纯干货！39 道 Python 数据分析面试题
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在这个充满挑战和机遇的时代，掌握Python数据分析技能无疑是将是你的一个有利加分项。无论你是刚刚踏入职场的新手，还是已经在数据领域深耕多年的专业人士，都离不开对Python的熟练应用。
为了帮助大家更好地应对数据分析的挑战，我将在本文分享39道Python数据分析面试题，涵盖了广泛的主题，从基础知识到高级技能无一遗漏。
如果你想要成功地通过Python数据分析的面试，那就不要错过这篇文章。继续阅读，或者收藏、分享给你的朋友，让我们一起开始吧！
问题： 如何用 Python 从 CSV 文件中读取数据？
答： 要从 CSV 文件中读取数据，可以使用 pandas 库。常用的是 read_csv 函数。示例：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('filename.csv')
问题： 解释 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 数组专门用于数值运算。NumPy 数组是同质的，支持矢量化操作，因此在数值计算中效率更高。
问题： 如何处理 Pandas 数据框中的缺失值？
答： Pandas 中的 dropna() 和 fillna() 方法常用于处理缺失值。示例
df.dropna() # Drop rows with missing values df.fillna(value) # Fill missing values with a specified value
问题： 解释 Python中的lambda函数 的用法。
答案： 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，通常与 map 或 filter 等函数一起使用。示例
square = lambda x: x**2
问题： 如何在 Python 中安装外部库？
答： 可以使用 pip 工具安装外部库。例如
pip install pandas
问题： 描述 Python 中的 NumPy 和 Pandas 库的用途。
答案： NumPy用于数值运算，并为数组和矩阵提供支持。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更加容易。
问题： 如何在 Pandas 数据框 中处理分类数据？
答： 使用get_dummies()函数将分类变量转换为哑变量/指示变量。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绘图库。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： 解释 Pandas 中 groupby 函数的用法。
答： groupby函数用于根据某些标准对数据进行分组，并对每个分组独立应用一个函数。示例：
grouped_data = df.groupby('Category').mean()
问题： 如何处理数据集中的异常值？
答： 可以通过过滤异常值或使用统计方法转换异常值来处理异常值。例如，您可以使用四分位数间距 (IQR) 来识别和删除异常值。
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。它为绘制有吸引力和信息丰富的统计图形提供了一个高级接口。
问题： 解释 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，并递归拷贝所有嵌套对象。为此使用了 copy 模块。
问题： 如何在 Pandas 中合并两个 DataFrames？
答： 使用 Pandas 中的 merge 函数来合并基于共同列的两个 DataFrames。
示例：merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column')
问题： 解释 Python 中虚拟环境的目的。
答： 虚拟环境用于为不同的项目创建隔离的 Python 环境。虚拟环境允许您管理依赖关系，避免特定项目包之间的冲突。
问题： 如何处理机器学习中的不平衡数据集？
答： 处理不平衡数据集的技巧包括重新采样方法（对少数类采样过多或对多数类采样过少）、使用不同的评估指标以及采用能够很好地处理类不平衡的算法。
问题： Python 中的 "requests "库有什么作用？
答： "requests "库用于在 Python 中发出 HTTP 请求。它简化了发送 HTTP 请求和处理响应的过程。
问题： 如何在 Python 中编写单元测试？
答： Python 的 unittest 模块为编写和运行单元测试提供了一个框架。测试用例是通过子类化 unittest.TestCase 和使用各种断言方法来检查预期结果而创建的。
问题： 解释 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则使用标签来引用行或列。
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件中，然后加载，并保留其结构和状态。
问题： 如何在 Python 中并行执行代码？
答： Python 提供了用于并行化代码执行的 concurrent.futures 模块。ThreadPoolExecutor "和 "ProcessPoolExecutor "类可用于使用线程或进程并行执行任务。
问题： 编写一个 Python 函数，从 pandas DataFrame 中删除缺失值。
答案：
def remove_missing_values(df)： df.dropna(inplace=True) 返回 df
问题： 编写一个 Python 函数来识别和处理 NumPy 数组中的异常值。
答案：
def handle_outliers(array)： # 使用 z 分数识别离群值 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异常值 array[outlier_indices] = np.median(array) 返回数组
问题： 编写一个 Python 脚本来清理和准备 CSV 数据集，以便进行分析。
答案：
import pandas as pd
# Read the CSV file into a pandas DataFrame
data = pd.read_csv('data.csv')
# Handle missing values
data.dropna(inplace=True)
# Handle outliers
for column in data.columns:
data[column] = handle_outliers(data[column])
# Encode categorical variables
for column in data.columns:
if data[column].dtypes == 'object':
data[column] = data[column].astype('category').cat.code
# Save the cleaned DataFrame
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)
问题： 编写一个 Python 函数来计算数据集的平均值、中位数、模式和标准差。
答案：
import pandas as pd
def 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 脚本，使用 scikit-learn 进行线性回归。
答案：
from sklearn.linear_model import LinearRegression # Load the data X = ... # Input features y = ... # Target variable # Create and fit the linear regression model model = LinearRegression() model.fit(X, y) # Make predictions predictions = model.predict(X)
问题： 编写一个 Python 函数，使用准确率、精确度和召回率评估分类模型的性能。
答案：
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score
def 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 脚本，创建数据可视化。
答案：
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate data
data = ...
# Create a bar chart
plt.bar(data['categories'], data['values'])
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Data Visualization')
plt.show()
问题： 编写 Python 脚本，使用简洁明了的语言向非技术利益相关者传达数据驱动的见解。
答案：
# Analyze the data and identify key insights insights = ... # Prepare a presentation or report using clear and concise language presentation = ... # Communicate insights to stakeholders using visuals and storytelling present_insights(presentation)
问题： 编写一个 Python 函数，从 pandas DataFrame 中删除缺失值。
答案：
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 数组中的异常值。
答案：
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、精确度和召回率评估分类模型的性能。
答案：
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score
def 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，将数据集分成训练集和测试集。
答案：
# Split the dataset into training and testing sets
from sklearn.model_selection import train_test_split
def 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 脚本来执行 k-means 聚类。
答案：
# Perform k-means clustering from sklearn.cluster import KMeans # Load the data data = ... # 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 point cluster_labels = model.predict(data)
问题： 编写一个 Python 函数来查找两个变量之间的相关性。
答案：
# Calculate the correlation between two variables from scipy.stats import pearsonr def calculate_correlation(x, y): correlation = pearsonr(x, y) return correlation[0]
问题： 使用 scikit-learn 编写一个 Python 脚本来执行主成分分析（PCA）。
答案：
# Perform principal component analysis (PCA) from sklearn.decomposition import PCA # Load the data data = ... # 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，对数据集进行规范化处理。
答案：
# Normalize the dataset from sklearn.preprocessing import StandardScaler def 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 脚本，使用 t-SNE 进行降维。
答案：
from sklearn.manifold import TSNE # Load the data data = ... # Create and fit the t-SNE model model = TSNE(n_components=2) reduced_data = model.fit_transform(data)
问题： 编写一个 Python 函数，为机器学习模型实现自定义损失函数。
答案：
import tensorflow as tf def 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 脚本，训练自定义神经网络模型。
答案：
import tensorflow as tf # Define the model architecture model = 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 model model.compile(loss='custom_loss_function', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # Train the model model.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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