Тест по Python для аналитиков данных

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
result = df[df['a'] > 1]['b'].sum()
print(result)

# A) 15
# B) 11
# C) 9
# D) Error

Ответ: B) 11. Фильтруем строки где a > 1 (строки с a=2 и a=3), берём столбец b (5 и 6), суммируем: 5 + 6 = 11.

df = pd.DataFrame({
    'user': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    'amount': [100, 200, 50, 150]
})
df['user_total'] = df.groupby('user')['amount'].transform('sum')

# Что в столбце user_total?
# A) [300, 300, 200, 200]
# B) [100, 200, 50, 150]
# C) [300, 200]
# D) Error

Ответ: A) [300, 300, 200, 200]. transform возвращает Series той же длины, что и исходный DataFrame, повторяя агрегат для каждой строки группы.

left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'A'], 'val': [1, 2]})
right = pd.DataFrame({'key': ['A', 'A'], 'val': [3, 4]})
result = left.merge(right, on='key')

# Сколько строк в result?
# A) 2
# B) 4
# C) 8
# D) Error

Ответ: B) 4. При merge по ключу с дубликатами получается декартово произведение: 2 × 2 = 4 строки. Классическая ловушка — данные «размножаются».