Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Python для анализа данных.sa_PythАД

Python для анализа данных.sa_PythАД — вариант 7

Просмотрите все вопросы и варианты бесплатно. Правильные ответы скрыты и открываются только после получения доступа.

21 вопрос Вариант 7 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Как импортировать модуль Pandas в Python?

  1. import panda
  2. import pandas as pd
  3. import pandas
  4. import pd
Вопрос 2

Как создать DataFrame из словаря данных?

  1. pd.DataFrame([{'a': 1, 'b': 2}])
  2. pd.Series({'a': 1, 'b': 2})
  3. pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4]})
  4. pd.DataFrame(data={'a': 1, 'b': 2})
Вопрос 3

Как получить первые пять строк DataFrame?

  1. df.tail()
  2. df.head()
  3. df.first()
  4. df.start()
Вопрос 4

Какой метод используется для группировки данных в DataFrame?

  1. group()
  2. groupby()
  3. aggregate()
  4. summarize()
Вопрос 5

Какой метод используется для агрегирования данных в DataFrame?

  1. group()
  2. agg()
  3. summarize()
  4. combine()
Вопрос 6

Как рассчитать среднее значение по каждой группе в DataFrame?

  1. df.groupby('column').sum()
  2. df.groupby('column').mean()
  3. df.groupby('column').average()
Вопрос 7

Как импортировать модуль NumPy в Python?

  1. import nump
  2. import numpy as np
  3. import numpy
  4. import np
Вопрос 8

Как создать массив NumPy из списка?

  1. np.create([1, 2, 3])
  2. np.array([1, 2, 3])
  3. np.list([1, 2, 3])
Вопрос 9

Какой метод используется для нахождения среднего значения массива NumPy?

  1. np.sum(array)
  2. np.mean(array)
  3. np.average(array)
Вопрос 10

Как сложить два массива NumPy?

  1. np.combine(a, b)
  2. np.add(a, b)
  3. np.sum(a, b)
Вопрос 11

Как добавить новую колонку в DataFrame?

  1. df['новая_колонка'] = значения
  2. df.add_column('новая_колонка', значения)
  3. df.insert_column('новая_колонка', значения)
  4. df.new_column('новая_колонка', значения)
Вопрос 12

Как удалить колонку из DataFrame?

  1. df.remove('колонка')
  2. df.drop('колонка', axis=1)
  3. df.delete('колонка')
  4. df.clear('колонка')
Вопрос 13

Как применить функцию к каждой строке DataFrame?

  1. df.apply(func)
  2. df.apply(func, axis=1)
  3. df.map(func)
  4. df.transform(func)
Вопрос 14

Как применить лямбда-функцию для преобразования данных в колонке?

  1. df['колонка'] = df['колонка'].apply(lambda x: x + 1)
  2. df['колонка'] = df['колонка'].map(lambda x: x + 1)
  3. df['колонка'] = df['колонка'].transform(lambda x: x + 1)
  4. df['колонка'] = df['колонка'].replace(lambda x: x + 1)
Вопрос 15

Как выбрать строки DataFrame по условию?

  1. df.select(условие)
  2. df[df['колонка'] > значение]
  3. df.where(условие)
  4. df.filter(условие)
Вопрос 16

Как объединить два DataFrame по общему ключу?

  1. df.concat(df2)
  2. df.append(df2)
  3. df.merge(df2, on='ключ')
  4. df.join(df2, on='ключ')
Вопрос 17

Как изменить порядок колонок в DataFrame?

  1. df.reorder(колонки)
  2. df = df[новый_порядок_колонок]
  3. df.transpose(колонки)
  4. df.columns = новый_порядок_колонок
Вопрос 18

Как создать лямбда-функцию, которая удваивает значение?

  1. lambda x: x * 2
  2. lambda x: x + x
  3. lambda x: x ** 2
  4. lambda x: x / 2
Вопрос 19

Как удалить строки с пропущенными значениями в DataFrame?

  1. df.dropna()
  2. df.remove_na()
  3. df.clear_na()
  4. df.delete_na()
Вопрос 20

Как заменить пропущенные значения в DataFrame?

  1. df.fillna()
  2. df.fillna(значение)
  3. df.replace_na(значение)
  4. df.update_na(значение)
Вопрос 21

Какой метод библиотеки pandas используется для добавления новой колонки в DataFrame?

  1. df.insert()