Pandas multi-index: продажи по регионам и месяцам

Условие задания

**Контекст:** Сеть магазинов хочет видеть продажи в разрезе регион × месяц.

**Данные:** DataFrame `sales` — колонки: `region`, `month` (1-12), `revenue`.

**Задание:**
1. Сгруппируй по region и month — получи multi-index Series.
2. Сделай unstack чтобы регионы были строками, месяцы — колонками.
3. Добавь колонку Total — сумма за год по региону.

Пример данных

Структура для ориентира — реальные значения из эталонного решения.

sales = pd.DataFrame({
    'region': np.random.choice(['Москва','СПб','Казань','Новосибирск'], 1000),
    'month': np.random.randint(1, 13, 1000),
    'revenue': np.random.uniform(10000, 50000, 1000),
})

Темы

pandas multi-index groupby pivot

Подсказки

• groupby([region, month])[revenue].sum() → MultiIndex Series
• unstack() превращает второй уровень индекса в колонки
• df.sum(axis=1) — сумма по строке

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Pandas multi-index: продажи по регионам и месяцам"?

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, multi-index, groupby, pivot.

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 530+ Python задачи с проверкой через Pyodide, конспекты Python и pandas, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.

← Все задания