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⌘ K

About the test:

Python Pandasオンラインテストでは、PythonのPandas Libraryを使用してデータを操作する候補者の能力を評価します。データ、データの操作、分析、クリーニング、データの視覚化、時系列データの処理、グループ化と集約、データフレームのマージと結合、データの取り扱いの欠落、統計機能の適用、データの再構築に関する知識を評価します。

Covered skills:

  • データの読み取りと書き込み
  • データ分析
  • データの視覚化
  • データのグループ化と集約データ
  • 欠落データの処理
  • データの再形成
  • データ操作
  • データのクリーニングと前処理
  • 時系列データの使用
  • データフレームのマージと参加
  • 統計関数の適用

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Python Pandas Test is the most accurate way to shortlist Python開発者s



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:

  • Python Pandasを使用して、データを効率的に読み書きします
  • Python Pandasを使用したデータ操作操作の実行
  • Python Pandas Libraryを使用したデータの分析
  • Python Pandasを使用したデータのクリーニングおよび前処理データ
  • Python Pandasを使用してデータを視覚化します
  • Python Pandasの時系列データを使用します
  • Python Pandasを使用したデータのグループ化と集約
  • Python Pandasのデータフレームのマージと参加
  • Python Pandasを使用して欠落データの処理
  • Python Pandasを使用してデータに統計関数を適用します
  • Python Pandasを使用してデータを再形成します
Reason #2

No trick questions

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
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

これらは、10,000以上の質問のライブラリからのわずかなサンプルです。これに関する実際の質問 Python Pandasテスト グーグルできません.

🧐 Question

Medium

ZeroDivisionError and IndexError
Exceptions
Solve
What will the following Python code output?
 image

Medium

Session
File Handling
Dictionary
Solve
 image
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?
 image

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:
 image

Medium

Recursive Function
Recursion
Dictionary
Lists
Solve
Consider the following Python code:
 image
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?
 image
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:
 image
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:
 image
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

Medium

Session
File Handling
Dictionary

2 mins

Python
Solve

Medium

Max Code
Arrays

2 mins

Python
Solve

Medium

Recursive Function
Recursion
Dictionary
Lists

3 mins

Python
Solve

Medium

Stacking problem
Stack
Linkedlist

4 mins

Python
Solve

Medium

Data Aggregation and Transformation
Data Aggregation
Data Transformation

2 mins

Pandas
Solve

Easy

Handling Missing Data
Data Cleaning
Missing Data

2 mins

Pandas
Solve
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
ZeroDivisionError and IndexError
Exceptions
Python
Medium2 mins
Solve
Session
File Handling
Dictionary
Python
Medium2 mins
Solve
Max Code
Arrays
Python
Medium2 mins
Solve
Recursive Function
Recursion
Dictionary
Lists
Python
Medium3 mins
Solve
Stacking problem
Stack
Linkedlist
Python
Medium4 mins
Solve
Data Aggregation and Transformation
Data Aggregation
Data Transformation
Pandas
Medium2 mins
Solve
Handling Missing Data
Data Cleaning
Missing Data
Pandas
Easy2 mins
Solve
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Adaface を使用することで、最初の選考プロセスを 75% 以上最適化することができ、採用担当マネージャーと人材獲得チームの両方にとって貴重な時間を同様に解放することができました。


Brandon Lee, 人々の責任者, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Python Pandasテスト 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 Pandasテスト 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.

invite candidates
Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Along with scorecards that report the performance of the candidate in detail, you also receive a comparative analysis against the company average and industry standards.

View sample scorecard
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.

test completion rate
Reason #9

Advanced Proctoring


Learn more

About the Python Pandas Assessment Test

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

The Python Pandasテスト 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:

  • Pythonを使用したデータの読み取りと書き込み
  • パンダを使用したデータ操作
  • Pythonを使用したデータ分析
  • データのクリーニングと前処理
  • パンダによるデータ視覚化
  • Pandasを使用して時系列データを使用します
  • データのグループ化と集約PANDAS
  • マージしてデータフレームをパンダと結合します
  • パンダで欠落したデータを処理します
  • パンダを使用して統計関数を適用します

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?

  • データの読み取りと書き込み

    このスキルには、Python Pandas Libraryを使用してデータを読み書きする機能が含まれます。さまざまなファイル形式(CSV、Excelなど)のデータを読み込むこと、特定の列または行の抽出、操作データの保存などのタスクが含まれます。データはデータ分析と操作ワークフローの基本的な側面であり、このスキルに熟練することが実際のデータセットを操作するために不可欠であるため、このスキルは測定することが重要です。

  • データ操作</h4 > <p>データ操作とは、分析に適したデータを変換および変更するプロセスを指します。特定の条件に基づいて行のフィルタリング、データ型の変更、新しい列の作成、文字列の操作、データ上の数学操作の実行などのタスクが含まれます。このスキルは、データ分析の重要な側面であるため、このテストで測定する必要があります。これにより、ユーザーはRAWデータを構造化された使用可能な形式に変換するために変換できます。</p> <h4>データ分析

    データ分析には、データの調査と理解、パターン、相関、傾向の識別、意味のある洞察の抽出が含まれます。これには、コンピューティングの統計統計、頻度の計算、集約の実行、統計機能の適用などのタスクが含まれます。このテストでこのスキルを測定することは、Python Pandasライブラリを使用してさまざまなデータ分析手法を適用する候補者の能力を評価し、それによってデータの分析と解釈に習熟することを決定するため、重要です。 > <p>データのクリーニングと前処理には、欠落または誤ったデータの識別と処理、重複の削除、外れ値の処理、データの正規化、およびその他のデータクレンジング操作の実行が含まれます。このスキルは、さらなる分析を実施する前にデータの整合性と精度を確保するために不可欠です。このテストでこのスキルを測定することは、データ分析プロセスの重要なステップである候補者の能力を効果的にクリーニングおよび前処理する能力を評価するのに役立ちます。情報の理解と通信を容易にするために、チャート、グラフ、マップなどの視覚形式のデータ。これには、プロットの作成、視覚化のカスタマイズ、ラベル、色、伝説の追加、データのトレンドと関係の視覚化などのタスクが含まれます。テストでこのスキルを測定することで、効果的なデータストーリーテリングとプレゼンテーションに重要なPython Pandasライブラリを使用してデータを視覚的に表現する候補者の能力に関する洞察が得られます。 >時系列データの操作には、時間または日付ごとに順序付けおよびインデックス化されるデータの取り扱いと分析が含まれます。これには、時間ベースのインデックス作成、さまざまな周波数でのデータの再サンプリング、ローリング統計の計算、時間関連操作の操作などのタスクが含まれます。テストでこのスキルを測定すると、Python Pandasライブラリを使用して時系列データを操作する候補者の能力が評価されます。これは、金融、株式市場分析、予測などのドメインで重要です。

  • 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 Pandasテスト to be based on.

    CSVファイルの読み取り
    CSVファイルの書き込み
    Excelファイルを読む
    Excelファイルの書き込み
    データのフィルタリング
    ソートデータ
    データの参加
    グループ化データ
    データの集約
    重複する処理
    欠損値の処理
    データの視覚化
    ラインプロット
    ヒストグラム
    プロットを散布します
    ボックスプロット
    時系列分析
    時系列の再サンプリング
    タイムゾーンの処理
    データの再形成
    ピボットデータ
    融解データ
    統計分析
    記述統計
    相関分析
    仮説テスト
    線形回帰
    データクリーニング手法
    データ代入
    外れ値の検出
    データ変換
    データの正規化

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

  • Python開発者
  • Pythonデータエンジニア
  • データアナリスト
  • データサイエンティスト
  • データエンジニア
  • 機械学習エンジニア
  • データベース管理者

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

  • Pandasを使用してデータを再構築します
  • Pythonを他のテクノロジーと統合します
  • Pythonのデータ処理パイプラインの最適化
  • データ関連の問題のデバッグとトラブルシューティング
  • 大規模なデータセットを効率的に処理します
  • 機械学習アルゴリズムをデータ分析に適用します
  • データアクセスとセキュリティ対策の実装
  • インタラクティブデータダッシュボードの構築
  • データ分析ワークフローの自動化
  • データ駆動型の意思決定のために、官能的なチームと協力しています
Singapore government logo

採用担当者は、パネル面接中に尋ねる専門的な質問を通じて、どの候補者がより良いスコアを持っているかを判断し、スコアが低い候補者と区別できると感じました。彼らです 非常に満足 Adaface のスクリーニングで最終候補者リストに選ばれた候補者の質を重視します。


85%
スクリーニング時間の短縮

Python Pandas Hiring Test よくある質問

複数のスキルを1つのカスタム評価に組み合わせることはできますか?

そのとおり。カスタム評価は、職務内容に基づいて設定され、指定したすべての必須スキルに関する質問が含まれます。

アンチチートまたは監督の機能はありますか?

次のアンチチート機能があります。

  • グーグル不可能な質問
  • IP監督
  • Webの提案
  • ウェブカメラの監督
  • 盗作の検出
  • 安全なブラウザ

[プロクチャリング機能](https://www.adaface.com/proctoring)の詳細をご覧ください。

テストスコアを解釈するにはどうすればよいですか?

留意すべき主なことは、評価が選択ツールではなく排除ツールであることです。スキル評価が最適化され、技術的にその役割の資格がない候補者を排除するのに役立ちます。これは、役割の最良の候補者を見つけるのに役立つために最適化されていません。したがって、評価を使用する理想的な方法は、しきい値スコア(通常は55%、ベンチマークを支援します)を決定し、インタビューの次のラウンドのしきい値を超えてスコアを上回るすべての候補者を招待することです。

このテストを使用できますか?

各ADAFACE評価は、職務記述書/理想的な候補者のペルソナにカスタマイズされます(当社の主題の専門家は、10000以上の質問のライブラリからあなたの評価に適切な質問を選択します)。この評価は、あらゆる経験レベルでカスタマイズできます。

すべての候補者は同じ質問を受け取りますか?

私は候補者です。練習テストを試すことはできますか?

いいえ。残念ながら、現時点では練習テストをサポートしていません。ただし、[サンプルの質問](https://www.adaface.com/questions)を使用するには、練習できます。

このテストを使用するコストはいくらですか?

無料トライアルを受けることはできますか?

私はちょうど有料プランに移りました。カスタム評価をリクエストするにはどうすればよいですか?

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今日、最も候補者のフレンドリーなスキル評価ツールをお試しください。
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