Why you should use Python Pandas Online Test?

The Python Pandas 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: Чтение и написание данных с использованием Python Манипуляции с данными с использованием пандов Анализ данных с использованием Python Очистка и предварительная обработка данных Визуализация данных с пандами Работа с данными временных рядов с помощью пандов Группировка и агрегация данных с пандами Объединение и соединение данных с пандами Обработка недостающих данных с пандами Применение статистических функций с использованием пандов

Python Pandas Online Test

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

Чтение и написание данных Манипуляция данными Анализ данных Очистка и предварительная обработка данных Визуализация данных Работа с данными временных рядов Группировка и агрегация данных Объединение и объединение данных DataFrames Обработка недостающих данных Применение статистических функций Изменить данные

About the test:

Онлайн -тест Python Pandas оценивает способность кандидата работать с данными, используя библиотеку Pandas в Python. Он оценивает знания данных чтения и написания данных, манипулирования данными, анализом, очистки, визуализации данных, обработки данных временных рядов, группировки и агрегирования, объединения и соединения данных о недостающих данных, применения статистических функций и изменений данных.

Covered skills:

Чтение и написание данных
Анализ данных
Визуализация данных
Группировка и агрегация данных
Обработка недостающих данных
Изменить данные

Манипуляция данными
Очистка и предварительная обработка данных
Работа с данными временных рядов
Объединение и объединение данных DataFrames
Применение статистических функций

Try practice test

Start 14-day free trial

9 reasons why

Adaface Python Pandas Test is the most accurate way to shortlist Разработчик 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:

Чтение и написание данных эффективно с использованием Python Pandas
Выполнение операций манипуляции с данными с использованием Python Pandas
Анализ данных с использованием библиотеки Python Pandas
Данные по очистке и предварительной обработке с использованием Python Pandas
Визуализация данных с использованием Python Pandas
Работа с данными временных рядов в Python Pandas
Группировка и агрегирование данных с использованием Python Pandas
Объединение и соединение данных в Python Pandas
Обработка недостающих данных с помощью Python Pandas
Применение статистических функций на данные с использованием Python Pandas
Изменить данные с использованием Python Pandas

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

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Это лишь небольшая выборка из нашей библиотеки из более чем более 10000 вопросов. Фактические вопросы по этому поводу Python Pandas Test будет не подлежащим гугливым.

🧐 Question
Medium ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	Try practice test
What will the following Python code output?
Medium Session File Handling Dictionary	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
What will the following Python code output?
	Medium Session File Handling Dictionary	2 mins Python	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
What will the following Python code output?
	Session File Handling Dictionary	Python	Medium	2 mins	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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

С помощью Adaface нам удалось оптимизировать первоначальный процесс отбора более чем на 75 %, высвободив драгоценное время как у менеджеров по найму, так и у нашей команды по привлечению талантов!

Brandon Lee, Глава отдела кадров, Love, Bonito

Try practice test

Start 14-day free trial

Reason #5

Designed for elimination, not selection

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

Просмотреть образцы показателей

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Learn more

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

About the Python Pandas Assessment Test

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

The Python Pandas 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:

Чтение и написание данных с использованием Python
Манипуляции с данными с использованием пандов
Анализ данных с использованием Python
Очистка и предварительная обработка данных
Визуализация данных с пандами
Работа с данными временных рядов с помощью пандов
Группировка и агрегация данных с пандами
Объединение и соединение данных с пандами
Обработка недостающих данных с пандами
Применение статистических функций с использованием пандов

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?

чтение и написание данных
Этот навык включает в себя возможность чтения и записи данных с использованием библиотеки Python Pandas. Он включает в себя такие задачи, как загрузка данных из различных форматов файлов (например, CSV, Excel), извлечение конкретных столбцов или строк, а также сохранение манипулируемых данных обратно в файлы. Этот навык важен для измерения, потому что данные чтения и написания являются фундаментальным аспектом анализа данных и рабочих процессов манипуляции, а опытное в этом навыке имеет важное значение для работы с реальными наборами данных.
Манипуляция данных </h4 > <p> Манипулирование данными относится к процессу преобразования и изменения данных, чтобы сделать их подходящими для анализа. Он включает в себя такие задачи, как фильтрация строк на основе определенных условий, изменение типов данных, создание новых столбцов, манипулирование строками и выполнение математических операций на данных. Этот навык должен быть измерен в этом тесте, потому что он является важным аспектом анализа данных, позволяя пользователям преобразовать необработанные данные в структурированный и пригодный формат для дальнейшего анализа. </p> <h4> Анализ данных
Анализ данных включает в себя изучение и понимание данных, выявление закономерностей, корреляций и тенденций, а также извлечение значимой информации. Он включает в себя такие задачи, как вычисление сводной статистики, расчет частот, выполнение агрегаций и применение статистических функций. Измерение этого навыка в тесте важно, поскольку оценивает способность кандидата применять различные методы анализа данных с использованием библиотеки Python Pandas, тем самым определяя их мастерство в анализе и интерпретации данных. > Этот навык необходим для обеспечения целостности и точности данных перед проведением дальнейшего анализа. Измерение этого навыка в тесте помогает оценить способность кандидата эффективно чистить и предварительно обработать данные, что является критическим шагом в процессе анализа данных. Данные в визуальном формате, такие как диаграммы, графики и карты, для облегчения понимания и передачи информации. Он включает в себя такие задачи, как создание графиков, настройка визуализации, добавление метков, цветов и легенд, а также визуализация тенденций и отношений в данных. Измерение этого навыка в тесте дает представление о способности кандидата визуально представлять данные с использованием библиотеки Python Pandas, что важно для эффективного повествования и презентации. > Работа с данными временных рядов включает в себя обработку и анализ данных, которые упорядочены и индексируются по времени или дате. Он включает в себя такие задачи, как индексация на основе времени, данные повторной выборки на разных частотах, расчет статистики проката и работа с операциями, связанными с временем. Измерение этого навыка в тесте оценивает возможность кандидата работать с данными временных рядов с использованием библиотеки Python Pandas, что имеет решающее значение в таких областях, как финансы, анализ фондового рынка и прогнозирование. /h4> <p> Группирование и агрегирование данных включает в себя группировку данных по одной или нескольким категориальным переменным, а затем применение агрегированных функций для расчета сводной статистики в каждой группе. Он включает в себя такие задачи, как группировка данных по конкретным столбцам, выполнение совокупных расчетов, таких как среднее значение, сумма, подсчет и применение пользовательских функций агрегации. Измерение этого навыка в тесте оценивает мастерство кандидата в группировке и эффективной суммировании данных с использованием библиотеки Python Pandas, что важно для анализа данных и генерации понимания. Объединение и соединение DataFrames включает в себя объединение нескольких данных DataFrames на основе общих столбцов или индексов, тем самым создавая новый DataFrame, который содержит всю информацию из объединенных наборов данных. Он включает в себя такие задачи, как внутренние и внешние соединения, объединение на нескольких ключах, объединение данных о данных вертикально или горизонтали, а также обработку перекрывающихся имен столбцов. Измерение этого навыка в тесте оценивает способность кандидата точным и эффективным соединениями и эффективно объединять данные Data Frames, используя библиотеку Python, что является жизненно важным навыком для интеграции и гармонизации данных из разных источников. H4> <p> Обработка пропущенных данных включает в себя идентификацию, анализ и заполнение пропущенных значений или удаления строк/столбцов с отсутствующими данными. Он включает в себя такие задачи, как обнаружение пропущенных значений, внедрение недостающих значений с использованием таких стратегий, как среднее значение, медиана или интерполяция, а также удаление строк или столбцов с чрезмерными недостающими данными. Измерение этого навыка в тесте помогает оценить способность кандидата надлежащим образом обрабатывать недостающие данные с помощью библиотеки Python Pandas, что имеет решающее значение для обеспечения качества и целостности данных в процессе анализа.
Применение статистических функций
Применение статистических функций включает в себя выполнение статистических вычислений и анализов данных, таких как вычислительные коэффициенты корреляции, проведение тестов гипотезы, измерение центральной тенденции и изменчивости, а также реализация статистических моделей. Он включает в себя такие задачи, как вычисление среднего, медиана, режим, дисперсия, стандартное отклонение и применение методов логической статистики. Измерение этого навыка в тесте оценивает знание кандидата в использовании статистических функций из библиотеки Python Pandas для получения значимой информации и выводов из анализируемых данных. Преобразование структуры данных в соответствии с конкретными требованиями к анализу или желаемым форматам. Он включает в себя такие задачи, как поворотные данные, данные плавления, данные об уклании и неуверенность, а также преобразование широкоформатных данных в длинноформатный или наоборот. Измерение этого навыка в тестировании оценивает способность кандидата эффективно пересматривать, реструктурировать и организовать данные с использованием библиотеки Python Pandas, что важно для анализа, моделирования и отчетности.
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 Test to be based on.
Чтение файлов CSV
Написание файлов CSV
Чтение файлов Excel
Написание файлов Excel
Фильтровать данные
Сортировка данных
Соединение данных
Группировка данных
Агрегация данных
Обработка дубликатов
Обработка недостающих значений
Визуализация данных
Линейные сюжеты
Гистограммы
Разбросанные сюжеты
Коробные сюжеты
Анализ временных рядов
Повторный временной ряд
Обработка часовых поясов
Изменить данные
Повороты данных
Данные плавления
статистический анализ
Описательная статистика
Корреляционный анализ
Проверка гипотезы
Линейная регрессия
Методы очистки данных
Вменение данных
Обнаружение выбросов
Преобразование данных
Нормализация данных

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Разработчик Python
Инженер данных Python
Аналитик данных
Ученый данных
Инженер данных
Инженер машинного обучения
Администратор базы данных

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

Изменить данные с использованием пандов
Интеграция Python с другими технологиями
Оптимизация трубопроводов обработки данных в Python
Отладка и устранение неполадок, связанных с данными, связанные с данными.
Эффективная обработка больших наборов данных
Применение алгоритмов машинного обучения к анализу данных
Реализация доступа к данным и меры безопасности
Создание интерактивных панелей данных
Автоматизация рабочих процессов анализа данных
Сотрудничество с межфункциональными командами для принятия решений, управляемых данными,

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

Менеджеры по найму чувствовали, что с помощью технических вопросов, которые они задавали во время групповых собеседований, они могли определить, какие кандидаты имеют более высокие баллы, и отличиться от тех, кто не набрал таких же баллов. Они есть очень доволен с качеством кандидатов, включенных в шорт-лист отбора Adaface.

85%

Сокращение времени проверки

Просмотреть полный пример исследования

Python Pandas Hiring Test Часто задаваемые вопросы

Могу ли я объединить несколько навыков в одну пользовательскую оценку?

Да, конечно. Пользовательские оценки настроены на основе вашей должности и будут включать вопросы по всем необходимым навыкам, которые вы указываете.

Есть ли у вас какие-либо функции против Chating или Proctoring?

У нас есть следующие функции антихиализации:

Необъемлющие вопросы
IP Proctoring
Веб -прокторинг
Веб -камера Proctoring
Обнаружение плагиата
Безопасный браузер

Узнайте больше о функциях Proctoring.

Как мне интерпретировать результаты тестов?

Основная вещь, которую нужно помнить, это то, что оценка - это инструмент устранения, а не инструмент отбора. Оценка навыков оптимизирована, чтобы помочь вам устранить кандидатов, которые технически не имеют квалификации для этой роли, она не оптимизирована, чтобы помочь вам найти лучшего кандидата на роль. Таким образом, идеальный способ использования оценки - определить пороговый балл (обычно 55%, мы помогаем вам сравнить) и пригласить всех кандидатов, которые забивают выше порога для следующих раундов интервью.

На каком уровне опыта я могу использовать этот тест?

Каждая оценка Adaface настроена на ваш инструкции/ Идеальный кандидат (наши эксперты по предметам выберут правильные вопросы для вашей оценки из нашей библиотеки из 10000+ вопросов). Эта оценка может быть настроена для любого уровня опыта.

Каждый кандидат получает одинаковые вопросы?

Да, вам намного проще сравнить кандидатов. Варианты для вопросов MCQ и порядок вопросов рандомизированы. У нас есть против Chating/Proctoring. В нашем плане предприятия у нас также есть возможность создать несколько версий одной и той же оценки с вопросами аналогичных уровней сложности.