Die 30 wichtigsten Fragen und Antworten zu Pandas

In diesem Artikel habe ich die häufigsten Fragen aus Pandas-Vorstellungsgesprächen und die Antworten dazu zusammengestellt. Einige der Fragen stammen aus meinem eigenen Vorstellungsgespräch bei Target für eine Stelle als Datenwissenschaftler. Los geht's!

Grundlegende Interviewfragen zu Pandas

Schauen wir uns ein paar grundlegende Interviewfragen zu Pandas an. Nette Interviewer fangen vielleicht mit diesen einfachen Fragen an, um dir am Anfang die Nervosität zu nehmen, während andere sie stellen, um zu sehen, wie gut du dich in der Bibliothek auskennst.

1. Was ist Pandas in Python?

pandas ist eine Open-Source-Python-Bibliothek mit starken, integrierten Methoden, um Datensätze effizient zu bereinigen, zu analysieren und zu bearbeiten. Dieses coole Paket wurde 2008 von Wes McKinney entwickelt und lässt sich super mit anderen Data-Science-Modulen in Python kombinieren.

Obwohl ursprünglich auf NumPy aufgebaut, unterstützt das moderne pandas (v2.0+) auch das PyArrow-Backend. Das macht die Sachen viel schneller, ermöglicht echte String-Datentypen und geht besser mit fehlenden Werten (nullable types) um als die alte Architektur, die nur auf „ NumPy ” basierte.

2. Wie kommst du schnell an die ersten 5 Zeilen und die letzten 5 Zeilen eines Pandas-DataFrame ran?

Die Methode „ head() “ in „ pandas “ wird benutzt, um auf die ersten 5 Zeilen eines DataFrame zuzugreifen, und die Methode „ tail() “ wird benutzt, um auf die letzten 5 Zeilen zuzugreifen.

• Um auf die ersten 5 Zeilen zuzugreifen: dataframe_name.head()

• Um auf die letzten 5 Zeilen zuzugreifen: dataframe_name.tail()

3. Warum hat DataFrame.shape keine Klammern?

In „ pandas “ ist „ shape “ ein Attribut und keine Methode. Du solltest also ohne Klammern drauf zugreifen.

DataFrame.shape gibt ein Tupel mit der Anzahl der Zeilen und Spalten in einem DataFrame aus.

4. Was ist der Unterschied zwischen einer Serie und einem DataFrame?

• DataFrame: Der DataFrame „ pandas “ wird in Tabellenform mit mehreren Zeilen und Spalten angezeigt, wobei jede Spalte unterschiedliche Datentypen haben kann.

• Serie: Die Serie ist ein eindimensionales beschriftetes Array, das jeden Datentyp speichern kann, aber alle Werte sollten vom gleichen Datentyp sein. Die Datenstruktur der Serie ist eher wie eine einzelne Spalte eines DataFrame.

Die Datenstruktur „Series“ braucht weniger Speicherplatz als ein DataFrame. Also, bestimmte Aufgaben der Datenbearbeitung laufen damit schneller.

Ein DataFrame kann aber große und komplexe Datensätze speichern, während eine Series nur mit einheitlichen Daten klarkommt. Also, die Menge der Operationen, die du an einem DataFrame machen kannst, ist deutlich größer als bei einer Series-Datenstruktur.

5. Was ist ein Index in Pandas?

Der Index ist eine Reihe von Labels, die jede Zeile eines DataFrame eindeutig identifizieren können. Der Index kann jeder beliebige Datentyp sein (wie Integer, String, Hash usw.).

df.index Druckt die aktuellen Zeilenindizes des DataFrame- df.

Fragen für Fortgeschrittene zum Thema Pandas

Diese Fragen sind etwas kniffliger und kommen eher in Jobs vor, wo du schon Erfahrung mit Pandas haben solltest.

6. Was ist Multi-Indexing in Pandas?

Der Index in „ pandas “ gibt jeder Zeile eines DataFrame eine eindeutige Nummer. Normalerweise nehmen wir die Spalte, die jede Zeile eines DataFrame eindeutig identifizieren kann, und machen sie zum Index. Aber was ist, wenn du keine einzige Spalte hast, die das kann?

Du hast zum Beispiel die Spalten „name“, „age“, „address“ und „marks“ in einem DataFrame. Keine der oben genannten Spalten hat vielleicht eindeutige Werte für alle verschiedenen Zeilen und eignet sich daher nicht als Index.

Die Spalten „name“ und „address“ können zusammen aber jede Zeile des DataFrame eindeutig identifizieren. Du kannst also beide Spalten als Index festlegen. Dein DataFrame hat jetzt einen Multi-Index oder einen hierarchischen Index.

7. Erkläre die Neuindizierung von Pandas. Gib mal ein Beispiel.

Reindexierung wird benutzt, um einen DataFrame an einen neuen Index anzupassen. Es wird meistens benutzt, um fehlende Werte in Zeitreihendaten zu ergänzen oder um sicherzustellen, dass ein Bericht alle Kategorien enthält, auch die mit Nullwerten.

Wenn der neue Index Bezeichnungen hat, die im ursprünglichen DataFrame nicht vorkommen, fügt „ pandas “ für diese Zeilen „ NaN “ (oder einen bestimmten Füllwert) ein.

Beispiel: Stell dir vor, du hast Verkaufsdaten für das erste und dritte Quartal, aber für das zweite und vierte Quartal fehlen sie, weil es keine Verkäufe gab. Ein Standarddiagramm würde irreführend aussehen. „ reindex() ” behebt dieses Problem, indem es die fehlenden Quartale in den DataFrame einfügt.

import pandas as pd

# Original data (Note: Q2 and Q4 are missing)
data = {'Quarter': ['Q1', 'Q3'], 'Sales': [15000, 18000]}
df = pd.read_json(pd.DataFrame(data).to_json()) # Simulating loaded data
df = df.set_index('Quarter')

# The complete index we REQUIRE for the report
all_quarters = ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']

# Reindex forces Q2 and Q4 to appear, filling them with 0 instead of NaN
df_full = df.reindex(all_quarters, fill_value=0)

8. Was ist der Unterschied zwischen loc und iloc?

Sowohl die Methode „ .loc() “ als auch die Methode „ .iloc() “ in Pandas werden verwendet, um Teilmengen eines DataFrame auszuwählen. In der Praxis werden sie oft benutzt, um einen DataFrame nach bestimmten Bedingungen zu filtern.

Wir sollten die Methode „ .loc() “ nutzen, um Daten anhand der tatsächlichen Bezeichnungen von Zeilen und Spalten auszuwählen, während die Methode „ .iloc() “ dazu dient, Daten anhand von ganzzahligen Indizes von Zeilen und Spalten zu extrahieren.

9. Zeig zwei verschiedene Möglichkeiten, wie man einen Pandas-DataFrame erstellt.

Aus einem Wörterbuch:

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Cataline', 'Matt'],
        'Age': [50, 45, 30],
        'City': ['Austin', 'San Francisco', 'Boston'],
        'Marks' : [70, 80, 95]}

df = pd.DataFrame(data)

Aus einer Liste von Listen:

import pandas as pd

data = [['John', 25, 'Austin',70],
        ['Cataline', 30, 'San Francisco',80],
        ['Matt', 35, 'Boston',90]]

columns = ['Name', 'Age', 'City', 'Marks']

df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

10. Wie kann man die Anzahl aller eindeutigen Werte einer kategorialen Spalte in einem DataFrame ermitteln?

Die Funktion „ Series.value_counts() “ gibt die Anzahl der eindeutigen Werte einer Reihe oder Spalte zurück.

Beispiel:

Wir haben ein DataFrame df erstellt, das eine kategoriale Spalte namens „ Sex ” enthält, und die Funktion „ .value_counts() ” ausgeführt, um die Anzahl der eindeutigen Werte in dieser Spalte zu ermitteln.

import pandas as pd

data = [['John', 50, 'Male', 'Austin', 70],
        ['Cataline', 45 ,'Female', 'San Francisco', 80],
        ['Matt', 30 ,'Male','Boston', 95]]

# Column labels of the DataFrame
columns = ['Name','Age','Sex', 'City', 'Marks']

# Create a DataFrame df
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

df['Sex'].value_counts()

Wenn du die prozentuale Verteilung statt nur die reinen Zahlen sehen willst, gib „ normalize=True “ als Argument in „ .value_counts() “ ein.

11. Was ist der Datentyp „Kategorie“ und wozu benutzt man ihn?

Der Datentyp „ category “ wird für Spalten mit einer begrenzten Anzahl eindeutiger Zeichenfolgenwerte (geringe Kardinalität) verwendet. Das spart echt viel Speicherplatz und macht Sachen wie Sortieren und Gruppieren schneller, weil Pandas die Zeichenfolgen nur einmal in einer Lookup-Tabelle speichert und für die eigentliche Datenspalte leichte Ganzzahlen benutzt.

Pandas-Interviewfragen für Leute mit Erfahrung

Leute, die schon viel Erfahrung mit „ pandas ” haben und sich für höhere Positionen bewerben, könnten auf einige dieser Fragen stoßen:

12. Wie optimiert man die Leistung mit großen Datensätzen in Pandas?

• Use PyArrow: Lade die Daten mit engine="pyarrow" und dtype_backend="pyarrow". Das ist schneller und viel speichereffizienter als normale „ NumPy “-Typen.

• Vektorisierung statt Schleifen: Schleifen und Iterationen sind aufwendig, vor allem bei der Arbeit mit großen Datensätzen. Nimm lieber vektorisierte Operationen, weil die auf eine ganze Spalte auf einmal angewendet werden und dadurch schneller sind als zeilenweise Iterationen.

• Lade nur das, was du brauchst: Benutze den Parameter „ usecols ” in „ read_csv() ” oder „ read_parquet() ”, um die Menge der geladenen Daten zu begrenzen.

• Speichereffiziente Typen: Die Standarddatentypen in „ pandas “ sind nicht besonders speichereffizient. Zum Beispiel haben ganzzahlige Werte standardmäßig den Datentyp „ int64 “, aber wenn deine Werte in „ int32 “ passen, kannst du die Speichernutzung optimieren, indem du den Datentyp auf „ int32 “ änderst. Es ist auch eine gute Idee, Zeichenfolgen mit niedriger Kardinalität in den Typ „ category “ umzuwandeln.

• Nutze Datenaggregation: Versuch mal, Daten zusammenzufassen und statistische Berechnungen durchzuführen, weil das mit zusammengefassten Daten einfacher ist als mit dem ganzen Datensatz.

• Parallelverarbeitung: Native- pandas s sind Single-Threaded. Für Parallelität auf einem einzelnen Rechner ist die beste Lösung die Verwendung von Polars (das standardmäßig multithreaded ist) oder Bibliotheken wie Modin , die als direkter Ersatz für „ pandas “ dienen.

13. Was ist der Unterschied zwischen den Methoden .join() und .merge() in Pandas?

• Mach mit: Verbindet zwei DataFrames anhand ihres Index. Es gibt aber ein optionales Argument namens „ on “, mit dem du angeben kannst, ob du die Spalten explizit verbinden willst. Standardmäßig macht diese Funktion einen Left Join. Die Syntax lautet: df1.join(df2).

• Merge: Die Funktion „ merge() “ ist vielseitiger und ermöglicht es dir, die Spalten anzugeben, auf denen du die DataFrames verbinden möchtest. Standardmäßig wird ein Inner Join verwendet, aber du kannst das so einstellen, dass verschiedene Join-Typen wie Left, Right, Outer, Inner und Cross verwendet werden. Die Syntax lautet: pd.merge(df1, df2, on=”column_names”).

14. Was ist Timedelta?

Timedelta zeigt die Dauer an, also den Unterschied zwischen zwei Daten oder Zeiten, gemessen in Tagen, Stunden, Minuten und Sekunden.

15. Die Methode .append() wurde entfernt. Wie kombiniert man jetzt DataFrames?

Wenn du versuchst, „ .append() “ in einer modernen Pandas-Umgebung (Version 2.0 oder höher) zu verwenden, kommt es zu einem Fehler, weil die Methode entfernt wurde, um effizientere Codierungspraktiken zu fördern.

Stattdessen solltest du alle deine DataFrame oder Zeilen in einer Liste sammeln und dann einmal „ pd.concat() “ aufrufen:

new_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

16. Wann solltest du Polars statt Pandas nutzen?

Du solltest „ Polars ” (eine auf Rust basierende DataFrame-Bibliothek) in Betracht ziehen, wenn:

• Der Datensatz ist viel größer als der verfügbare Arbeitsspeicher: Polars hat eine verzögerte Auswertung/Streaming.

• Du brauchst Multithreading-Leistung: „ pandas “-Operationen laufen meistens nur in einem Thread.

• Jede Millisekunde zählt: Du baust eine leistungsstarke Datenpipeline auf.

Pandas-Coding-Interviewfragen

Praktische Fähigkeiten sind genauso wichtig wie theoretisches Wissen, wenn es darum geht, ein Vorstellungsgespräch im Tech-Bereich zu meistern. Hier sind ein paar der Pandas-Interviewfragen zum Thema Programmierung, die du kennen solltest, bevor du deinem Interviewer gegenüber sitzt.

17. Wie liest man Excel-Dateien mit Pandas in CSV ein?

Zuerst sollten wir die Funktion „ .read_excel() “ nutzen, um die Excel-Daten in eine Variable zu laden. Dann mach einfach die Funktion „ .to_csv() “ für eine nahtlose Konvertierung.

Hier ist der Beispielcode:

import pandas as pd

#input your excel file path into the read_excel() function.
excel_data = pd.read_excel("/content/sample_data/california_housing_test.xlsx")

excel_data.to_csv("CSV_data.csv", index = None, header=True) 

Anmerkung: Sag mal in einem Interview, dass es bei großen Datensätzen oft besser ist, Datentypen im Parquet-Format zu behalten ( .to_parquet() statt .to_csv()).

18. Wie sortiert man ein DataFrame nach Spalten?

Wir rufen die Methode „ .sort_values() “ auf, um das DataFrame nach einer einzelnen Spalte oder mehreren Spalten zu sortieren.

Die Syntax sieht so aus:df.sort_values(by=[“column_names”]), wie das folgende Beispiel zeigt:

import pandas as pd

data = [['John', 50, 'Male', 'Austin', 70],
['Cataline', 45 ,'Female', 'San Francisco', 80],
['Matt', 30 ,'Male', 'Boston', 95],
['Oliver',35,'Male', 'New york', 65]]

# Column labels of the DataFrame
columns = ['Name','Age','Sex', 'City', 'Marks']

# Create a DataFrame df
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# Sort values based on ‘Age’ column
df.sort_values(by=['Age'])

df.head()`

19. Zeig zwei verschiedene Möglichkeiten, Daten zu filtern.

Schauen wir mal, wie man den folgenden DataFrame filtert:

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Cataline', 'Matt'],
        'Age': [50, 45, 30],
        'City': ['Austin', 'San Francisco', 'Boston'],
        'Marks' : [70, 80, 95]}

# Create a DataFrame df
df = pd.DataFrame(data)

Methode 1: Boolesche Indizierung

new_df = df[(df.Name == "John") | (df.Marks > 90)]
print (new_df)

Methode 2: Mit der Methode „ .query() “

df.query('Name == "John" or Marks > 90')
print (new_df)

20. Wie fasst du Daten zusammen (z. B. Mittelwert oder Summe)?

Mit der Funktion „ .groupby() “ kannst du Daten nach bestimmten Spalten zusammenfassen und Operationen an den gruppierten Daten durchführen. Kombiniere es mit der Methode „ .agg() “, um die Übersichtlichkeit zu verbessern.

Im folgenden Code werden die Daten nach der Spalte „ Name “ sortiert und der Mittelwert „ Grades “ jeder Gruppe berechnet:

import pandas as pd

# Create a DataFrame
data = {
    'Name': ['John', 'Matt', 'John', 'Matt', 'Matt', 'Matt'],
    'Grades': [10, 20, 30, 15, 25, 18]
}

# Create a DataFrame df
df = pd.DataFrame(data)

# mean marks of John and Matt
print(df.groupby('Name').agg(
    avg_grade=('Grades', 'mean'),
)

21. Wie kannst du eine neue Spalte aus bestehenden Spalten erstellen?

Es gibt zwei Möglichkeiten, aus bestehenden Spalten neue zu erstellen:

• Direkte Zuweisung: Eine Spalte mit einem neuen Namen einer Transformation bestehender Spalten zuweisen: df['Total'] = df['Math'] + df['Science']

• Methodenverkettung: Mit einer Lambda-Funktion mit „ .assign() “: df = df.assign(Total=lambda x: x['Math'] + x['Science'])

Methodenverkettung ist heutzutage die beste Wahl, weil sie den Code übersichtlicher macht, da man keine Zwischenvariablen mehr braucht. Wenn du deine ganze Datenumwandlung in einer einzigen logischen Pipeline machst, gibt's viel weniger Fehler, weil du nicht mehr das Risiko hast, während der Analyse aus Versehen auf eine veraltete oder falsche Version deines DataFrame zu verweisen.

Pandas-Interviewfragen für Datenwissenschaftler

Nachdem wir jetzt alle allgemeinen und programmierbezogenen Interviewfragen für „ pandas “ durchgenommen haben, schauen wir uns mal die „ pandas “-Interviewfragen zum Thema Data Science an.

22. Wie gehst du mit Null- oder fehlenden Werten in Pandas um?

Du kannst eine der folgenden drei Methoden verwenden, um fehlende Werte in „ pandas “ zu behandeln:

• dropna(): Schmeißt die fehlenden Zeilen oder Spalten aus dem DataFrame raus.

• fillna(): Füllt fehlende Werte mit einem bestimmten Wert, indem du diese Funktion benutzt.

• interpolate(): füllt die fehlenden Werte mit berechneten Interpolationswerten.

Mit dem Backend „ “ von PyArrow können jetzt ganze Zahlen „ NA “-Werte speichern, ohne dass sie in „ float “ umgewandelt werden müssen, was die Datengenauigkeit in wissenschaftlichen Arbeitsabläufen sicherstellt.

23. Unterschied zwischen den Methoden fillna() und interpolate()

• fillna(): Füllt mit einem statischen Wert (z. B. 0 oder „Unbekannt“). Das Vorwärtsausfüllen mit dem Argument „ method='ffill' “ in „ .fillna() “ ist veraltet. Benutze stattdessen direkt „ .ffill() “.

• interpolate(): Füllt die Punkte mit mathematischen Schätzungen (linear, polynomisch, Spline). Unverzichtbar für Zeitreihendaten, bei denen du „die Punkte verbinden“ willst.

24. Was ist Resampling?

Resampling wird benutzt, um die Frequenz zu ändern, mit der Zeitreihendaten gemeldet werden. Stell dir vor, du hast monatliche Zeitreihendaten und möchtest diese in wöchentliche oder jährliche Daten umwandeln. Hier kommt das Resampling zum Einsatz.

Monatliche Daten in wöchentliche oder tägliche Daten umzuwandeln, ist im Grunde genommen eine Hochsampling-Sache. Hier werden Interpolationstechniken benutzt, um die Frequenzen zu erhöhen.

Im Gegensatz dazu nennt man die Umwandlung von Monats- in Jahresdaten Downsampling, wo man Techniken zur Datenaggregation anwendet.

25. Wie macht man One-Hot-Kodierung mit Pandas?

Wir machen eine One-Hot-Kodierung, um kategoriale Werte in numerische Werte umzuwandeln, damit sie in den Algorithmus für maschinelles Lernen eingespeist werden können.

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Cateline', 'Matt', 'Oliver'],
        'ID': [1, 22, 23, 36],
        'Category': ['A', 'B', 'A', 'B']}

df = pd.DataFrame(data)

#one hot encoding 
new_df = pd.get_dummies(df, columns=['Category'])
new_df.head()

Für die Produktion ist die Verwendung von Scikit-learn's OneHotEncoder die beste Wahl, weil es das Schema beibehält.

26. Wie erstellt man ein Liniendiagramm in Pandas?

Um ein Liniendiagramm zu erstellen, benutzen wir die Funktion „plot“ in „ pandas “.

import pandas as pd


data = {'units': [1, 2, 3, 4, 5],
        'price': [7, 12, 8, 13, 16]}
# Create a DataFrame df
df = pd.DataFrame(data)

df.plot(kind='line', x='units', y='price')

Anmerkung: Du kannst jetzt das Backend für interaktive Diagramme auf Plotly umstellen: pd.options.plotting.backend = "plotly".

27. Wie kann man mit Pandas eine statistische Übersicht über alle Spalten in einem DataFrame bekommen?

df.describe() Liefert Statistiken wie Mittelwert, Perzentilwerte, Min, Max usw. für jede Spalte im DataFrame.

28. Was ist der gleitende Durchschnitt?

Der gleitende Mittelwert wird auch als Moving Average bezeichnet, weil man hier den Mittelwert der Datenpunkte für ein bestimmtes Fenster berechnet und das Fenster über die Daten verschiebt. Das wird die Schwankungen verringern und die langfristigen Trends in den Zeitreihendaten besser zeigen.

Die Syntax sieht so aus: df['column_name'].rolling(window=n).mean()

29. Was ist „SettingWithCopyWarning” und wie kann man das Problem beheben?

Diese Warnung kam, weil pandas nicht sicher war, ob du eine Ansicht oder eine Kopie geändert hast. In modernen 3.0+ Versionen von „ pandas “ ist „Copy-on-Write“ (CoW) der Standard. CoW trennt Ansichten und Kopien strikt voneinander und stellt sicher, dass das Ändern einer Teilmenge niemals unbemerkt den ursprünglichen Frame verändert, es sei denn, das wird ausdrücklich verlangt. Das beseitigt die Unklarheit, die die Warnung ausgelöst hat, fast komplett.

Um das Problem in älteren Versionen von pandas zu beheben, kannst du „ .loc[] “ für die explizite Indizierung verwenden oder den Slice einer neuen Variablen zuweisen, bevor du Änderungen vornimmst, um Klarheit zu gewährleisten und unbeabsichtigtes Verhalten zu vermeiden. Mehr dazu in diesem Blog: Wie man SettingWithCopyWarning behebt.

30. Wie überprüfst du DataFrame-Schemas in der Produktion?

Der Standard in der Branche ist die Verwendung von pandera, einer Bibliothek, die strenge Datenqualitätsprüfungen während der Laufzeit durchführt. Mit pandera kannst du ein Schema definieren, das Spaltendatentypen überprüft und statistische Logik anwendet, z. B. um sicherzustellen, dass Werte innerhalb eines bestimmten Bereichs liegen oder dass eine Spalte eindeutig ist.

Du kannst seine Dekoratoren (z. B. @pa.check_types) nutzen, um die Ein- und Ausgänge deiner Funktionen automatisch zu überprüfen und so zu verhindern, dass „schmutzige Daten” deine nachgelagerten Pipelines unbemerkt kaputt machen. Das ist quasi wie eine Unit-Test für deine Daten selbst.

Vorbereitung auf das Vorstellungsgespräch

Wahrscheinlich wirst du mindestens ein paar der häufigsten Interviewfragen gestellt bekommen. Deshalb ist es eine gute Idee, diese Fragen zur Vorbereitung auf das Vorstellungsgespräch zu nutzen. Neben Pandas braucht man für einen datenorientierten Job noch viele andere Fähigkeiten. Hier ist die Checkliste, um im gesamten Bewerbungsprozess erfolgreich zu sein:

Die Jobanforderungen verstehen

Schau dir die Stellenbeschreibung und Aufgaben nochmal an und stell sicher, dass deine Fähigkeiten und dein Lebenslauf dazu passen. Außerdem ist es super, wenn du über das Unternehmen Bescheid weißt und weißt, wie deine Rolle das Unternehmen beeinflusst.

Python-Programmierung

Der Interviewer checkt erst mal deine Python-Kenntnisse, bevor er dich nach der Bibliothek (pandas) fragt. Also, hol dir gute Python-Kenntnisse.

Für Analystenjobs reicht Python als Sprache völlig aus. Wenn du dich aber für Jobs als Datenwissenschaftler oder ML-Ingenieur bewirbst, musst du Python-Programmieraufgaben lösen können.

Datenprojekte

Stell sicher, dass du in deinem Lebenslauf ein paar echte Datenprobleme gelöst hast. Wenn du schon Erfahrung hast, kannst du über deine bisherigen Projekte reden. Wenn du neu in diesem Bereich bist, versuch doch mal, ein paar Projekte von Kaggle fertigzustellen.

Weitere Konzepte

Abgesehen von diesen grundlegenden Fragen hängen die weiteren Fragen von der jeweiligen Position ab.

Für Analysten können die Fragen aus Excel, Datenvisualisierungs-Dashboards, Statistiken und Wahrscheinlichkeitsberechnungen kommen.

Außerdem kann der Interviewer bei Bewerbungen für Stellen als Datenwissenschaftler oder ML-Ingenieur tief in Themen wie maschinelles Lernen und Deep Learning einsteigen.

Wenn du dich für eine super technische oder erfahrene Stelle bewirbst, solltest du auf Fragen zum Systemdesign vorbereitet sein. Gängige Designfragen durchgehen und Probleme beim Design von End-to-End-ML-Systemen üben.

Fazit

Um einen Job in der Datenbranche zu kriegen, braucht man oft gute Pandas-Kenntnisse. Die obige Liste mit theoretischen und praktischen Interviewfragen soll dir helfen, den Pandas-Teil deines Interviews zu meistern. Außerdem sorgen die Tipps am Ende dafür, dass dein ganzes Vorstellungsgespräch reibungslos läuft.

Du kannst die folgenden Ressourcen nutzen, um dich auf dein Vorstellungsgespräch bei Pandas vorzubereiten:

• Datenbearbeitung mit pandas: Ein Kurs für Anfänger, der die Grundlagen von Pandas, Datenbearbeitung und Visualisierungstechniken anhand von echten Datensätzen behandelt.
• Datenaufbereitung mit pandas: Dieses Tutorial zeigt dir, wie du mit pandas mit fehlenden Daten umgehst, und erklärt dir Funktionen wie isnull(), dropna() und fillna().
• Übung zu Programmier-Interviewfragen in Python: Dieser Kurs ist super, um sich auf Vorstellungsgespräche im Bereich Programmierung vorzubereiten. Er behandelt Python-Datenstrukturen, String-Manipulation und andere wichtige Themen für Vorstellungsgespräche im Bereich Data Science.
• Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche im Bereich Data Science: Bietet umfassende Tipps zur Vorbereitung auf verschiedene Interviewformate und behandelt technische Fähigkeiten in Python, R, SQL und mehr.