Discretize timestamps в часовые корзины

Условие задачи

Дано: DataFrame `events` с колонками `event_id`, `ts` (datetime, нерегулярные интервалы). Сгруппируйте события по часу суток (0..23) и посчитайте количество. Верните Series, индекс — час (int 0..23), значение — count. Сохраните в `result`.

Темы

dt groupby hour-buckets

Подсказки

• size() vs count() — в чём разница? size() считает все строки, count() — только не-NaN.
• groupby принимает любую Series как ключ, не обязательно колонку — поэтому dt.hour работает прямо.

Что проверяет эта задача

Задача «Discretize timestamps в часовые корзины» учит обрабатывать табличные данные в pandas как аналитик. Такие задачи дают на собеседованиях в Я.Драйв и других IT-компаниях. Уровень средний — типичная боевая задача на уверенный Python.

Как подступиться к решению

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