Задачи с проверкой
Выберите задачу и проверьте решение прямо на странице. Регистрация не нужна.
- Pandas CategoricalDtype: сортировка категорий и отчёт
Задайте порядок категорий, отфильтруйте данные и вычислите среднее. Задача pandas с проверкой Python-кода.
NumPy и pandas: практический тренажёр - pandas CategoricalDtype: почему astype заменяет значения на NaN
Что происходит со значениями вне categories в pandas. Пример CategoricalDtype, astype и проверки пропусков, затем задача с проверкой.
NumPy и pandas: практический тренажёр - groupby и agg: сводные показатели с явными именами агрегатов — задача по NumPy и pandas
Практическая задача по теме «groupby и agg: сводные показатели с явными именами агрегатов» с проверкой ответа онлайн.
NumPy и pandas: практический тренажёр - pandas groupby и agg: группировка по двум столбцам
Группировка pandas по нескольким столбцам: именованные агрегаты, сумма, среднее и ключи в обычных столбцах. Пример и задача с проверкой кода.
NumPy и pandas: практический тренажёр - pandas groupby и agg: именованные агрегаты и сортировка
Как посчитать сумму и среднее по группам pandas, задать имена столбцов и отсортировать итог? Пример и задача с проверкой.
NumPy и pandas: практический тренажёр - groupby и transform: групповые признаки на уровне строк и фильтрация групп — задача по NumPy и pandas
Практическая задача по теме «groupby и transform: групповые признаки на уровне строк и фильтрация групп» с проверкой ответа онлайн.
NumPy и pandas: практический тренажёр - pandas groupby transform: среднее группы для каждой строки
Чем groupby transform отличается от agg? Пример среднего по группе без потери строк и задача pandas с проверкой кода.
NumPy и pandas: практический тренажёр - pandas transform count: фильтрация групп по числу строк
Посчитайте размер каждой группы через groupby.transform('count') и отберите отделы с нужным числом сотрудников.
NumPy и pandas: практический тренажёр - pandas merge(how='left'): что будет без совпадения ключа
Что появится в столбце правой таблицы после left join, если ключ не найден? Проверьте понимание pd.merge на короткой задаче.
NumPy и pandas: практический тренажёр - pandas merge: validate, suffixes и MergeError — задача
Зачем нужны validate и suffixes в pandas merge? Пример проверки ключей и задача на соединение таблиц с бесплатной проверкой кода.
NumPy и pandas: практический тренажёр - pandas merge indicator: outer join и несовпавшие ключи
Как найти строки без пары через merge indicator=True? Пример outer join, диагностика несовпавших ключей и задача pandas с проверкой кода.
NumPy и pandas: практический тренажёр - melt, pivottable и explode: широкий и длинный форматы — задача по NumPy и pandas
Практическая задача по теме «melt, pivottable и explode: широкий и длинный форматы» с проверкой ответа онлайн.
NumPy и pandas: практический тренажёр - Сводная таблица pandas: агрегаты, суммы и пустые ячейки
Как построить сводную таблицу pandas, суммировать повторные пары ключей и заполнить пустые ячейки? Пример и задача с проверкой.
NumPy и pandas: практический тренажёр - pandas explode и groupby: подсчёт тегов товаров
Разверните списки тегов через explode и посчитайте частоты тегов с groupby. Задача на преобразование DataFrame.
NumPy и pandas: практический тренажёр - rank и cumsum: ранги и накопительные показатели — задача по NumPy и pandas
rank(method='min', ascending=False) Что верно описывает результирующий столбец 'rankdept'? Проверьте ответ в задаче из бесплатного курса NumPy и pandas.
NumPy и pandas: практический тренажёр - pandas rank и cumsum по группам: ранг и накопительная сумма
Как посчитать ранг внутри группы и накопительный итог pandas. Пример groupby, rank и cumsum, затем задача с проверкой Python.
NumPy и pandas: практический тренажёр - pandas rank: average, dense и одинаковые значения
Чем отличаются методы ранжирования average, min и dense в pandas? Пример равных значений и задача на рейтинг и накопительную сумму.
NumPy и pandas: практический тренажёр - Pandas groupby cumsum и rank: накопительный итог по отделам
Посчитайте глобальный ранг и накопительные суммы внутри групп и по всей таблице. Практика pandas с проверкой.
NumPy и pandas: практический тренажёр - rolling: скользящие агрегаты по упорядоченным данным — задача по NumPy и pandas
mean() Сколько значений NaN будет в result? Проверьте ответ в задаче из бесплатного курса NumPy и pandas.
NumPy и pandas: практический тренажёр - pandas rolling: скользящее среднее и размер окна
Почему rolling mean возвращает NaN в начале ряда? Разберите размер окна, минимальное число наблюдений и сортировку. Задача pandas.
NumPy и pandas: практический тренажёр - Pandas rolling minperiods: сравните два скользящих средних
Вычислите скользящее среднее с разным minperiods и разберите пропуски в начале ряда. Задача pandas с проверкой.
NumPy и pandas: практический тренажёр - pandas rolling: скользящая сумма после сортировки таблицы
Как порядок строк и минимум наблюдений влияют на pandas rolling. Пример скользящей суммы по всей таблице и задача с проверкой Python.
NumPy и pandas: практический тренажёр - Итоговый практикум — часть 1: подготовка одной таблицы — задача по NumPy и pandas
Какая проверка устойчивее к конкретной единице точности? Проверьте ответ в задаче из бесплатного курса NumPy и pandas.
NumPy и pandas: практический тренажёр - Очистка pandas: dropna, str.replace и удаление дублей
Как связать dropna, str.replace и удаление дублей в pandas. Пример очистки строк, порядок операций и задача с проверкой Python.
NumPy и pandas: практический тренажёр
