В выгрузке три проблемы: у части заказов пуст discount (скидки не было), во временном ряду выручки дыры в середине, и 0.5% строк битые по всем полям. Как обработаешь каждый случай?
Pythoneasyjunior
Проверяет знание Python и pandas для анализа данных.
собеседованиеpythonpandasmissing-datafillna
Варианты ответа
discount → fillna(0) как бизнес-дефолт; дыры в ряду → interpolate; битые строки → dropna — потеря 0.5% безвредна
Везде fillna средним по колонке: это универсально, не теряем ни одной строки и не плодим ручные правила в коде
Везде dropna: любые пропуски смещают статистики, а три разных правила заполнения тяжело поддерживать в проде
discount → interpolate по соседним заказам, дыры в ряду → fillna(0), битые строки → заполнить модой колонок
Как разобрать этот вопрос на собеседовании
Подумай, какая структура данных и какой инструмент pandas решают задачу с наименьшей сложностью: векторизация вместо циклов, groupby/merge вместо ручных склеек, корректная работа с NaN и типами. Интервьюер смотрит на читаемость кода и на то, понимаешь ли ты, что происходит «под капотом» — копия или вью, сложность операции, утечки памяти на больших данных.
Это базовый вопрос — на собеседовании его задают как разминку и фильтр, поэтому важно ответить уверенно и без заминок.
Тема вопроса — «Python». Чтобы подготовиться к похожим задачам, отрабатывай их на практике: python-тренажёр помогает довести навык до автоматизма, а раздел вопросов — увидеть формулировки, которые реально встречаются на интервью аналитика данных.
Разбор ответа
Подробный разбор с объяснением «почему правильный ответ верный» и почему остальные неверны — после регистрации.
3000+ вопросов с разбором, quiz-режим с проверкой, AI-собес и подготовка к интервью аналитика.