Opišite svoje iskustvo u definisanju i rešavanju konkretnih tehničkih zadataka.

В одном из проектов мне нужно было автоматизировать обработку больших CSV-файлов с данными для анализа. Задача состояла в том, чтобы эффективно читать, фильтровать и агрегировать данные.

Я начал с анализа требований и объема данных, после чего выбрал библиотеку pandas для удобной работы с таблицами.

Реализация включала:

• Чтение файла с использованием pandas.read_csv() с параметрами для оптимизации памяти.
• Фильтрацию строк по заданным условиям.
• Группировку и агрегацию данных.

Пример кода:

import pandas as pd

def process_csv(file_path):
    df = pd.read_csv(file_path)
    filtered = df[df['status'] == 'active']
    result = filtered.groupby('category').sum()
    return result

После написания кода я провел тестирование на выборке данных, оптимизировал использование памяти и интегрировал скрипт в общий пайплайн обработки.