У тебя файл csv 20GB, оперативки 8GB. Как загрузить и посчитать sum по колонке?

Проверяет знание Python и pandas для анализа данных.

Варианты ответа

• pandas chunksize: pd.read_csv(file, chunksize=100000) — итеративная загрузка по кускам. SUM аккумулируется в цикле. Или Dask/Polars для прозрачной out-of-memory работы
• Загрузить весь файл через pd.read_csv() — pandas использует mmap и не падает
• Конвертировать CSV в parquet — он автоматически решает out-of-memory проблему
• Использовать numpy.memmap — он не загружает в RAM вообще, всё остаётся на диске

Разбор ответа

Получить доступ к ответам — все вопросы →

Что дальше

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

Похожие вопросы из категории «Python»

• Чем отличаются списки и кортежи в Python?
• Как работает list comprehension и чем лучше цикла?
• Что такое генератор и чем он отличается от списка?
• Как работает менеджер контекста и зачем нужен?
• Объясните разницу между deepcopy и copy.
• Как устроен GIL и почему он не даёт линейного ускорения в многопоточности?
• Когда стоит использовать pandas.merge vs pandas.join?
• Как оптимизировать обработку больших CSV в pandas?

Тестовые задания

• Группировка и агрегация продаж
• Очистка дубликатов и пропусков

Полезные блог-статьи по теме

• Как стать аналитиком данных в 2026 году: полный гайд
• 10 функций pandas вместо for: окна и временные ряды
• A/B-тесты в Python: scipy.stats и расчёт значимости
• Топ-50 вопросов на собес аналитика 2026: SQL, Python, A/B