Тест по Python для анализа данных

Q: Сколько вопросов в тесте по Python для анализа данных?

20 вопросов с выбором ответа: 7 junior, 8 middle и 5 senior. Их берём из банка в 124 вопросов с разборами.

Q: Как считается уровень?

Каждый ответ весит по сложности: junior 1 балл, middle 2, senior 3. Senior дают только тем, кто закрыл и сложные вопросы, поэтому угадать уровень на лёгких не выйдет.

Q: Нужна ли регистрация?

Нет. Вердикт, разбивка по темам и ошибки с правильными ответами видны сразу. Регистрация нужна, только чтобы сохранить результат и получить план подготовки.

Q: Таймер строгий?

Нет. На тест отводится около 10 минут, таймер просто показывает время. Когда оно выйдет, можно спокойно закончить.

Q: Вопросы каждый раз одни и те же?

Набор вопросов теста постоянный, а порядок вопросов и вариантов меняется при каждом прохождении. Остальные вопросы ждут в билетах тренажёра.

Q: Можно поделиться результатом?

Да. Ссылка показывает только тему, уровень, процент и дату, без имени и почты.

Question 1

Строки DataFrame: (1, x), (1, x), (2, y). Что вернёт df.duplicated().tolist()?

Accepted Answer

[False, True, False]

Answer

[True, True, False]

Answer

[True, False, False]

Answer

[False, False, False]

Question 2

Что вернёт pd.Series([1, 5, 10]).between(1, 5).tolist()?

Accepted Answer

[True, True, False]

Answer

[False, True, False]

Answer

[True, False, False]

Answer

[False, False, False]

Question 3

Нужно добавить к каждой строке заказов колонку с суммой заказов её клиента, не меняя число строк. Что выбрать?

Accepted Answer

df.groupby("user")["amount"].transform("sum")

Answer

df.groupby("user")["amount"].agg("sum")

Answer

df.groupby("user")["amount"].sum()

Answer

df.groupby("user").filter(lambda g: g["amount"].sum())

Question 4

Какой тип соединения делает orders.merge(users, on="user_id") без параметра how?

Accepted Answer

inner

Answer

left

Answer

outer

Answer

cross

Question 5

Как сослаться на переменную Python min_age внутри df.query?

Accepted Answer

df.query("age > @min_age")

Answer

df.query("age > {min_age}")

Answer

df.query("age > $min_age")

Answer

df.query("age > min_age")

Question 6

Что будет с колонками после pivot_table(index="date", columns="city", values=["revenue", "orders"], aggfunc="sum")?

Accepted Answer

Колонки станут MultiIndex: уровень revenue/orders и уровень city

Answer

Колонки станут плоскими: revenue_Москва, orders_Москва и т.д.

Answer

pandas выбросит ошибку: values должен быть строкой, а не списком

Answer

Останутся только колонки revenue и orders без городов

Question 7

Что случится при pd.Series([1, None]).astype(int)?

Accepted Answer

Ошибка: NaN нельзя привести к int

Answer

Получится [1, 0]: NaN станет нулём

Answer

Получится [1, None] типа int64

Answer

Получится [1, -1] с маркером пропуска

Question 8

Колонка ts наивная (без пояса), а на самом деле это московское время. Что нужно, чтобы получить время в UTC?

Accepted Answer

ts.dt.tz_localize("Europe/Moscow").dt.tz_convert("UTC")

Answer

ts.dt.tz_convert("UTC") сразу, без других шагов

Answer

ts.dt.tz_localize("UTC").dt.tz_convert("Europe/Moscow")

Answer

ts - pd.Timedelta(hours=3) и больше ничего не делать

Question 9

Ряд [300, 200, 200, 100]. Что вернёт s.rank(ascending=False) без method?

Accepted Answer

1, 2.5, 2.5, 4

Answer

1.0, 2.0, 2.0, 4.0

Answer

1, 2, 3, 4

Answer

1.0, 2.0, 2.0, 3.0

Question 10

Нужна выручка по дням за год из таблицы на 2 млрд строк в PostgreSQL. Аналитик пишет pd.read_sql("SELECT * FROM orders", engine) и считает в pandas. Что лучше?

Accepted Answer

Сделать GROUP BY по дню в SQL и вытащить 365 строк

Answer

Так и надо: pandas быстрее базы

Answer

Выгрузить в CSV и прочитать chunksize

Answer

Читать через read_sql с chunksize, чтобы не упасть по памяти

Question 11

В seaborn sns.histplot(data=df, x="check", hue="group", stat="density") группа B (5% выборки) выглядит почти плоской. Как сравнить формы честно?

Accepted Answer

Добавить common_norm=False: каждая группа нормируется сама

Answer

Добавить bins=200, чтобы форма маленькой группы проявилась

Answer

Убрать stat="density", чтобы считать в абсолютных числах

Answer

Перейти на sns.lineplot с hue="group" по тем же данным

Question 12

Есть таблица cohorts: строки это месяц когорты, колонки это номер месяца жизни 0, 1, 2..., значения это число активных. Как получить retention в долях от размера когорты?

Accepted Answer

cohorts.div(cohorts[0], axis=0)

Answer

cohorts / cohorts[0] поэлементно

Answer

cohorts / cohorts.sum(axis=0)

Answer

cohorts.pct_change(axis=1).fillna(1)

Senior	от 80% баллов и от 60% senior-вопросов
Middle	от 60% баллов и от половины middle-вопросов
Junior	от 30% баллов или от 70% junior-вопросов
Пока стажёр	меньше, чем нужно для junior

Тест по Python для анализа данных онлайн

20 вопросов по Python для анализа данных

Примеры вопросов по Python для анализа данных

Какие темы проверяет тест

Как считается уровень

Ещё тесты

Частые вопросы