【揭秘Pandas数据分析面试】50题实战解析，轻松应对职场挑战

1. Pandas简介

Pandas是一个富强的Python数据分析库，供给了疾速、机动、直不雅的数据构造，如DataFrame跟Series，以及丰富的数据分析东西。控制Pandas是成为一名优良数据分析师的必备技能。

2. Pandas基本操纵

2.1 导入Pandas库

import pandas as pd

2.2 创建Series

arr = [0, 1, 2, 3, 4]
df = pd.Series(arr)

2.3 创建DataFrame

dates = pd.date_range('today', periods=6)
numarr = np.random.randn(6, 4)
columns = ['A', 'B', 'C', 'D']
df = pd.DataFrame(numarr, index=dates, columns=columns)

2.4 从CSV文件创建DataFrame

df = pd.read_csv('filename.csv', sep=';', encoding='gbk')

3. 数据清洗

3.1 检查并处理缺掉值

df.dropna()  # 删除包含缺掉值的行
df.fillna(value=0)  # 用0填充缺掉值

3.2 检查并处理异常值

df[(df['price'] > 1000) | (df['minimumnights'] < 1)]

3.3 格局化日期字段

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

3.4 删除不须要的列

df.drop(['unnecessary_column'], axis=1)

4. 数据处理

4.1 创建新的列

df['income'] = df['price'] * df['numberofreviews']

4.2 分组并打算每个地区的均匀价格

df.groupby('neighbourhood')['price'].mean()

4.3 转换类别型数据为数值型

df['roomtype'] = pd.Categorical(df['roomtype']).codes

5. 数据分析

5.1 分析各个地区房源数量的分布

df['neighbourhood'].value_counts()

5.2 分析房源价格

df['price'].describe()

6. 数据可视化

6.1 利用Matplotlib绘制直方图

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(df['price'], bins=20)
plt.show()

6.2 利用Seaborn绘制散点图

import seaborn as sns
sns.scatterplot(x='latitude', y='longitude', data=df)

7. Pandas高等技能

7.1 利用apply跟map

df.apply(lambda x: x.max())
df.map(lambda x: x * 2)

7.2 利用多级索引

df.set_index(['neighbourhood', 'roomtype'], inplace=True)

8. Pandas机能优化

8.1 利用矢量化操纵

df['income'] = df['price'] * df['numberofreviews']

8.2 利用Categorical数据范例

df['roomtype'] = pd.Categorical(df['roomtype'])

9. Pandas实战案例

9.1 Airbnb数据集分析

分析纽约市Airbnb房源数据，包含价格、地位、房东信息跟批评数量等字段。

9.2 股票市场数据分析

分析股票市场数据，包含收盘价、收盘价、最低价、最便宜跟成交量等字段。

10. 总结

经由过程以上50题的实战剖析，信赖你曾经控制了Pandas的基本操纵、数据清洗、数据处理、数据分析跟数据可视化等技能。退职场挑衅中，Pandas将成为你富强的数据分析东西。