Разница между `df.loc[row, col]` и `df.iloc[row, col]` в pandas. Что выдаст df.loc[0:2, "a":"c"] если есть 5 строк и 4 колонки a,b,c,d?
Pythonhardsenior
Проверяет знание Python и pandas для анализа данных.
pandaslocilocslicing
Варианты ответа
3 строки (индексы 0, 1, 2 включительно) и 3 колонки (a, b, c включительно) — loc использует label-based индексацию и end-inclusive срезы, границы входят в результат
2 строки (0 и 1 — end exclusive как в Python) и 3 колонки (a, b, c — label-based всегда inclusive) — loc смешивает разные стили срезов для числовых и строковых индексов
2 строки и 2 колонки (обе end-exclusive) — loc это просто синтаксический сахар над iloc, поведение срезов идентично и следует обычному Python slicing правилу
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.
Это вопрос продвинутого уровня — на собеседовании по нему обычно идут уточняющие follow-up вопросы, поэтому держи в голове крайние случаи и альтернативные решения.
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
Подробный разбор с объяснением «почему правильный ответ верный» и почему остальные неверны — после регистрации.
3000+ вопросов с разбором, quiz-режим с проверкой, AI-собес и подготовка к интервью аналитика.