Introducción. Si te preparas para entrevistas o quieres repasar Python, estas 15 preguntas frecuentes cubren conceptos clave desde listas versus tuplas hasta librerías de análisis de datos como Pandas, comprensiones de listas, funciones lambda y manejo de datasets. Repaso breve y potente que además incorpora información sobre Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure para apoyar tu carrera y proyectos.
1. Explica la diferencia entre listas y tuplas. Las listas son estructuras mutables que permiten añadir, eliminar y modificar elementos y suelen usarse cuando se necesita cambiar la colección. Las tuplas son inmutables, más eficientes en memoria y útiles para datos que no deben cambiar, por ejemplo claves en diccionarios o registros constantes.
2. Qu es un diccionario en Python. Un diccionario es una estructura de datos tipo mapeo que almacena pares clave valor, de acceso rápido por clave y útil para representar registros, índices y tablas hash.
3. Qu son las funciones lambda. Son funciones anónimas y pequeñas definidas con la palabra lambda, ideales para operaciones simples y como argumentos de funciones de orden superior. Ejemplo con numeros: lambda x: x * 2 aplica una transformaci n r pida.
4. Explica las comprensiones de listas y c mo se usan en Python. Son una sintaxis concisa para crear listas a partir de otra iteraci n aplicando una expresi n y opcionales condicionales. Ejemplo con numeros: [x for x in lista if x % 2 == 0] genera una lista de pares filtrados.
5. Qu es un ndice negativo y c mo se usa en Python. Un ndice negativo recorre desde el final, por ejemplo -1 indica el ltimo elemento, -2 el pen ltimo, lo que facilita acceder a elementos finales sin calcular la longitud.
6. Nombra algunas librer as bien conocidas de an lisis de datos en Python. NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit learn y Plotly son librer as habituales para c lculo num rico, manipular dataframes, visualizaci n y aprendizaje autom tico.
7. Qu es pandas y para qu sirve. Pandas es una librer a para manipular y analizar datos tabulares mediante estructuras como Series y DataFrame. Sirve para limpiar datos, filtrar, agrupar, unir datasets, calcular estad sticas y preparar datos para modelos o visualizaci n.
8. Qu librer as usan los cient ficos de datos para graficar en Python. Matplotlib para trazados b sicos y personalizaci n, Seaborn para visualizaciones estad sticas estéticas, Plotly para gr ficos interactivos y Altair para visualizaci n declarativa.
9. Explica c mo funciona la funci n filter con un ejemplo. filter aplica una funci n que devuelve True o False a cada elemento de un iterable y retorna un iterador con los elementos que cumplen la condici n. Ejemplo con numeros pares: filter(lambda x: x % 2 == 0, lista) produce los elementos pares de lista.
10. Python hace paso por referencia o por valor. Python utiliza paso por asignaci n de objetos, a menudo descrito como paso por referencia de objetos o pass by object reference. El comportamiento depende de la mutabilidad: objetos mutables como listas pueden modificarse dentro de funciones, mientras que objetos inmutables como enteros y tuplas no cambiar n su valor original.
11. C mo concatenar listas en Python. Se puede usar el operador suma lista1 + lista2, el m todo extend lista1.extend(lista2) para modificar la lista original, o itertools.chain para concatenaciones sin crear listas intermedias grandes.
12. Qu diferencia hay entre listas y arrays. Las listas de Python son heterog neas y flexibles permitiendo cualquier tipo de elemento pero menos eficientes para c lculos num ricos. Los arrays de NumPy son homog neos, optimizados para c lculo vectorizado, operaciones matriciales y uso eficiente de memoria.
13. Explica el uso de enumerate. enumerate devuelve pares de tupla con n mero de ndice y elemento al iterar, facilitando acceder a la posici n y valor sin gestionar un contador manual. Ejemplo conceptual: for idx, valor in enumerate(iterable): ...
14. C mo importar un dataset al entorno Python. La forma m s habitual es usar pandas: read_csv para archivos csv, read_excel para archivos xlsx, read_sql para bases de datos SQL, o conectarse a APIs y servicios cloud para traer datos. En entornos cloud aws y azure se pueden usar SDKs y conectores para integrar datos directamente.
15. C mo extraer una columna particular y filas espec ficas de un dataset. Con Pandas se accede a una columna mediante la notaci n por atributo si el nombre lo permite por ejemplo df.nombre_columna o usando df[ nombre_columna ] si se prefiere notaci n por clave. Para filas por etiqueta usar df.loc[etiqueta_fila, nombre_columna] y por posici n usar df.iloc[indice_fila, indice_columna]. Tambi n se pueden encadenar filtros booleanos para seleccionar subconjuntos complejos.
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