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在这个充满挑战和机遇的期间，掌捏Python数据分析手段无疑是将是你的一个有益加分项。无论你是刚刚踏入职场的生人，照旧还是在数据领域深耕多年的专科东说念主士，皆离不开对Python的熟悉欺诈。
为了匡助宇宙更好地应答数据分析的挑战，我将在本文共享39说念Python数据分析口试题，涵盖了粗鄙的主题，从基础常识到高档手段无一遗漏。
要是你念念要得胜地通过Python数据分析的口试，那就不要错过这篇著作。持续阅读，或者保藏、共享给你的一又友，让咱们一齐初始吧！
问题： 如何用 Python 从 CSV 文献中读取数据？
答： 要从 CSV 文献中读取数据，不错使用 pandas 库。常用的是 read_csv 函数。示例：
import pandas as pddata = pd.read_csv('filename.csv')问题： 领路 Python 中列表和 NumPy 数组的区别。
答： 列表是基本的 Python 数据结构，而 NumPy 数组非凡用于数值运算。NumPy 数组是同质的，相沿矢量化操作，因此在数值诡计中恶果更高。
问题： 若那儿理 Pandas 数据框中的缺失值？
答： Pandas 中的 dropna() 和 fillna() 重要常用于处理缺失值。示例
df.dropna() # Drop rows with missing valuesdf.fillna(value) # Fill missing values with a specified value
问题： 领路 Python中的lambda函数 的用法。
谜底： lambda函数是使用 lambda 关键字创建的匿名函数。它们用于短期操作，相同与 map 或 filter 等函数一齐使用。示例
square = lambda x: x**2
问题： 如安在 Python 中装配外部库？
姪子物語答： 不错使用 pip 器用装配外部库。举例
pip install pandas
问题： 描写 Python 中的 NumPy 和 Pandas 库的用途。
谜底： NumPy用于数值运算，并为数组和矩阵提供相沿。Pandas 是一个数据操作和分析库，它引入了 DataFrames 等数据结构，使处理和分析表格数据变得愈加容易。
问题： 如安在 Pandas 数据框 中处理分类数据？
答： 使用get_dummies()函数将分类变量诊疗为哑变量/带领变量。示例
pd.get_dummies(df, columns=['Category'])
问题： Python 中的 matplotlib 库有什么作用？
答： Matplotlib是一个Python绘制库。它提供了多种可视化数据的图表类型，如折线图、柱状图和散点图。
问题： 领路 Pandas 中 groupby 函数的用法。
答： groupby函数用于凭证某些措施对数据进行分组，并对每个分组零丁欺诈一个函数。示例：
grouped_data = df.groupby('Category').mean()问题： 若那儿理数据鸠集的绝顶值？
答： 不错通过过滤绝顶值或使用统计重要诊疗绝顶值来处理绝顶值。举例，您不错使用四分位数间距 (IQR) 来识别和删除绝顶值。
问题： Python 中的 "Seaborn "库有什么作用？
答： "Seaborn "是一个基于 Matplotlib 的统计数据可视化库。它为绘制有诱骗力和信息丰富的统计图形提供了一个高档接口。
问题： 领路 Python 中浅拷贝和深拷贝的区别。
答： 浅复制创建一个新对象，但不会为嵌套元素创建新对象。深度拷贝创建一个新对象，并递归拷贝通盘嵌套对象。为此使用了 copy 模块。
问题： 如安在 Pandas 中吞并两个 DataFrames？【SHS-026】芸能人、お貸しします。 番外SP
答： 使用 Pandas 中的 merge 函数来吞并基于共同列的两个 DataFrames。
示例：merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column')
问题： 领路 Python 中杜撰环境的目标。
答： 杜撰环境用于为不同的阵势创建终止的 Python 环境。杜撰环境允许您科罚依赖关连，幸免特定阵势包之间的突破。
问题： 若那儿理机器学习中的抵御衡数据集？
答： 处理抵御衡数据集的技巧包括从头采样重要（对少数类采样过多或对大量类采样过少）、使用不同的评估缠绵以及选定大意很好地处理类抵御衡的算法。
问题： Python 中的 "requests "库有什么作用？
答： "requests "库用于在 Python 中发出 HTTP 恳求。它简化了发送 HTTP 请乞降处理反应的经由。
问题： 如安在 Python 中编写单位测试？
答： Python 的 unittest 模块为编写和运行单位测试提供了一个框架。测试用例是通过子类化 unittest.TestCase 和使用各式断言重要来搜检预期抛弃而创建的。
问题： 领路 Pandas 中 iloc 和 loc 的区别。
答： iloc用于基于整数位置的索引，而loc是基于标签的索引。iloc主要由整数驱动，而loc则使用标签来援用行或列。
问题： Python 中的 pickle 模块有什么作用？
答： pickle模块用于序列化和反序列化 Python 对象。它允许将对象保存到文献中，然后加载，并保留其结构和情景。
问题： 如安在 Python 中并行履行代码？
答： Python 提供了用于并行化代码履行的 concurrent.futures 模块。ThreadPoolExecutor "和 "ProcessPoolExecutor "类可用于使用线程或进度并行履行任务。
问题： 编写一个 Python 函数，从 pandas DataFrame 中删除缺失值。
谜底：
def remove_missing_values(df)： df.dropna(inplace=True) 复返 df
问题： 编写一个 Python 函数来识别和处理 NumPy 数组中的绝顶值。
谜底：
def handle_outliers(array)： # 使用 z 分数识分散群值 z_scores = np.abs(array - np.mean(array)) / np.std(array) outliers = array[z_scores > 3]. # 用中位数或平均数替换离群值 outlier_indices = np.where(z_scores > 3)[0] # 用中位数或平均数替换绝顶值 array[outlier_indices] = np.median(array) 复返数组
问题： 编写一个 Python 剧原本计帐和准备 CSV 数据集，以便进行分析。
谜底：
import pandas as pd# Read the CSV file into a pandas DataFramedata = pd.read_csv('data.csv')# Handle missing valuesdata.dropna(inplace=True)# Handle outliersfor column in data.columns: data[column] = handle_outliers(data[column])# Encode categorical variablesfor column in data.columns: if data[column].dtypes == 'object': data[column] = data[column].astype('category').cat.code# Save the cleaned DataFramedata.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)问题： 编写一个 Python 函数来诡计数据集的平均值、中位数、模式和措施差。
谜底：
import pandas as pddef calculate_descriptive_stats(data): stats_dict = {} # Calculate mean stats_dict['mean'] = data.mean() # Calculate median stats_dict['median'] = data.median() # Calculate mode if data.dtype == 'object': stats_dict['mode'] = data.mode()[0] else: stats_dict['mode'] = pd.Series.mode(data) # Calculate standard deviation stats_dict['std_dev'] = data.std() return stats_dict问题： 编写一个 Python 剧本，使用 scikit-learn 进行线性追思。
谜底：
from sklearn.linear_model import LinearRegression# Load the dataX = ... # Input featuresy = ... # Target variable# Create and fit the linear regression modelmodel = LinearRegression()model.fit(X, y)# Make predictionspredictions = model.predict(X)
问题： 编写一个 Python 函数，使用准确率、精准度和调回率评估分类模子的性能。
谜底：
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_scoredef evaluate_classification_model(y_true, y_pred): accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) precision = precision_score(y_true, y_pred) recall = recall_score(y_true, y_pred) return {'accuracy': accuracy, 'precision': precision, 'recall': recall}问题： 使用 Matplotlib 或 Seaborn 编写 Python 剧本，创建数据可视化。
谜底：
import matplotlib.pyplot as plt# Generate datadata = ...# Create a bar chartplt.bar(data['categories'], data['values'])plt.xlabel('Categories')plt.ylabel('Values')plt.title('Data Visualization')plt.show()问题： 编写 Python 剧本，使用粗略明了的话语向非本领利益关联者传达数据驱动的见解。
谜底：
# Analyze the data and identify key insightsinsights = ...# Prepare a presentation or report using clear and concise languagepresentation = ...# Communicate insights to stakeholders using visuals and storytellingpresent_insights(presentation)
问题： 编写一个 Python 函数，从 pandas DataFrame 中删除缺失值。
谜底：
def remove_missing_values(df): df.dropna(inplace=True) return df
问题： 编写一个 Python 函数来识别和处理 NumPy 数组中的绝顶值。
谜底：
def handle_outliers(array): # Identify outliers using z-score z_scores = np.abs(array - np.mean(array)) / np.std(array) outliers = array[z_scores > 3] # Replace outliers with median or mean outlier_indices = np.where(z_scores > 3)[0] array[outlier_indices] = np.median(array) return array
问题： 编写一个 Python 函数，使用准确率、精准度和调回率评估分类模子的性能。
谜底：
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_scoredef evaluate_classification_model(y_true, y_pred): accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) precision = precision_score(y_true, y_pred) recall = recall_score(y_true, y_pred) return {'accuracy': accuracy, 'precision': precision, 'recall': recall}问题： 编写一个 Python 函数，将数据集分红磨练集和测试集。
谜底：
# Split the dataset into training and testing setsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef split_dataset(data, test_size=0.2): # Separate features (X) and target variable (y) X = data.drop('target_variable', axis=1) y = data['target_variable'] # Split the dataset X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size) return X_train, X_test, y_train, y_test问题： 使用 scikit-learn 编写一个 Python 剧原本履行 k-means 聚类。
谜底：
# Perform k-means clusteringfrom sklearn.cluster import KMeans# Load the datadata = ...# Create and fit the k-means model with a specified number of clusters (e.g., 4)model = KMeans(n_clusters=4)model.fit(data)# Predict cluster labels for each data pointcluster_labels = model.predict(data)
问题： 编写一个 Python 函数来查找两个变量之间的关联性。
谜底：
# Calculate the correlation between two variablesfrom scipy.stats import pearsonrdef calculate_correlation(x, y): correlation = pearsonr(x, y) return correlation[0]
问题： 使用 scikit-learn 编写一个 Python 剧原本履行主因素分析（PCA）。
谜底：
# Perform principal component analysis (PCA)from sklearn.decomposition import PCA# Load the datadata = ...# Create and fit the PCA model with a specified number of components (e.g., 2)model = PCA(n_components=2)transformed_data = model.fit_transform(data)
问题： 编写一个 Python 函数，对数据集进行表率化处理。
谜底：
# Normalize the datasetfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerdef normalize_dataset(data): # Use StandardScaler to normalize the data scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(data) return normalized_data
问题： 编写一个 Python 剧本，使用 t-SNE 进行降维。
谜底：
from sklearn.manifold import TSNE# Load the datadata = ...# Create and fit the t-SNE modelmodel = TSNE(n_components=2)reduced_data = model.fit_transform(data)
问题： 编写一个 Python 函数，为机器学习模子杀青自界说亏本函数。
谜底：
import tensorflow as tfdef custom_loss_function(y_true, y_pred): loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred) return loss
问题： 使用 TensorFlow 编写 Python 剧本，磨练自界说神经网罗模子。
谜底：
import tensorflow as tf# Define the model architecturemodel = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(data.shape[1],)), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])# Compile the modelmodel.compile(loss='custom_loss_function', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])# Train the modelmodel.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
Source: https://www.techbeamers.com/44-python-data-analyst-interview-questions/
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