Заказы без возврата (anti-join через indicator)

Условие задачи

Дан DataFrame `df` с заказами (`order_id`, `client_id`, `amount`) и DataFrame `returns` со списком возвращённых заказов (`order_id`, `reason`) — доступен как переменная. Верни заказы, которые НЕ были возвращены (anti-join): только колонки `order_id`, `client_id`, `amount`, отсортированные по `order_id`, с непрерывным индексом 0..N-1. Используй `merge(..., how='left', indicator=True)` и фильтр по `left_only`. Реализуй f(df).

Темы

pandas merge anti-join indicator join

Подсказки

• `merge(returns, on='order_id', how='left', indicator=True)` добавляет служебную колонку `_merge` со значениями `both` и `left_only`.
• Anti-join — это строки, где `_merge == 'left_only'` (запись есть слева, но отсутствует справа).
• После фильтра оставь только исходные колонки и сделай `reset_index(drop=True)`, иначе индекс останется разрывным.

Что проверяет эта задача

Задача «Заказы без возврата (anti-join через indicator)» учит обрабатывать табличные данные в pandas: фильтрация, группировка, объединение и метрики. Такие задачи дают на собеседованиях в Ozon и других IT-компаниях. Уровень средний — типичная боевая задача на уверенный Python.

Как подступиться к решению

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