熊貓基本面試問題
讓我們來看看有關 pandas 的一些基本面試問題。友善的面試官可能會從這些簡單的問題開始，以在一開始就安慰你，而其他人可能會問這些問題來評估你對圖書館的基本掌握程度。
1.Python中的pandas是什麼？
Pandas 是一個開源 Python 庫，具有強 保加利亞電話號碼列表 大的內建方法，可以有效地清理、分析和操作資料集。這個強大的軟體包由 Wes McKinney 於 2008 年開發，可以輕鬆地與 Python 中的各種其他資料科學模組混合。
Pandas 建立在 NumPy 函式庫之上，也就是它的資料結構 Series 和 DataFrame 是 NumPy 陣列的升級版本。
2. 如何快速存取 pandas DataFrame 的前 5 行和後 5 行？
pandas 中的方法head()用於存取 DataFrame 的前 5 行，tail() 方法用於存取最後 5 行。
要存取前 5 行： dataframe_name.head()
要存取最後 5 行： dataframe_name.tail()
3.為什麼DataFrame.shape沒有括號？
在 pandas 中，shape是一個屬性而不是方法。因此，您應該在不帶括號的情況下訪問它。
DataFrame.shape輸出一個包含 DataFrame 中的行數和列數的元組。
4. Series 和 DataFrame 有什麼區別？
DataFrame： pandas DataFrame 將採用表格格式，具有多行和多列，其中每列可以是不同的資料類型。
Series： Series是一個一維標記數組，可以儲存任何資料類型，但它的所有值都應該是相同的資料類型。 Series 資料結構更像是 DataFrame 的單列。
Series 資料結構比 DataFrame 消耗更少的記憶體。因此，某些資料操作任務的速度更快。
然而，DataFrame可以儲存大型且複雜的資料集，而Series只能處理同類資料。因此，您可以在 DataFrame 上執行的操作集明顯高於 Series 資料結構。
5. pandas中的索引是什麼？
索引是一系列可以唯一標識 DataFrame 的每一行的標籤。索引可以是任何資料類型，如整數、字串、雜湊等，
df.index列印 DataFrame df 的目前行索引。
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這些問題將更具挑戰性，而且您更有可能在需要有使用 pandas 經驗的角色中遇到這些問題。
6. pandas 中的多重索引是什麼？
pandas 中的索引唯一指定 DataFrame 的每一行。我們通常選擇能夠唯一標識DataFrame每一行的列並將其設定為索引。但是，如果您沒有可以執行此操作的單一列怎麼辦？
例如，DataFrame 中有「姓名」、「年齡」、「地址」和「標記」欄位。上述任何欄位對於所有不同的行都可能不具有唯一值，並且不適合作為索引。
然而，「名稱」和「位址」列一起可以唯一地標識資料幀的每一行。所以你可以將兩列設定為索引。您的 DataFrame 現在具有多重索引或分層索引。
7. 解釋 pandas 重新索引
pandas 中的重新索引允許我們使用更新的行索引和列標籤從現有 DataFrame 建立一個新的 DataFrame 物件。
您可以向函數 DataFrame.reindex() 提供一組新索引，它將建立一個具有給定索引的新 DataFrame 對象，並從實際 DataFrame 中取得值。
如果原始 DataFrame 中不存在這些新索引的值，則函數將使用預設空值填入這些位置。但是，我們可以將預設值 NaN 更改為我們希望它們填充的任何值。
這是範例程式碼：
