Python-секция собеседования: словари, логи и pandas

Лада · руководитель агентства «Северный Тракт»

SQL-секцию ты прошёл. Во второй секции тот же редактор, только язык Python. Графы и динамическое программирование не дам. Дам лог, словарь и три таблицы.

На SQL-секции мы тренировали лайвкодинг: уточнить, разложить по шагам, проверить на маленьком примере. На Python-секции порядок тот же, меняется набор задач. Разберём, что спрашивают у аналитика, семь типовых задач и как не споткнуться о пустой список.

Что спрашивают у аналитика

У разработчиков на этой секции бывают алгоритмы: деревья, графы, динамическое программирование. У аналитиков почти никогда. Проверяют, что ты уверенно работаешь с данными, которые лежат не в базе:

• словари и списки: посчитать, сгруппировать, убрать повторы;
• строки: разобрать строку лога или CSV без готовой библиотеки;
• pandas: groupby, merge, pivot_table, то же, что в SQL, только в DataFrame;
• простая статистика: среднее против медианы, доля, симуляция с сидом.

Обычно это 20-40 минут, одна-две задачи на чистом Python и одна на pandas. Иногда в редакторе можно запускать код, иногда нет. Всё это уже было в курсе: коллекции, функции, CSV и pandas против SQL. Сегодня собираем это в формат собеседования.