Дано: DataFrame `daily_sales` с date, sales — 30 дней дневных продаж. Посчитайте недельную выручку и её скользящее среднее за 2 недели. Верните DataFrame с колонками date (начало недели), sales (недельная сумма), ma_2w (округлённое до целых скользящее среднее за 2 недели). Сохраните в `result`.
resample rolling time_series
Задача «Resample: дневные продажи → недельная сумма с moving average» учит обрабатывать табличные данные в pandas как аналитик. Такие задачи дают на собеседованиях в X5 Group и других IT-компаниях. Уровень средний — типичная боевая задача на уверенный Python.
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