Дано: DataFrame `trades` (timestamp, price -- 10 строк, сделки) и DataFrame `quotes` (timestamp, bid -- 8 строк, котировки). Временные метки не совпадают точно. Для каждой сделки найдите ближайшую котировку на момент или ДО сделки (по timestamp). Если для сделки нет котировки до неё — bid должен быть NaN; подсказка: оба DataFrame должны быть отсортированы по timestamp. Верните DataFrame со всеми колонками обоих таблиц. Сохраните в `result`.
merge_asof timeseries
Задача «merge_asof для ближайшего значения» учит обрабатывать табличные данные в pandas: фильтрация, группировка, объединение и метрики. Такие задачи дают на собеседованиях в Тинькофф и других IT-компаниях. Уровень сложный — проверяет глубину и умение собрать решение из нескольких приёмов.
Сначала разбери условие и формат входа-выхода, прикинь крайние случаи (пустой ввод, дубли, NaN). Затем выбери структуру данных и собери решение по шагам — начни с простого рабочего варианта, потом оптимизируй сложность. Код пишешь и запускаешь прямо в браузере: Python-тренажёр исполняет его через Pyodide (pandas, numpy, scipy) и проверяет результат автоматически.
В pandas один и тот же результат часто достаётся разными путями — через groupby, pivot_table, merge или векторные операции над колонками. Важно выбрать читаемый и быстрый: встроенные векторные методы почти всегда обгоняют циклы и построчный apply. На собеседовании ценят не только правильный ответ, но и то, как ты объясняешь выбор подхода, обрабатываешь пропуски (NaN) и оцениваешь, что будет на больших данных.
Разобраться в pandas системно — бесплатный курс «Pandas с нуля» и гайды по pandas.
Открыть задачу в тренажёре → ← Все Python-задачи