Python数据分析师常见面试题集锦！

　数据分析是Python的就业方向之一，近年来，伴随着国内互联网发展，数据分析开始崭露头角，因此很多开发者都因为薪资和发展前景转行从事数据分析工作。那么你知道如何找到满意的数据分析岗吗?今天小编就跟大家来聊聊有关Python数据分析师面试的问题。

　　例举几个常用的Python分析数据包

　　数据处理和分析：numpy、scipy、pandas;

　　机器学习：scikit;

　　可视化：matplotlib、seaborn。

　　如何利用numpy对数列的前N项进行排序?

　　使用argsort()函数：x[x [: n-1].argsort ()]。

　　Pandas中使用的标准数据缺失标志是什么?

　　NaN。

　　讲述一下numpy array比Python list的优势?

　　Numpy array比Python list更加紧凑，存储数据占的空间小，读写速度快;而array中储存的是单一变量，此外array可以直接使用vector和matrix类型的处理函数，非常方便。

　　如何检验pandas dataframe为空?

　　可以使用empty函数。

　　如何对list中的tiem进行随机重排?

　　可以使用shuffle()函数。

　　Python中装饰器的作用是什么?

　　装饰器可用于修饰函数或者类。通过装饰器可以包裹函数或者类使之执行之前或者之后调用装饰器函数，从而达到抽离出大量函数中与函数功能本身无关的相同代码，并继续重用的目的。