Дано: `df(price_str)` — цены строками с пробелами и значком, например "1 200 ₽". Очистите строку (убрать пробелы и "₽"), приведите к int и посчитайте цену с НДС 20% в колонке price_with_vat (округлить до int). Сделайте это ВЕКТОРИЗОВАННО через `.str`-методы и арифметику Series, без `.apply()`. Верните DataFrame с колонками price_str, price, price_with_vat. Реализуй `add_vat(df)`.
pandas vectorization str-methods apply-vs-vectorize
Задача «Векторизация вместо apply: цена с НДС из строки» учит обрабатывать табличные данные в pandas: фильтрация, группировка, объединение и метрики. Такие задачи дают на собеседованиях в Yandex 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