Подготовка к интервью
Разбирайте реальные вопросы, сверяйтесь с подробными ответами и готовьтесь по технологиям и компаниям.
Проверьте, насколько резюме подходит выбранной позиции, и получите рекомендации по улучшению.
Каталог
Допущения: входные таблицы — DataFrame; одна строка orders соответствует заказу, users.id уникален, идентификаторы и даты заполнены, ссылки на пользователей корректны.
Читать ответЧтобы заполнить пропущенные даты последним известным значением курса, обычно используют метод заполнения пропусков вперед (forward fill). Технически это можно сделать так:
Читать ответДанные orderslog находятся в DataFrame df.
Читать ответpandas — библиотека табличного анализа в одном процессе, PySpark — Python-интерфейс распределённого Spark, а Polars использует колоночный движок с параллельным выполнением и ленивыми запросами.
Читать ответПримените булеву маску, например df.loc[df['revenue'] > 100].
Читать ответПрисвойте вычисленную серию новому столбцу, например df['revenue'] = df['price'] df['quantity'].
Читать ответИспользуйте группировку и нужную агрегацию, например df.groupby('category', asindex=False)['revenue'].sum().
Читать ответloc выбирает по меткам индекса и столбцов, а iloc — по целочисленным позициям.
Читать ответФильтрация DataFrame двумя строгими условиями: булева маска, оператор & и скобки. Показываем результат для исходных трех строк без изменения индекса.
Читать ответ