Telegram Group & Telegram Channel
🧩 Задача для дата-сайентистов: "Средняя зарплата" (с подвохом)

📖 Описание задачи

У вас есть DataFrame df с данными о зарплатах сотрудников компании:


import pandas as pd

data = {
'employee_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'department': ['IT', 'IT', 'HR', 'HR', 'Finance', 'Finance'],
'salary': [100000, None, 50000, None, 70000, None]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)


Результат:


employee_id department salary
0 1 IT 100000.0
1 2 IT NaN
2 3 HR 50000.0
3 4 HR NaN
4 5 Finance 70000.0
5 6 Finance NaN


В задаче требуется заполнить пропущенные значения зарплат в каждом отделе медианой зарплаты этого отдела.
Если медиана не может быть рассчитана (например, все значения NaN) — оставить NaN.

Вы пишете следующий код:


df['salary_filled'] = df.groupby('department')['salary'].transform(lambda x: x.fillna(x.median()))


Код выполняется без ошибок, но когда вы проверяете результат:


print(df)


Получаете:


employee_id department salary salary_filled
0 1 IT 100000.0 100000.0
1 2 IT NaN 100000.0
2 3 HR 50000.0 50000.0
3 4 HR NaN 50000.0
4 5 Finance 70000.0 70000.0
5 6 Finance NaN 70000.0


Всё вроде бы верно…

Но через неделю приходит заказчик и говорит:

> «Ты заполнил пропуски, но потом выяснилось, что в реальных данных в одном отделе все зарплаты NaN, а значит медиана не существует.
> А в твоём коде при такой ситуации почему-то появляется 0 вместо NaN!»

📝 Вопросы:

1. Почему появилось 0 (хотя ожидалось NaN)?
2. Как переписать код так, чтобы:
- Если медиана существует → заполнить ею NaN
- Если медиана не существует (все значения NaN) → оставить NaN

---

🎯 Что проверяет задача:

Понимание, как median() работает на пустой серии
Понимание, что fillna(np.nan) может привести к замещению на 0 при приведении типов
Умение работать с группами, где нет данных

---

💡 Подсказка:

Если `x.median()` вернёт `nan`, то `x.fillna(nan)` оставит NaN внутри группы, **но transform может "автоматически" заменить NaN на 0 при сборке результата** (особенность Pandas).

Нужно явно управлять значением медианы, чтобы избежать непредвиденного замещения.

---

Ожидаемое правильное решение:

```python
def fill_with_median_or_nan(x):
med = x.median()
return x.fillna(med if pd.notna(med) else np.nan)

df['salary_filled'] = df.groupby('department')['salary'].transform(fill_with_median_or_nan)
```

Теперь в отделах, где медиана не существует, **NaN останется NaN**, а не превратится в 0.


🔥 Дополнительный подвох (для усложнения):

Что будет, если отдел состоит только из одного сотрудника с NaN?
→ Нужно ли обработать случай, где в отделе всего 1 запись и она NaN?


📝 Вывод:

Эта задача проверяет:

Понимание нюансов заполнения пропусков в Pandas
Внимательность к corner-case ситуациям
Умение работать с группами с частично или полностью отсутствующими данными

🔥 Отличная тренировка внимательности и глубины понимания Pandas!



tg-me.com/machinelearning_interview/1785
Create:
Last Update:

🧩 Задача для дата-сайентистов: "Средняя зарплата" (с подвохом)

📖 Описание задачи

У вас есть DataFrame df с данными о зарплатах сотрудников компании:


import pandas as pd

data = {
'employee_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'department': ['IT', 'IT', 'HR', 'HR', 'Finance', 'Finance'],
'salary': [100000, None, 50000, None, 70000, None]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)


Результат:


employee_id department salary
0 1 IT 100000.0
1 2 IT NaN
2 3 HR 50000.0
3 4 HR NaN
4 5 Finance 70000.0
5 6 Finance NaN


В задаче требуется заполнить пропущенные значения зарплат в каждом отделе медианой зарплаты этого отдела.
Если медиана не может быть рассчитана (например, все значения NaN) — оставить NaN.

Вы пишете следующий код:


df['salary_filled'] = df.groupby('department')['salary'].transform(lambda x: x.fillna(x.median()))


Код выполняется без ошибок, но когда вы проверяете результат:


print(df)


Получаете:


employee_id department salary salary_filled
0 1 IT 100000.0 100000.0
1 2 IT NaN 100000.0
2 3 HR 50000.0 50000.0
3 4 HR NaN 50000.0
4 5 Finance 70000.0 70000.0
5 6 Finance NaN 70000.0


Всё вроде бы верно…

Но через неделю приходит заказчик и говорит:

> «Ты заполнил пропуски, но потом выяснилось, что в реальных данных в одном отделе все зарплаты NaN, а значит медиана не существует.
> А в твоём коде при такой ситуации почему-то появляется 0 вместо NaN!»

📝 Вопросы:

1. Почему появилось 0 (хотя ожидалось NaN)?
2. Как переписать код так, чтобы:
- Если медиана существует → заполнить ею NaN
- Если медиана не существует (все значения NaN) → оставить NaN

---

🎯 Что проверяет задача:

Понимание, как median() работает на пустой серии
Понимание, что fillna(np.nan) может привести к замещению на 0 при приведении типов
Умение работать с группами, где нет данных

---

💡 Подсказка:

Если `x.median()` вернёт `nan`, то `x.fillna(nan)` оставит NaN внутри группы, **но transform может "автоматически" заменить NaN на 0 при сборке результата** (особенность Pandas).

Нужно явно управлять значением медианы, чтобы избежать непредвиденного замещения.

---

Ожидаемое правильное решение:

```python
def fill_with_median_or_nan(x):
med = x.median()
return x.fillna(med if pd.notna(med) else np.nan)

df['salary_filled'] = df.groupby('department')['salary'].transform(fill_with_median_or_nan)
```

Теперь в отделах, где медиана не существует, **NaN останется NaN**, а не превратится в 0.


🔥 Дополнительный подвох (для усложнения):

Что будет, если отдел состоит только из одного сотрудника с NaN?
→ Нужно ли обработать случай, где в отделе всего 1 запись и она NaN?


📝 Вывод:

Эта задача проверяет:

Понимание нюансов заполнения пропусков в Pandas
Внимательность к corner-case ситуациям
Умение работать с группами с частично или полностью отсутствующими данными

🔥 Отличная тренировка внимательности и глубины понимания Pandas!

BY Machine learning Interview


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/machinelearning_interview/1785

View MORE
Open in Telegram


Machine learning Interview Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram auto-delete message, expiring invites, and more

elegram is updating its messaging app with options for auto-deleting messages, expiring invite links, and new unlimited groups, the company shared in a blog post. Much like Signal, Telegram received a burst of new users in the confusion over WhatsApp’s privacy policy and now the company is adopting features that were already part of its competitors’ apps, features which offer more security and privacy. Auto-deleting messages were already possible in Telegram’s encrypted Secret Chats, but this new update for iOS and Android adds the option to make messages disappear in any kind of chat. Auto-delete can be enabled inside of chats, and set to delete either 24 hours or seven days after messages are sent. Auto-delete won’t remove every message though; if a message was sent before the feature was turned on, it’ll stick around. Telegram’s competitors have had similar features: WhatsApp introduced a feature in 2020 and Signal has had disappearing messages since at least 2016.

How to Invest in Bitcoin?

Like a stock, you can buy and hold Bitcoin as an investment. You can even now do so in special retirement accounts called Bitcoin IRAs. No matter where you choose to hold your Bitcoin, people’s philosophies on how to invest it vary: Some buy and hold long term, some buy and aim to sell after a price rally, and others bet on its price decreasing. Bitcoin’s price over time has experienced big price swings, going as low as $5,165 and as high as $28,990 in 2020 alone. “I think in some places, people might be using Bitcoin to pay for things, but the truth is that it’s an asset that looks like it’s going to be increasing in value relatively quickly for some time,” Marquez says. “So why would you sell something that’s going to be worth so much more next year than it is today? The majority of people that hold it are long-term investors.”

Machine learning Interview from ru


Telegram Machine learning Interview
FROM USA