Why you should use Python Pandas Online Test?

The Python Panda Test makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects: Leggere e scrivere dati usando Python Manipolazione dei dati utilizzando panda Analisi dei dati utilizzando Python Pulizia e preelaborazione dei dati Visualizzazione dei dati con panda Lavorare con i dati delle serie temporali utilizzando i panda Raggruppamento e aggregazione di dati con panda Fondanza e unione di dati con i panda Gestione dei dati mancanti con panda Applicazione di funzioni statistiche usando i panda

Python Pandas Online Test

Q: What topics are covered in the Python Pandas Online Test?

Dati di lettura e scrittura Manipolazione di dati Analisi dei dati Pulizia e preelaborazione dei dati Visualizzazione dati Lavorare con i dati delle serie temporali Raggruppamento e aggregazione di dati Fondanza e unione di dati di dati Gestione dei dati mancanti Applicazione di funzioni statistiche Rimodellamento dei dati

About the test:

Il test online di Python Pandas valuta la capacità di un candidato di lavorare con i dati utilizzando la Biblioteca Pandas a Python. Valuta la conoscenza della lettura e la scrittura di dati, la manipolazione dei dati, l'analisi, la pulizia, la visualizzazione dei dati, la gestione dei dati delle serie temporali, il raggruppamento e l'aggregazione, la fusione e l'adesione ai dati dei dati, la gestione dei dati mancanti, l'applicazione di funzioni statistiche e il rimodellamento dei dati.

Covered skills:

Dati di lettura e scrittura
Analisi dei dati
Visualizzazione dati
Raggruppamento e aggregazione di dati
Gestione dei dati mancanti
Rimodellamento dei dati

Manipolazione di dati
Pulizia e preelaborazione dei dati
Lavorare con i dati delle serie temporali
Fondanza e unione di dati di dati
Applicazione di funzioni statistiche

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9 reasons why

Adaface Python Pandas Test is the most accurate way to shortlist Sviluppatore Pythons

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Python Pandas Online Test helps recruiters and hiring managers identify qualified candidates from a pool of resumes, and helps in taking objective hiring decisions. It reduces the administrative overhead of interviewing too many candidates and saves time by filtering out unqualified candidates at the first step of the hiring process.

The test screens for the following skills that hiring managers look for in candidates:

Leggere e scrivere dati in modo efficiente utilizzando Python Panda
Esecuzione di operazioni di manipolazione dei dati utilizzando Python Panda
Analisi dei dati utilizzando la libreria Python Pandas
Pulizia e preelaborazione dati utilizzando Python Panda
Visualizzazione dei dati utilizzando Python Panda
Lavorare con i dati delle serie temporali in Python Panda
Raggruppamento e aggregazione di dati utilizzando Python Panda
Fondanza e unione di dati di dati in Python Panda
Gestione dei dati mancanti utilizzando Python Panda
Applicazione di funzioni statistiche sui dati utilizzando Python Panda
Rimodellamento dei dati utilizzando Python Panda

Reason #2

No trick questions

Traditional assessment tools use trick questions and puzzles for the screening, which creates a lot of frustration among candidates about having to go through irrelevant screening assessments.

View sample questions

The main reason we started Adaface is that traditional pre-employment assessment platforms are not a fair way for companies to evaluate candidates. At Adaface, our mission is to help companies find great candidates by assessing on-the-job skills required for a role.

Why we started Adaface

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Reason #3

Non-googleable questions

We have a very high focus on the quality of questions that test for on-the-job skills. Every question is non-googleable and we have a very high bar for the level of subject matter experts we onboard to create these questions. We have crawlers to check if any of the questions are leaked online. If/ when a question gets leaked, we get an alert. We change the question for you & let you know.

How we design questions

Questi sono solo un piccolo campione della nostra biblioteca di oltre 10.000 domande. Le domande reali su questo Python Panda Test sarà non googleabile.

🧐 Question
Medium ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	Solve
What will the following Python code output?
Medium Session File Handling Dictionary	Solve
The function high_sess should compute the highest number of events per session of each user in the database by reading a comma-separated value input file of session data. The result should be returned from the function as a dictionary. The first column of each line in the input file is expected to contain the user’s name represented as a string. The second column is expected to contain an integer representing the events in a session. Here is an example input file: Tony,10 Stark,12 Black,25 Your program should ignore a non-conforming line like this one. Stark,3 Widow,6 Widow,14 The resulting return value for this file should be the following dictionary: { 'Stark':12, 'Black':25, 'Tony':10, 'Widow':14 } What should replace the CODE TO FILL line to complete the function?
Medium Max Code Arrays	Solve
Below are code lines to create a Python function. Ignoring indentation, what lines should be used and in what order for the following function to be complete:
Medium Recursive Function Recursion Dictionary Lists	Solve
Consider the following Python code: In the above code, recursive_search is a function that takes a dictionary (data) and a target key (target) as arguments. It searches for the target key within the dictionary, which could potentially have nested dictionaries and lists as values, and returns the value associated with the target key. If the target key is not found, it returns None. nested_dict is a dictionary that contains multiple levels of nested dictionaries and lists. The recursive_search function is then called with nested_dict as the data and 'target_key' as the target. What will the output be after executing the above code?
Medium Stacking problem Stack Linkedlist	Solve
What does the below function ‘fun’ does? A: Sum of digits of the number passed to fun. B: Number of digits of the number passed to fun. C: 0 if the number passed to fun is divisible by 10. 1 otherwise. D: Sum of all digits number passed to fun except for the last digit.
Medium Data Aggregation and Transformation Data Aggregation Data Transformation	Solve
You are working with a dataset, `df`, that contains columns 'A', 'B', and 'C'. You need to perform the following tasks: 1. Group the DataFrame `df` by column 'A'. 2. Compute the sum of column 'B' for each group. 3. Append this sum as a new column 'D' to the original DataFrame `df`. You wrote the following code to perform these tasks: However, you notice that the new column 'D' contains many missing values. What is the cause of this issue? A: The groupby method did not work as expected. B: The sum method did not work as expected. C: The new column 'D' should be appended to grouped instead of df. D: The grouped object should be mapped to df['A'] before assigning to a new column in df E: The groupby method should be called on df['A'] instead of df.
Easy Handling Missing Data Data Cleaning Missing Data	Solve
You are working with a dataset, `df`, that contains several columns with missing values. You want to replace all missing values in the dataset with the mean of the non-missing values of their respective columns. You wrote the following code to perform this task: However, you notice that some missing values are still not replaced. What is the cause of this issue? A: The fillna method does not work with the mean method. B: The mean method does not work with missing values. C: The fillna method should be called on df.mean() instead of df. D: The fillna method does not work inplace by default. You should use df.fillna(df.mean(), inplace=True). E: The mean method should be called on df.fillna() instead of df.

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	2 mins Python	Solve
What will the following Python code output?
	Medium Session File Handling Dictionary	2 mins Python	Solve
The function high_sess should compute the highest number of events per session of each user in the database by reading a comma-separated value input file of session data. The result should be returned from the function as a dictionary. The first column of each line in the input file is expected to contain the user’s name represented as a string. The second column is expected to contain an integer representing the events in a session. Here is an example input file: Tony,10 Stark,12 Black,25 Your program should ignore a non-conforming line like this one. Stark,3 Widow,6 Widow,14 The resulting return value for this file should be the following dictionary: { 'Stark':12, 'Black':25, 'Tony':10, 'Widow':14 } What should replace the CODE TO FILL line to complete the function?
	Medium Max Code Arrays	2 mins Python	Solve
Below are code lines to create a Python function. Ignoring indentation, what lines should be used and in what order for the following function to be complete:
	Medium Recursive Function Recursion Dictionary Lists	3 mins Python	Solve
Consider the following Python code: In the above code, recursive_search is a function that takes a dictionary (data) and a target key (target) as arguments. It searches for the target key within the dictionary, which could potentially have nested dictionaries and lists as values, and returns the value associated with the target key. If the target key is not found, it returns None. nested_dict is a dictionary that contains multiple levels of nested dictionaries and lists. The recursive_search function is then called with nested_dict as the data and 'target_key' as the target. What will the output be after executing the above code?
	Medium Stacking problem Stack Linkedlist	4 mins Python	Solve
What does the below function ‘fun’ does? A: Sum of digits of the number passed to fun. B: Number of digits of the number passed to fun. C: 0 if the number passed to fun is divisible by 10. 1 otherwise. D: Sum of all digits number passed to fun except for the last digit.
	Medium Data Aggregation and Transformation Data Aggregation Data Transformation	2 mins Pandas	Solve
You are working with a dataset, `df`, that contains columns 'A', 'B', and 'C'. You need to perform the following tasks: 1. Group the DataFrame `df` by column 'A'. 2. Compute the sum of column 'B' for each group. 3. Append this sum as a new column 'D' to the original DataFrame `df`. You wrote the following code to perform these tasks: However, you notice that the new column 'D' contains many missing values. What is the cause of this issue? A: The groupby method did not work as expected. B: The sum method did not work as expected. C: The new column 'D' should be appended to grouped instead of df. D: The grouped object should be mapped to df['A'] before assigning to a new column in df E: The groupby method should be called on df['A'] instead of df.
	Easy Handling Missing Data Data Cleaning Missing Data	2 mins Pandas	Solve
You are working with a dataset, `df`, that contains several columns with missing values. You want to replace all missing values in the dataset with the mean of the non-missing values of their respective columns. You wrote the following code to perform this task: However, you notice that some missing values are still not replaced. What is the cause of this issue? A: The fillna method does not work with the mean method. B: The mean method does not work with missing values. C: The fillna method should be called on df.mean() instead of df. D: The fillna method does not work inplace by default. You should use df.fillna(df.mean(), inplace=True). E: The mean method should be called on df.fillna() instead of df.

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	Python	Medium	2 mins	Solve
What will the following Python code output?
	Session File Handling Dictionary	Python	Medium	2 mins	Solve
The function high_sess should compute the highest number of events per session of each user in the database by reading a comma-separated value input file of session data. The result should be returned from the function as a dictionary. The first column of each line in the input file is expected to contain the user’s name represented as a string. The second column is expected to contain an integer representing the events in a session. Here is an example input file: Tony,10 Stark,12 Black,25 Your program should ignore a non-conforming line like this one. Stark,3 Widow,6 Widow,14 The resulting return value for this file should be the following dictionary: { 'Stark':12, 'Black':25, 'Tony':10, 'Widow':14 } What should replace the CODE TO FILL line to complete the function?
	Max Code Arrays	Python	Medium	2 mins	Solve
Below are code lines to create a Python function. Ignoring indentation, what lines should be used and in what order for the following function to be complete:
	Recursive Function Recursion Dictionary Lists	Python	Medium	3 mins	Solve
Consider the following Python code: In the above code, recursive_search is a function that takes a dictionary (data) and a target key (target) as arguments. It searches for the target key within the dictionary, which could potentially have nested dictionaries and lists as values, and returns the value associated with the target key. If the target key is not found, it returns None. nested_dict is a dictionary that contains multiple levels of nested dictionaries and lists. The recursive_search function is then called with nested_dict as the data and 'target_key' as the target. What will the output be after executing the above code?
	Stacking problem Stack Linkedlist	Python	Medium	4 mins	Solve
What does the below function ‘fun’ does? A: Sum of digits of the number passed to fun. B: Number of digits of the number passed to fun. C: 0 if the number passed to fun is divisible by 10. 1 otherwise. D: Sum of all digits number passed to fun except for the last digit.
	Data Aggregation and Transformation Data Aggregation Data Transformation	Pandas	Medium	2 mins	Solve
You are working with a dataset, `df`, that contains columns 'A', 'B', and 'C'. You need to perform the following tasks: 1. Group the DataFrame `df` by column 'A'. 2. Compute the sum of column 'B' for each group. 3. Append this sum as a new column 'D' to the original DataFrame `df`. You wrote the following code to perform these tasks: However, you notice that the new column 'D' contains many missing values. What is the cause of this issue? A: The groupby method did not work as expected. B: The sum method did not work as expected. C: The new column 'D' should be appended to grouped instead of df. D: The grouped object should be mapped to df['A'] before assigning to a new column in df E: The groupby method should be called on df['A'] instead of df.
	Handling Missing Data Data Cleaning Missing Data	Pandas	Easy	2 mins	Solve
You are working with a dataset, `df`, that contains several columns with missing values. You want to replace all missing values in the dataset with the mean of the non-missing values of their respective columns. You wrote the following code to perform this task: However, you notice that some missing values are still not replaced. What is the cause of this issue? A: The fillna method does not work with the mean method. B: The mean method does not work with missing values. C: The fillna method should be called on df.mean() instead of df. D: The fillna method does not work inplace by default. You should use df.fillna(df.mean(), inplace=True). E: The mean method should be called on df.fillna() instead of df.

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

Con Adaface siamo stati in grado di ottimizzare il nostro processo di screening iniziale fino al 75%, liberando tempo prezioso sia per i responsabili delle assunzioni che per il nostro team di acquisizione dei talenti!

Brandon Lee, Capo del Popolo, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Python Panda Test in your hiring process is that it is an elimination tool, not a selection tool. In other words: you want to use the test to eliminate the candidates who do poorly on the test, not to select the candidates who come out at the top. While they are super valuable, pre-employment tests do not paint the entire picture of a candidate’s abilities, knowledge, and motivations. Multiple easy questions are more predictive of a candidate's ability than fewer hard questions. Harder questions are often "trick" based questions, which do not provide any meaningful signal about the candidate's skillset.

Science behind Adaface tests

Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the Python Panda Test from your dashboard by entering their email address.

Public link: You can create a public link for each test that you can share with candidates.

API or integrations: You can invite candidates directly from your ATS by using our pre-built integrations with popular ATS systems or building a custom integration with your in-house ATS.

Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

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Reason #8

High completion rate

Adaface tests are conversational, low-stress, and take just 25-40 mins to complete.

This is why Adaface has the highest test-completion rate (86%), which is more than 2x better than traditional assessments.

Reason #9

Advanced Proctoring

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About the Python Pandas Assessment Test

Why you should use Pre-employment Python Pandas Online Test?

The Python Panda Test makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects:

Leggere e scrivere dati usando Python
Manipolazione dei dati utilizzando panda
Analisi dei dati utilizzando Python
Pulizia e preelaborazione dei dati
Visualizzazione dei dati con panda
Lavorare con i dati delle serie temporali utilizzando i panda
Raggruppamento e aggregazione di dati con panda
Fondanza e unione di dati con i panda
Gestione dei dati mancanti con panda
Applicazione di funzioni statistiche usando i panda

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

What topics are covered in the Python Pandas Online Test?

Dati di lettura e scrittura
Questa abilità prevede la possibilità di leggere e scrivere dati utilizzando la libreria Python Pandas. Include attività come il caricamento di dati da vari formati di file (ad es. CSV, Excel), estrarre colonne o righe specifiche e salvare i dati manipolati nei file. Questa abilità è importante da misurare perché la lettura e la scrittura dei dati è un aspetto fondamentale dell'analisi dei dati e dei flussi di lavoro di manipolazione ed essere competenti in questa abilità è essenziale per lavorare con set di dati del mondo reale.
Manipolazione dei dati </H4 > <p> La manipolazione dei dati si riferisce al processo di trasformazione e modifica dei dati per renderli adatti all'analisi. Include attività come il filtraggio di righe in base a determinate condizioni, la modifica dei tipi di dati, la creazione di nuove colonne, la manipolazione delle stringhe ed eseguire operazioni matematiche sui dati. Questa abilità dovrebbe essere misurata in questo test perché è un aspetto cruciale dell'analisi dei dati, che consente agli utenti di trasformare i dati grezzi in un formato strutturato e utilizzabile per ulteriori analisi. </p> <h4> Analisi dei dati
L'analisi dei dati prevede l'esplorazione e il senso dei dati, l'identificazione di modelli, le correlazioni e le tendenze e l'estrazione di approfondimenti significativi. Include compiti come le statistiche di riepilogo del calcolo, il calcolo delle frequenze, l'esecuzione di aggregazioni e l'applicazione di funzioni statistiche. La misurazione di questa abilità nel test è importante in quanto valuta la capacità del candidato di applicare varie tecniche di analisi dei dati utilizzando la libreria Python Pandas, determinando così la loro competenza nell'analisi e nell'interpretazione dei dati.
Full list of covered topics
The actual topics of the questions in the final test will depend on your job description and requirements. However, here's a list of topics you can expect the questions for Python Panda Test to be based on.
Leggendo i file CSV
Scrivere file CSV
Leggendo i file Excel
Scrivere file Excel
Filtraggio dei dati
Ordinamento dei dati
Unendo i dati
Raggruppando i dati
Dati aggregati
Gestione dei duplicati
Gestione dei valori mancanti
Visualizzazione dati
Trame di linea
Istogrammi
Grafici a dispersione
Trama della scatola
Analisi delle serie temporali
Serie temporali di ricampionamento
Gestione dei fusi orari
Rimodellamento dei dati
Dati pivot
Dati di fusione
analisi statistica
Statistiche descrittive
Analisi di correlazione
Controllo di un'ipotesi
Regressione lineare
Tecniche di pulizia dei dati
Imputazione dei dati
Rilevamento del outlier
Trasformazione dei dati
Normalizzazione dei dati

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What roles can I use the Python Pandas Online Test for?

Sviluppatore Python
Python Data Engineer
Analista dati
Data scienziata
Ingegnere dei dati
Ingegnere dell'apprendimento automatico
Amministratore del database

How is the Python Pandas Online Test customized for senior candidates?

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

Rimodellare i dati utilizzando i panda
Integrare Python con altre tecnologie
Ottimizzazione delle pipeline di elaborazione dei dati in Python
Debug e risoluzione dei problemi di questioni relative ai dati
Elaborazione in modo efficiente set di dati di grandi dimensioni
Applicazione di algoritmi di apprendimento automatico all'analisi dei dati
Implementazione dell'accesso ai dati e misure di sicurezza
Costruire dashboard di dati interattivi
Automatizzazione dei flussi di lavoro di analisi dei dati
Collaborare con team interfunzionali per il processo decisionale basato sui dati

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I responsabili delle assunzioni hanno ritenuto che, attraverso le domande tecniche poste durante le interviste del panel, erano in grado di individuare quali candidati avevano ottenuto i punteggi migliori e di differenziarli da quelli che non avevano ottenuto altrettanto punteggio. Sono altamente soddisfatto con la qualità dei candidati selezionati con lo screening Adaface.

85%

Riduzione del tempo di screening

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Python Pandas Hiring Test Domande frequenti

Posso combinare più competenze in una valutazione personalizzata?

Si assolutamente. Le valutazioni personalizzate sono impostate in base alla descrizione del tuo lavoro e includeranno domande su tutte le competenze indispensabili che specificate.

Hai in atto delle caratteristiche anti-cheat o procuratore?

Abbiamo in atto le seguenti caratteristiche anti-cheat:

Domande non googiche
Proctoring IP
procuratore web
Proctor di webcam
Rilevamento del plagio
Sicuro browser

Leggi di più sulle caratteristiche di procuratore.

Come interpreto i punteggi dei test?

La cosa principale da tenere a mente è che una valutazione è uno strumento di eliminazione, non uno strumento di selezione. Una valutazione delle competenze è ottimizzata per aiutarti a eliminare i candidati che non sono tecnicamente qualificati per il ruolo, non è ottimizzato per aiutarti a trovare il miglior candidato per il ruolo. Quindi il modo ideale per utilizzare una valutazione è decidere un punteggio di soglia (in genere il 55%, ti aiutiamo a benchmark) e invitiamo tutti i candidati che segnano al di sopra della soglia per i prossimi round di intervista.

Per quale livello di esperienza posso usare questo test?

Ogni valutazione di Adaface è personalizzata per la descrizione del tuo lavoro/ personaggio del candidato ideale (i nostri esperti in materia sceglieranno le domande giuste per la tua valutazione dalla nostra biblioteca di oltre 10000 domande). Questa valutazione può essere personalizzata per qualsiasi livello di esperienza.

Ogni candidato riceve le stesse domande?

Sì, ti rende molto più facile confrontare i candidati. Le opzioni per le domande MCQ e l'ordine delle domande sono randomizzate. Abbiamo anti-cheatri/procuratore in atto. Nel nostro piano aziendale, abbiamo anche la possibilità di creare più versioni della stessa valutazione con questioni di difficoltà simili.