В таблице df лежат ежедневные продажи: колонка date (строка 'YYYY-MM-DD') и revenue (сумма заказа за день). Приведи date к datetime, сагрегируй выручку по календарным месяцам и посчитай помесячный прирост MoM (month-over-month) в процентах. Верни DataFrame с колонками: - month — месяц в формате 'YYYY-MM', - revenue — суммарная выручка за месяц, - mom_pct — прирост к предыдущему месяцу в процентах, округлённый до 1 знака (у самого первого месяца — NaN). Реализуй f(df).
pandas timeseries resample pct_change MoM groupby
Задача «Помесячная выручка и рост MoM» 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.
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