wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Викторина Pandas

Total questions: 19

Worksheet time: 12mins

Name
Class
Date
1.

Основу Pandas составляют такие структуры данных, как...

a)

Series

b)

String

c)

Objects

d)

DataFrame

2.

Одномерный массив, имеющий специальные метки (индексы) и способные хранить данные любого типа.

a)

Int64

b)

Objects

c)

Series

d)

DataFrame

3.

Двумерный массив (матрица, таблица), имеющий специальные метки (индексы), который хранит в своих столбцах данные разных типов.

a)

float64

b)

DataFrame

c)

Integers

d)

Series

4.

Выбери типы данных в Pandas

a)

list - список

b)

object — текст

c)

int64 — целое число

d)

string - текст

e)

float64 — дробное число

5.

Выбери структуры, которые можно превратить в DataFrame с помощью:

df = pd.DataFrame(data)

a)
b)

c)

d)

6.

Выбери правильные утверждения про данный series:

s = pd.Series(np.random.randn(6), index=['p', 'q', 'r', 'n', 't', 'v'])

a)

Элементы в этом Series будут иметь индексы p, q, r, n, t, v

b)

Он заполняется 6 рандомными числами

c)

Он заполняется рандомными числами в диапазоне от 1 до 6

d)

Элементы в этом Series будут иметь индексы от 1 до 6

7.

n = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

n = pd.Series(n)

n['algo'] = 1000

Что произойдёт с series n?

a)

Добавится значение 'algo' под индексом n

b)

Ничего

c)

Добавится значение n под индексом 'algo'

d)

Добавится новый датафрейм

8.

Выбери правильные утверждения о коде:

data = [[4, 7, 10], [5, 8, 11], [6, 9, 12]]

df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'], columns=['X', 'Y', 'Z'])

print(df)

a)

Создаётся DataFrame, в котором назначены метки строк и колонн

b)

Результат будет выглядеть так:

c)

Результат будет выглядеть так:

d)

Если бы в этом DataFrame не были заданы индексы (метки) строк и столбцов, они бы пронумеровались автоматически от 0 и выше

9.

Выбери методы, выводящие статистику о структуре данных

a)

info()

b)

tail()

c)

describe()

d)

value_counts()

10.

Функция, которая подсчитывает количество уникальных значений признака в столбце

a)

read_csv()

b)

value_counts()

c)

count()

d)

dropna()

11.

Что делает следующий код:

df.isna()[1000:]

a)

Узнаёт все пустые значения до 1000 строки. False - значит строка не пустая

b)

Выводит все строки индексом 1000 и выше

c)

Узнаёт все пустые значения от 1000 строки и ниже. False - значит строка не пустая, True - пустая

d)

Удалить все пустые строки индексом 1000 и выше

12.

Какая функция заменяет все пустые значения в структуре данных на указанное?

a)

iloc[]

b)

fillna()

c)

head()

d)

dropna()

13.

Как удалить из df столбец name ?

a)

df.delete['name']

b)

df.drop(['name'])

c)

df.remove(['name'])

d)

df.remove('name')

14.

Функция для поиска среднего значения

a)

max()

b)

min()

c)

mean()

d)

top()

15.

Что делает функция agg()?

a)

Применяет к указанному объекту несколько функций, указанных в скобках

b)

Применяет к указанному объекту функцию

c)

Применяет ко всем элементам последовательности функцию

16.

Какая библиотека вместе с pandas применяется для визуализации данных ?

a)

selenium

b)

kivy

c)

numpy

d)

matplotlib

17.

Метод для построения диаграмм на основе количественных данных

a)

show()

b)

plot()

18.

Выбери верные утверждения о коде

a)

'pie' - круговая диаграмма

b)

Функция show() отображает график

c)

Параметр kind позволяет указать тип графика, который нужно построить по данным

d)

Программа выводит все уникальные значения столбца Category в количественном соотношении в виде круговой диаграммы

19.

Выбери верные утверждения

a)

grid=True - сетка

b)

Параметр figsize позволяет задать ширину и высоту диаграммы. Если параметр не указан, то размер по умолчанию (6.4, 4.8).

c)

value_counts() отображает все уникальные значения столбца Category

d)

Тип графика - вертикальная столбчатая диаграмма