pandas面试题及答案

Pandas是Python数据分析库中的明星组件，用于处理结构化数据。在Pandas面试中，可能会涉及对DataFrame、Series、数据清洗、合并操作、分组、透视表等核心概念的理解以及性能优化的问题。下面是一些常见的面试问题及答案：

1. **什么是Pandas DataFrame?**
DataFrame是一个二维表格型的数据结构，类似于SQL中的表格，它能存储不同类型的数据，并提供丰富的列操作和索引功能。

2. **如何创建一个DataFrame?**
可以通过多种方式创建，如从列表、字典、CSV文件、数据库等。例如，`pd.DataFrame(data=[...], index=...)` 或 `pd.read_csv('file.csv')`。

3. **如何选择特定行或列?**
使用`.loc[]` (基于标签) 和 `.iloc[]` (基于位置) 方法，例如，`df.loc['row_name']` 或 `df.iloc[0]` 来选取一行，`df['column_name']` 选取一列。

4. **什么是merge和concat?**
merge用于连接两个DataFrame，通常基于共享的键；concat则是沿着指定轴拼接多个DataFrame。

5. **如何处理缺失值和重复值?**
缺失值可以使用`dropna()`、`fillna()`处理，重复值则有`duplicated()`和`drop_duplicates()`方法。

6. **如何进行数据分组和聚合?**
使用`groupby()`函数，然后调用聚合函数如`sum()`、`mean()`、`count()`。

**相关问题--:**
1. Pandas常用哪些数据清洗技术?
2. 如何在Pandas中实现数据重塑（reshaping）?
3. 怎么理解Pandas的性能瓶颈及其优化策略?

记得在实际面试中，除了知识准备外，清晰的思路、实践经验以及对于复杂问题的解决能力同样重要。