Kwalifikacje w Zawodzie - Testy zawodowe online | Egzaminy Zawodowe

KWALIFIKACJA CHM4 - TEST WIEDZY NR 10



PYTANIE NR 7.
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
Co robi powyższy fragment kodu napisany w języku Python?
A.
B.
C.
D.
Wyjaśnienie poprawnej odpowiedzi:
Kod importuje bibliotekę pandas, tworzy słownik z dwiema kolumnami 'A' i 'B', a następnie wywołuje pd.DataFrame(data). Wynikiem jest obiekt DataFrame – tabelaryczna struktura danych w pamięci, a nie plik ani baza SQL. Można ją dalej filtrować, łączyć i zapisywać do różnych formatów.

Pełne wyjaśnienie:

Pokazany fragment kodu wykonuje typową operację tworzenia tabeli danych w bibliotece pandas. Najpierw instrukcja importu wczytuje bibliotekę pod aliasem pd, aby wygodniej odwoływać się do jej funkcji.

Następnie tworzona jest zmienna data będąca słownikiem (dict). Kluczami słownika są nazwy kolumn (A i B), a wartościami listy, które staną się danymi w wierszach. Wywołanie pd.DataFrame(data) konstruuje obiekt DataFrame, czyli dwuwymiarową strukturę danych (wiersze i kolumny) przechowywaną w pamięci programu.

Dlatego odpowiedź "Tworzy nową ramkę danych (DataFrame) w bibliotece pandas." jest poprawna: kod nie zawiera żadnej instrukcji zapisu na dysk ani połączenia z bazą danych.

  • Odpowiedź o bazie SQL jest błędna, bo nie ma tu sterownika, połączenia (connection string) ani poleceń SQL.
  • Odpowiedź o pliku Excela jest błędna, bo nie ma użycia metod zapisu (np. eksportu) ani wskazania ścieżki pliku.
  • Odpowiedź o pliku tekstowym jest błędna, bo nie ma otwierania pliku (open) ani zapisu (write).

W praktyce po utworzeniu DataFrame można wykonywać na nim operacje typowe dla danych procesowych: filtrowanie rekordów, liczenie statystyk, łączenie tabel czy przygotowanie danych do raportu. Kluczowa różnica: tworzenie DataFrame to stworzenie obiektu do obliczeń, a zapis do pliku lub bazy to osobny, dodatkowy krok.

Dodatkowe pytania

Dodatkowe pytania (FAQ):
Co to jest DataFrame w analizie danych?
DataFrame to tabelaryczna struktura danych (wiersze i kolumny) używana w analizie danych w Pythonie. Pozwala wygodnie selekcjonować kolumny, filtrować wiersze, liczyć statystyki i łączyć dane z różnych źródeł. To obiekt w pamięci programu, a nie plik.
Jak powstaje DataFrame ze słownika w Pythonie?
Gdy przekażesz słownik do konstruktora DataFrame, klucze zwykle stają się nazwami kolumn, a wartości (np. listy) danymi w tych kolumnach. Ważne, aby długości list były zgodne, bo wtedy można utworzyć spójne wiersze tabeli.
Dlaczego ten kod nie tworzy bazy danych SQL?
Do utworzenia bazy SQL potrzebujesz mechanizmu bazy (np. serwera lub pliku bazy), połączenia oraz operacji SQL (tworzenie tabel, INSERT). W pokazanym kodzie jest tylko konstrukcja obiektu tabelarycznego w bibliotece analitycznej, bez połączenia z SQL.
Czy DataFrame automatycznie zapisuje się do pliku Excela?
Nie. Utworzenie DataFrame oznacza, że dane są dostępne w pamięci programu. Zapis do Excela to osobny krok, wymagający wskazania nazwy pliku i użycia metody eksportu. Bez tego program nie tworzy żadnego pliku na dysku.
Jak rozpoznać w kodzie, że tworzy się obiekt tabelaryczny?
Najczęściej wskazuje na to wywołanie konstruktora typu tabelarycznego (np. DataFrame) oraz dane wejściowe w postaci słownika/list/kolumn. Jeśli w kodzie widzisz coś w stylu tworzenia kolumn i potem konstruktor tabeli, to zwykle powstaje obiekt do pracy z danymi.
Jakie są najczęstsze błędy przy tworzeniu DataFrame z list?
Typowe błędy to różne długości list dla poszczególnych kolumn, literówki w nazwach kluczy oraz nieświadomość, że dane powstają w pamięci (bez zapisu do pliku). Częsty jest też błąd interpretacji, że sama "tabela" oznacza od razu arkusz kalkulacyjny.
Jak wykorzystać tabelę danych do analizy pomiarów w zakładzie?
Dane z pomiarów (np. temperatura, ciśnienie, przepływ) można zestawić w tabeli: każda kolumna to parametr, a każdy wiersz to kolejny odczyt. Potem łatwo policzyć średnie, wykryć odchylenia, porównać partie produkcyjne i przygotować dane do raportu zmianowego.
Kiedy zamiast DataFrame potrzebna jest baza danych?
Baza danych jest potrzebna, gdy dane mają być trwale przechowywane, współdzielone przez wielu użytkowników, wersjonowane lub obsługiwane transakcyjnie. DataFrame jest świetny do analizy i przetwarzania w jednym programie, ale nie zastępuje systemu bazodanowego.
Jak sprawdzić, jakie kolumny ma utworzony obiekt tabeli danych?
Zwykle sprawdza się listę nazw kolumn obiektu tabelarycznego (np. atrybut z nazwami kolumn) oraz podgląda pierwsze wiersze. To szybka kontrola, czy dane weszły poprawnie i czy nie pomylono nazw lub kolejności wartości podczas tworzenia struktury.
Jak przygotować się do pytań o kod na egzaminie zawodowym?
Ćwicz czytanie krótkich fragmentów kodu: importy, tworzenie zmiennych, budowę struktur danych i wywołania funkcji. Ucz się rozpoznawać, czy kod tworzy obiekt w pamięci, czy zapisuje plik, czy łączy się z usługą zewnętrzną. Pomaga robienie małych przykładów i ich uruchamianie.
info

Statystycznie 72% uczniów zna prawidłową odpowiedź. średnio łatwe

Eksperci podkreślają: "Kod importuje bibliotekę pandas, tworzy słownik z dwiema kolumnami 'A' i 'B', a następnie wywołuje pd.DataFrame(data)."

Źródła:

  • pandas documentation – "DataFrame" API reference: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.html (accessed 2026-03-01)
  • pandas documentation – "Getting started" (intro to DataFrame concept): https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/01_table_oriented.html (accessed 2026-03-01)
  • Python documentation – built-in types, mapping type "dict": https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#mapping-types-dict (accessed 2026-03-01)

Materiały:

  • Dokumentacja pandas: sekcja o obiekcie DataFrame
  • Podstawy Python: typy danych (dict, list) i instrukcja import
  • Kurs wprowadzający do analizy danych w Pythonie (pandas) z ćwiczeniami
Zobacz też:

Aktualizacja pytania: 31.03.2026



Aktualizacja pytania: 31.03.2026
📡 Brak połączenia internetowego