Есть DataFrame с числовой колонкой `price`. Нужно умножить всю колонку на 1.2. Какой способ предпочтительнее и почему?

Проверяет знание Python и pandas для анализа данных.

Варианты ответа

• df['price'] * 1.2 — векторизация идёт на уровне C над всем массивом сразу
• цикл по df.iterrows() — даёт контроль и стабильную скорость
• df['price'].apply(lambda x: x*1.2) — apply считает по ядрам параллельно
• df.applymap(lambda x: x*1.2) — оптимизирован под числовые колонки

Как разобрать этот вопрос на собеседовании

Подумай, какая структура данных и какой инструмент pandas решают задачу с наименьшей сложностью: векторизация вместо циклов, groupby/merge вместо ручных склеек, корректная работа с NaN и типами. Интервьюер смотрит на читаемость кода и на то, понимаешь ли ты, что происходит «под капотом» — копия или вью, сложность операции, утечки памяти на больших данных.

На собеседовании по такому вопросу важно не только назвать ответ, но и кратко объяснить, почему он верный.

Тема вопроса — «Python». Чтобы подготовиться к похожим задачам, отрабатывай их на практике: python-тренажёр помогает довести навык до автоматизма, а раздел вопросов — увидеть формулировки, которые реально встречаются на интервью аналитика данных.

Разбор ответа

Получить доступ к ответам — все вопросы →

Что дальше

• Python-тренажёр →
• Все 3000+ вопросов с разбором →

Похожие вопросы из категории «Python»

• Когда вычисляется значение mutable-аргумента по умолчанию `def f(x, acc=[])` в Python?
• Дан DataFrame с колонками user_id и event_ts. Нужно получить число событий каждого пользователя и оставить только тех, у кого их больше 10. Какой код корректен?
• В чём ключевое отличие поведения функции, использующей yield, от обычной функции при вызове?
• Есть df с числовой колонкой amount, в которой встречаются NaN. Чему равен df['amount'].sum() и df['amount'].mean() по умолчанию в pandas?
• Чем отличаются .apply(), .map() и .applymap()/df.map() в pandas, и почему векторизованные операции почти всегда предпочтительнее apply по строкам?
• Объясни разницу между поверхностной (shallow) и глубокой (deep) копией в Python на примере списка списков. Что вернёт обычное присваивание b = a, а что — copy.deepcopy?
• В pandas нужно добавить колонку «доля выручки строки внутри своей категории». Почему groupby.transform, а не apply? В чём разница по скорости и форме результата?
• Тебе прислали CSV на 40 млн строк, а на машине 8 ГБ RAM. Как посчитать сумму выручки по регионам, не уронив память?

Тестовые задания

• RFM-сегментация клиентов через NTILE
• Сессионизация событий: 30-минутный таймаут в pandas

Полезные блог-статьи по теме

• ABC-анализ в SQL и Python: формула, примеры, границы
• Python на собеседовании аналитика: pandas-вопросы
• SQL или Python: что учить первым аналитику данных
• Шпаргалка по pandas для аналитика — методы и примеры