Топ-2 сотрудника по зарплате в каждом отделе

Условие задачи

Дан DataFrame employees с колонками: department (отдел), employee (имя), salary (зарплата, ₽). Для каждого отдела выбери двух сотрудников с самой высокой зарплатой (top-2). Результат отсортируй сначала по department по возрастанию, внутри отдела — по salary по убыванию. Верни DataFrame с колонками department, employee, salary и непрерывным индексом от 0 (reset_index(drop=True)). Реализуй top2_by_department(employees).

Темы

pandas groupby top-n head sort

Подсказки

• Сначала sort_values(['department', 'salary'], ascending=[True, False])
• Затем groupby('department').head(2) — берёт по 2 первые строки каждой группы
• Порядок сортировки до groupby определяет, кто попадёт в топ; закрой reset_index(drop=True)

Что проверяет эта задача

Задача «Топ-2 сотрудника по зарплате в каждом отделе» учит обрабатывать табличные данные в pandas: фильтрация, группировка, объединение и метрики. Такие задачи дают на собеседованиях в Яндекс 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