|【全面】pandas数据分析面试题（三）汇总！

哈喽，大家好，今天我们继续整理pandas面试题。
1.查看每列的数据类型
df.dtypes
2.将某列设置为索引
df.set_index('name')

3.将两个dataframe合并
pd.concat([dfdf1
axis=1)
4.查看每列数据缺失值情况
data.isnull().sum()
5.提取含有空格的行
data[data['日期'
.isnull()

6.重置行号
data=https://mparticle.uc.cn/api/data.reset_index()
7.使用numpy生成20个0-100随机数构成df
tem = np.random.randint(110020)
df1 = pd.DataFrame(tem)
8.使用numpy生成20个0-100固定步长的数
tem = np.arange(01005)
df2 = pd.DataFrame(tem)
9..将df1 ， df2 ， df3按照行合并为新DataFrame
pd.concat([df1df2df3
axis=0ignore_index=True)
10.将df1 ， df2 ， df3按照列合并为新DataFrame
pd.concat([df1df2df3
axis=1ignore_index=True)
11.修改列名为col1col2col3
df.columns = ['col1''col2''col3'

12.将col1col2clo3三列顺序颠倒
df.ix[:::-1

13.提取第一列位置在11015的数字
【|【全面】pandas数据分析面试题（三）汇总！】df.iloc[[11015
0

14.按行计算df的每一行均值
df.mean(axis=1)
15.将数据按照第三列值的大小升序排列
df.sort_values(\"col3\"inplace=True)
16.反转df的行
df.iloc[::-1 :

17.按照多列对数据进行合并
pd.merge(df1df2on=['key1''key2'
)
18.按照多列对数据进行合并（左连接）
pd.merge(df1 df2 how='left' on=['key1' 'key2'
)
19.查看数据中一共有多少列
df.shape[1

20.如何在panda DataFrame中获得列值的总和？
Pandas dataframe.sum()函数返回所请求轴的值的和
语法: DataFrame.sum(axis=None skipna=None )
参数:
axis : {index (0) columns (1)axis=0代表对列进行求和， axis=1代表对行进行求和
skipna : 计算结果时排除NA /空值