Топ-10 заказов за 4-й квартал
// Условие
У тебя таблица заказов df за 2024 год.
Что нужно
Найди топ-10 самых дорогих заказов, оформленных в 4-м квартале 2024 (октябрь–декабрь). Верни в result DataFrame с этими 10 строками, отсортированный по amount по убыванию.Колонки в результате — те же, что в исходной таблице (главное — чтобы был order_id).
// Данные
df:
order_id, user_id, order_date, amount, status// Решение
Подсказка
Q4 — это октябрь, ноябрь, декабрь. В pandas есть df['order_date'].dt.quarter, либо можешь фильтровать через df['order_date'].dt.month.between(10, 12).
После фильтра — отсортируй по amount по убыванию: .sort_values('amount', ascending=False). Потом .head(10).
Полная цепочка: df[df['order_date'].dt.quarter == 4].sort_values('amount', ascending=False).head(10). Не забудь присвоить в result.
Сначала попробуй сам → Показать решение
df = load_data()
# Фильтр по 4-му кварталу + сортировка по amount DESC + топ-10
result = (df[df['order_date'].dt.quarter == 4]
.sort_values('amount', ascending=False)
.head(10)
.reset_index(drop=True))
print(result)Базовый паттерн: фильтр → сортировка → head. Альтернативы для Q4:
df['order_date'].dt.month.between(10, 12) или явный диапазон df['order_date'].between('2024-10-01', '2024-12-31'). На собесе любят, когда ты называешь варианты и объясняешь, что выбираешь .dt.quarter за читаемость.