AI-Agent 面试题汇总 - Python数据分析篇(二)

1-什么是 DataFrame？

DataFrame 是 pandas 的二维表结构，带有行索引和列索引，每列可以是不同数据类型，适合做结构化数据分析。

2-什么是索引（index）？有什么作用？

索引是行标签，用于数据定位、切片、对齐和快速检索；时间序列分析中常把日期设为索引。

3-如何查看每列的数据类型？

df.dtypes

4-如何查看每列缺失值数量？

df.isna().sum()

5-如何判断数据中是否存在缺失值？

df.isna().values.any()

6-如何提取 createTime 为空的行？

df[df["createTime"].isna()]

7-如何删除所有存在缺失值的行？

df.dropna()

8-如何将 salary 列转换为浮点数？

df["salary"] = df["salary"].astype(float)

9-如何计算 salary 最大值与最小值之差？

df["salary"].max() - df["salary"].min()

10-如何查看每种学历出现次数？

df["education"].value_counts()

11-如何统计 education 列共有几种学历？

df["education"].nunique()

12-如何计算 salary > 10000 的数量？

(df["salary"] > 10000).sum()

13-如何提取 salary 与 new 之和大于 60000 的最后 3 行？

df[(df["salary"] + df["new"]) > 60000].tail(3)

14-如何将 createTime 列设置为索引？

df = df.set_index("createTime")

15-如何重置索引为默认整数索引？

df = df.reset_index(drop=True)

16-如何生成与 df 长度相同的随机数 DataFrame？

import numpy as np
imp