اختبار الوحدة: أساسيات pandas

خمسة أسئلة عن هذه الوحدة. أجب عنها كلها، ثم شاهد نتيجتك وسبب صحة كل إجابة أو خطئها.

بعد orders = pd.read_csv("orders.csv")، يُطلق orders["order_date"].dt.month الخطأ AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values. ما الإصلاح؟

استخدم orders["order_date"].month بدلًا من ذلك.
رتّب العمود أولًا.
حمّل الملف مع parse_dates=["order_date"] (أو حوّل بـ pd.to_datetime) كي يصبح العمود datetime64.
احذف الصفوف التي تواريخها مفقودة.

ماذا تعيد products.loc[products["unit_price"] > 100, "name"]؟

DataFrame بكل الأعمدة للمنتجات التي يتجاوز سعرها 100 دولار
Series بأسماء المنتجات التي يتجاوز سعرها 100، مفهرسة بتسميات صفوفها
True أو False لكل منتج
عدد المنتجات التي يتجاوز سعرها 100

أيّ سطر يرفع سعر المنتجات النشطة بنسبة 5% ويحدّث products نفسه بشكل موثوق؟

products[products["is_active"] == 1]["unit_price"] *= 1.05
products["unit_price"][products["is_active"] == 1] *= 1.05
products.unit_price * 1.05
products.loc[products["is_active"] == 1, "unit_price"] *= 1.05

ما نتيجة s1 + s2؟

Python

s1 = pd.Series([10, 20], index=["a", "b"])
s2 = pd.Series([1, 2], index=["b", "c"])

a: NaN, b: 21, c: NaN
a: 11, b: 22
a: 10, b: 21, c: 2
خطأ ValueError لأن الفهرسين مختلفان

تريد كل الطلبات التي جاءت من الويب أو من تطبيق الهاتف. أيّ تصفية هي الخيار الصحيح الأوضح؟

orders[orders["channel"] == "web" or orders["channel"] == "mobile_app"]
orders[orders["channel"] == ["web", "mobile_app"]]
orders[orders["channel"].isin(["web", "mobile_app"])]
orders.loc["web":"mobile_app"]

5 أسئلة بلا إجابة