ускорить чтение больших файлов CSV в Pandas?⭐⭐
30.Как в Pandas можно работать с данными в реальном времени?⭐⭐
Уровень "Senior".
Вопрос:  Сложность:
1.Объясните, как Pandas использует Cython для ускорения вычислений.⭐⭐⭐
2.Какие есть способы управления выделением памяти для больших DataFrame?⭐⭐⭐
3.Как выполнять join’ы в Pandas c учётом иерархических индексов?⭐⭐⭐
4.Какие бывают стратегии параллельного выполнения операций в Pandas?⭐⭐⭐
5.Как Pandas может быть интегрирован с другими системами для распределённых вычислений, такими как Spark?⭐⭐⭐
6.Расскажите о процессе обработки строки с использованием регулярных выражений в DataFrame.⭐⭐⭐
7.Как вы оптимизируете код для обработки больших наборов данных в Pandas без использования дополнительных библиотек?⭐⭐⭐
8.Зачем и каким образом проводить тестирование кода, который включает в себя использование библиотеки Pandas?⭐⭐⭐
9.Какие особенности Pandas необходимо учитывать при работе с временными данными в разных временных зонах?⭐⭐⭐
10.Какие существуют подходы для уменьшения отпечатка памяти объектов DataFrame?⭐⭐⭐
11.Какие могут быть подводные камни при использовании операций слияния (merge) с несколькими ключами?⭐⭐⭐
12.Как вы можете использовать внешние базы данных вместе с Pandas для управления большими наборами данных?⭐⭐⭐
13.Как в Pandas реализовать кастомную сортировку с использованием нескольких уровней мультииндекса?⭐⭐⭐
14.Как можно программно обрабатывать изменения в API и форматах данных источников, которые влияют на импортированные данные в Pandas?⭐⭐⭐
15.Объясните, как Pandas может быть использован в реальных проектах машинного обучения, включая предобработку данных.⭐⭐⭐
16.Какие практики вы бы рекомендовали для эффективной работы с категориальными данными в Pandas?⭐⭐⭐
17.Как можно выполнить сложные фильтрации с использованием строковых методов и регулярных выражений в DataFrame?⭐⭐⭐
18.Предложите способы борьбы с проблемами ввода-вывода при сохранении/загрузке больших DataFrame.⭐⭐⭐
19.Какие методы оптимизации закладываете вы в автоматизированные ETL-процессы на Pandas?⭐⭐⭐
20.Какие нововведения в последних версиях Pandas вы считаете наиболее важными?⭐⭐⭐
21.Дайте примеры использования custom aggregation в groupby для реализации сложных бизнес логик.⭐⭐⭐
22.Объясните, как вы бы интегрировали Pandas с SQL-системами для выполнения запросов.⭐⭐⭐
23.Какие существуют инструменты профилирования и как вы их используете для оптимизации скорости работы с Pandas?⭐⭐⭐
24.Как вы обрабатываете хранилища данных нестандартных форматов (например, иерархические структуры данных)?⭐⭐⭐
25.Расскажите, как можно реализовать кастомную логику заполнения пропущенных значений в DataFrame.⭐⭐⭐
26.Какие методы инкрементальной обработки данных вы можете использовать в Pandas, и когда они бывают полезны?⭐⭐⭐
27.Какие методы вы вероятно будете использовать для дебаггинга сложных операций в DataFrame и Series?⭐⭐⭐
28.Какие есть подходы к масштабированию Pandas-ориентированных приложений на микросервисы?⭐⭐⭐
29.Как вы интегрируете разработку на Pandas с системами контроля версий и CI/CD пайплайнами?⭐⭐⭐
30.Как в Pandas реализовать условную логику, аналогичную SQL CASE WHEN?⭐⭐⭐