Дано: DataFrame `monthly` с колонками store, month, revenue -- 12 строк (3 магазина × 4 месяца). Для каждого магазина и месяца (кроме первого) покажите: 1. Все исходные колонки 2. prev_revenue -- выручка предыдущего месяца того же магазина 3. revenue_diff = revenue - prev_revenue 4. growth_pct -- прирост в процентах к предыдущему месяцу (1 знак) Строки с prev_revenue = NaN (первый месяц каждого магазина) удалите. Сохраните DataFrame в `result`.
shift lag groupby growth
Задача «Window function: разница с предыдущей строкой в группе» учит обрабатывать табличные данные в pandas: фильтрация, группировка, объединение и метрики. Такие задачи дают на собеседованиях в Wildberries и других IT-компаниях. Уровень средний — типичная боевая задача на уверенный Python.
Сначала разбери условие и формат входа-выхода, прикинь крайние случаи (пустой ввод, дубли, NaN). Затем выбери структуру данных и собери решение по шагам — начни с простого рабочего варианта, потом оптимизируй сложность. Код пишешь и запускаешь прямо в браузере: Python-тренажёр исполняет его через Pyodide (pandas, numpy, scipy) и проверяет результат автоматически.
В pandas один и тот же результат часто достаётся разными путями — через groupby, pivot_table, merge или векторные операции над колонками. Важно выбрать читаемый и быстрый: встроенные векторные методы почти всегда обгоняют циклы и построчный apply. На собеседовании ценят не только правильный ответ, но и то, как ты объясняешь выбор подхода, обрабатываешь пропуски (NaN) и оцениваешь, что будет на больших данных.
Разобраться в pandas системно — бесплатный курс «Pandas с нуля» и гайды по pandas.
Открыть задачу в тренажёре → ← Все Python-задачи