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：

1. import pandas as pd
2. 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

1. df.dropna()  # Drop rows with missing values
2. 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：

1. def remove_missing_values(df)：
2.     df.dropna(inplace=True)
3.     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：

1. def handle_outliers(array)：
2.     # 使用 z 分数识别离群值
3.     z_scores = np.abs(array - np.mean(array)) / np.std(array)
4.     outliers = array[z_scores > 3].
6.     # 用中位数或平均数替换离群值
7.     outlier_indices = np.where(z_scores > 3)[0] # 用中位数或平均数替换异常值
8.     array[outlier_indices] = np.median(array)
10.     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：

1. import pandas as pd
3. # Read the CSV file into a pandas DataFrame
4. data = pd.read_csv('data.csv')
6. # Handle missing values
7. data.dropna(inplace=True)
9. # Handle outliers
10. for column in data.columns:
11.     data[column] = handle_outliers(data[column])
13. # Encode categorical variables
14. for column in data.columns:
15.     if data[column].dtypes == 'object':
16.         data[column] = data[column].astype('category').cat.code
18. # Save the cleaned DataFrame
19. 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：

1. import pandas as pd
3. def calculate_descriptive_stats(data):
4.     stats_dict = {}
6.     # Calculate mean
7.     stats_dict['mean'] = data.mean()
9.     # Calculate median
10.     stats_dict['median'] = data.median()
12.     # Calculate mode
13.     if data.dtype == 'object':
14.         stats_dict['mode'] = data.mode()[0]
15.     else:
16.         stats_dict['mode'] = pd.Series.mode(data)
18.     # Calculate standard deviation
19.     stats_dict['std_dev'] = data.std()
21.     return stats_dict

问题： 编写一个 Python 脚本，使用 scikit-learn 进行线性回归。

答案：

1. from sklearn.linear_model import LinearRegression
3. # Load the data
4. X = ...  # Input features
5. y = ...  # Target variable
7. # Create and fit the linear regression model
8. model = LinearRegression()
9. model.fit(X, y)
11. # Make predictions
12. 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：

1. from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score
3. def evaluate_classification_model(y_true, y_pred):
4.     accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
5.     precision = precision_score(y_true, y_pred)
6.     recall = recall_score(y_true, y_pred)
8.     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：

1. import matplotlib.pyplot as plt
3. # Generate data
4. data = ...
6. # Create a bar chart
7. plt.bar(data['categories'], data['values'])
8. plt.xlabel('Categories')
9. plt.ylabel('Values')
10. plt.title('Data Visualization')
11. 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：

1. # Analyze the data and identify key insights
2. insights = ...
4. # Prepare a presentation or report using clear and concise language
5. presentation = ...
7. # Communicate insights to stakeholders using visuals and storytelling
8. present_insights(presentation)

问题： 编写一个 Python 函数，从 pandas DataFrame 中删除缺失值。

答案：

1. def remove_missing_values(df):
2.     df.dropna(inplace=True)
3.     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：

1. def handle_outliers(array):
2.     # Identify outliers using z-score
3.     z_scores = np.abs(array - np.mean(array)) / np.std(array)
4.     outliers = array[z_scores > 3]
6.     # Replace outliers with median or mean
7.     outlier_indices = np.where(z_scores > 3)[0]
8.     array[outlier_indices] = np.median(array)
10.     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：

1. from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score
3. def evaluate_classification_model(y_true, y_pred):
4.     accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
5.     precision = precision_score(y_true, y_pred)
6.     recall = recall_score(y_true, y_pred)
8.     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：

1. # Split the dataset into training and testing sets
2. from sklearn.model_selection import train_test_split
4. def split_dataset(data, test_size=0.2):
5.     # Separate features (X) and target variable (y)
6.     X = data.drop('target_variable', axis=1)
7.     y = data['target_variable']
9.     # Split the dataset
10.     X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size)
12.     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：

1. # Perform k-means clustering
2. from sklearn.cluster import KMeans
4. # Load the data
5. data = ...
7. # Create and fit the k-means model with a specified number of clusters (e.g., 4)
8. model = KMeans(n_clusters=4)
9. model.fit(data)
11. # Predict cluster labels for each data point
12. 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：

1. # Calculate the correlation between two variables
2. from scipy.stats import pearsonr
4. def calculate_correlation(x, y):
5.     correlation = pearsonr(x, y)
6.     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：

1. # Perform principal component analysis (PCA)
2. from sklearn.decomposition import PCA
4. # Load the data
5. data = ...
7. # Create and fit the PCA model with a specified number of components (e.g., 2)
8. model = PCA(n_components=2)
9. 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：

1. # Normalize the dataset
2. from sklearn.preprocessing import StandardScaler
4. def normalize_dataset(data):
5.     # Use StandardScaler to normalize the data
6.     scaler = StandardScaler()
7.     normalized_data = scaler.fit_transform(data)
9.     return normalized_data

问题： 编写一个 Python 脚本，使用 t-SNE 进行降维。

答案：

1. from sklearn.manifold import TSNE
3. # Load the data
4. data = ...
6. # Create and fit the t-SNE model
7. model = TSNE(n_components=2)
8. 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：

1. import tensorflow as tf
3. def custom_loss_function(y_true, y_pred):
4.     loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)
5.     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：

1. import tensorflow as tf
3. # Define the model architecture
4. model = tf.keras.Sequential([
5.     tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(data.shape[1],)),
6.     tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
7.     tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
8. ])
10. # Compile the model
11. model.compile(loss='custom_loss_function', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
13. # Train the model
14. 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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