Pivot-таблица продаж по регионам

Условие задания

**Контекст:** E-commerce компания анализирует продажи по регионам и кварталам.

**Данные:** DataFrame `sales` — колонки: `sale_id`, `region` (Москва, СПб, Казань, Екатеринбург), `product_type` (electronics, clothing, food), `quarter` (Q1–Q4), `revenue`.

**Задание:**
1. Постройте pivot-таблицу: строки — регионы, столбцы — кварталы, значения — суммарная выручка
2. Добавьте строку Total и столбец Total
3. Найдите регион с максимальным ростом Q4 vs Q1

Пример данных

Структура для ориентира — реальные значения из эталонного решения.

sales = pd.DataFrame({
    'sale_id': range(n),
    'region': np.random.choice(['Москва', 'СПб', 'Казань', 'Екатеринбург'], n, p=[0.4, 0.3, 0.15, 0.15]),
    'product_type': np.random.choice(['electronics', 'clothing', 'food'], n),
    'quarter': np.random.choice(['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4'], n),
    'revenue': np.random.lognormal(7, 0.8, n).round(2),
})

Темы

pandas pivot_table агрегация crosstab

Подсказки

• pd.pivot_table(df, index="region", columns="quarter", values="revenue", aggfunc="sum")
• margins=True добавляет итоги
• Рост = (Q4 - Q1) / Q1 * 100

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Pivot-таблица продаж по регионам"?

Это задание для уровня Junior. Подходит для начинающих аналитиков, проверяет базовые знания SQL/Python/статистики.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

Подобные задания в категории «Python» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: pandas, pivot_table, агрегация, crosstab.

Сколько времени даётся на решение?

На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 5-10 минут — проверяется скорость и базовая грамотность. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.

Где ещё потренироваться по теме «Python»?

На zasqlpython.ru есть 482 Python задачи с проверкой через Pyodide, конспекты Python и pandas, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.

← Все задания