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Questions et reponses d'entretien

Decouvrez les meilleures questions et reponses d entretien Pandas pour les debutants et les profils experimentes afin de preparer vos entretiens.

Total 30 questions Questions et reponses d'entretien

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Questions et reponses d'entretien

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Questions et reponses niveau debutant / jeunes diplomes

Question 4

How to create a DataFrame in Pandas?

You can create a DataFrame using the pd.DataFrame() constructor.

Example:

df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['A', 'B', 'C']})
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Question 5

How to select specific columns in a DataFrame?

You can select specific columns using double square brackets: df[['Column1', 'Column2']]
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Question 6

What is the purpose of the describe() function in Pandas?

describe() provides summary statistics of numeric columns in a DataFrame.

Example:

df.describe()
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Question 7

Explain the concept of broadcasting in Pandas.

Broadcasting allows operations between arrays of different shapes and sizes.

Example:

df['Column'] = df['Column'] * 2
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Question 8

Explain the purpose of the crosstab() function in Pandas.

crosstab() computes a cross-tabulation of two or more factors.

Example:

pd.crosstab(df['Factor1'], df['Factor2'])
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Question 9

How to handle categorical data in Pandas?

You can use the astype() method to convert a column to a categorical type: df['Category'] = df['Category'].astype('category')
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Question 10

Explain the use of the nunique() function in Pandas.

nunique() returns the number of unique elements in a column.

Example:

df['Column'].nunique()
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Question 11

What is the use of the nlargest() function in Pandas?

nlargest() returns the first n largest elements from a series or DataFrame.

Example:

df['Column'].nlargest(5)
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Questions et reponses niveau intermediaire / 1 a 5 ans d experience

Question 15

Explain the use of groupby() in Pandas.

groupby() is used to group DataFrame by a column and perform aggregate functions.

Example:

df.groupby('Column').mean()
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Question 16

What is the purpose of the apply() function in Pandas?

apply() is used to apply a function along the axis of a DataFrame.

Example:

df['Column'].apply(lambda x: x*2)
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Question 17

How to filter rows in a DataFrame based on a condition?

You can use boolean indexing to filter rows based on a condition: df[df['Column'] > 10]
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Question 18

What is the purpose of the pivot_table() function?

pivot_table() is used to create a spreadsheet-style pivot table as a DataFrame.

Example:

pd.pivot_table(df, values='Value', index='Index', columns='Column', aggfunc=np.sum)
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Question 20

Explain the purpose of the iterrows() function in Pandas.

iterrows() is used to iterate over DataFrame rows as (index, Series) pairs.

Example:

for index, row in df.iterrows(): print(index, row['Column'])
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Question 21

Explain the use of melt() function in Pandas.

melt() is used to reshape or transform data by unpivoting it.

Example:

pd.melt(df, id_vars=['ID'], value_vars=['Var1', 'Var2'])
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Question 22

What is the purpose of the to_csv() method in Pandas?

to_csv() is used to write a DataFrame to a CSV file.

Example:

df.to_csv('output.csv', index=False)
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Question 24

Explain the purpose of the get_dummies() function in Pandas.

get_dummies() is used for one-hot encoding categorical variables.

Example:

pd.get_dummies(df['Category'])
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Questions et reponses niveau experimente / expert

Question 25

Explain the use of merge() in Pandas.

merge() is used to combine two DataFrames based on a common column.

Example:

pd.merge(df1, df2, on='common_column')
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Question 26

How to handle missing values in a DataFrame?

You can use methods like dropna() to remove missing values or fillna() to fill them with a specific value.

Example:

df.dropna() or df.fillna(value)
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Question 29

How to handle time series data in Pandas?

Pandas provides the Timestamp type and functions like resample() for time series analysis.

Example:

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
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Question 30

Explain the purpose of the cut() function in Pandas.

cut() is used to segment and sort data values into bins.

Example:

pd.cut(df['Values'], bins=[0, 10, 20, 30], labels=['<10', '10-20', '20-30'])
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