{"id":372708,"date":"2024-05-21T05:18:48","date_gmt":"2024-05-21T05:18:48","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=372708"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=372708","title":{"rendered":"<span>Pandas: \u043e\u0442 \u0445\u0430\u043e\u0441\u0430 \u043a \u043a\u0440\u0430\u0441\u043e\u0442\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 <code>pandas.DataFrame<\/code> \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0435\u043b\u043e\u0432\u043a\u0443\u044e \u043a\u0443\u0447\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0440\u043e\u0433\u043e (\u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c) \u0434\u043e\u0431\u0440\u043e\u0433\u043e <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%A1%D0%BF%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D1%82%D1%82%D0%B8-%D0%BA%D0%BE%D0%B4\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u043f\u0430\u0433\u0435\u0442\u0442\u0438-\u043a\u043e\u0434\u0430<\/a>. \u042f \u0438 \u043c\u043e\u0438 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u044d\u0442\u0443 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443, \u0438 \u0445\u043e\u0442\u044f \u043c\u044b \u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0438 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043c\u0435\u0448\u0430\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434.<\/p>\n<p>\u042f \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u043c\u043d\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0433\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430 <code>pandas<\/code> \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u043c. \u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u0432\u0430\u043c \u043e\u043d\u0438 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0441\u0441\u044b\u043b\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u043a\u043d\u0438\u0433\u0443 \u0420\u043e\u0431\u0435\u0440\u0442\u0430 \u041c\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u0430 \u00ab\u0427\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434: \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438 \u0440\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u00bb.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>TL;DR:<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u041d\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043d\u043e \u0432\u043e\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 <code>pandas<\/code>:<\/p>\n<p><strong>\u00ab\u041d\u0435\u0442\u00bb<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043d\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435 <code>DataFrame<\/code> \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c \u043d\u0430\u0434 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0433\u0434\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e\/\u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043d\u0435 \u043f\u0438\u0448\u0438\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442 <code>DataFrame<\/code> \u0438 \u043d\u0435 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0442 \u0435\u0433\u043e, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0441\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441 \u0442\u043e\u043b\u043a\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u00ab\u0414\u0430\u00bb<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439<code>DataFrame<\/code>, \u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0443\u044e \u043a\u043e\u043f\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434, \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0438 \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0438\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 \u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/details>\n<h2>\u041d\u0435 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0442\u0430\u043a<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0432, \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0436\u0438\u0437\u043d\u044c\u044e. \u041f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0438\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044f \u043d\u0430\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c.<\/p>\n<p><strong>\u041c\u0443\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong><\/p>\n<p>\u0421\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0443\u0442 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c: <code>pandas.DataFrame<\/code> \u2014 \u044d\u0442\u043e <strong>\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0435<\/strong> \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b [2, 3]. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0435 \u043c\u0443\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0433\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438, \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c. \u0412 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443), Python \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0432 \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0438 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442: \u0432 Python \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u0430\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f [4, 5]. \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0438\u0436\u0435: \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <code>df<\/code> \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0435\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <code>in_df<\/code>, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043e\u043d\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d\u0430 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0418 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <code>df<\/code>, \u0438 <code>in_df<\/code> \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0438 \u0442\u0443 \u0436\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 (\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043a\u0440\u0443\u0433\u043b\u044b\u0445 \u0441\u043a\u043e\u0431\u043a\u0430\u0445), \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d\u0438 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c. <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/6c3\/4ec\/1b5\/6c34ec1b528b1c9cfee4b267eda8359f.jpg\" alt=\"\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0443\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438\" title=\"\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0443\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438\" width=\"1400\" height=\"474\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6c3\/4ec\/1b5\/6c34ec1b528b1c9cfee4b267eda8359f.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0443\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043c\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440, \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c <code>DataFrame<\/code> \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/104\/db6\/e09\/104db6e0982b5928c0e3e90356cb044e.jpg\" alt=\"\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0443\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438: \u0443\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434\" title=\"\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0443\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438: \u0443\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434\" width=\"1400\" height=\"474\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/104\/db6\/e09\/104db6e0982b5928c0e3e90356cb044e.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0443\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438: \u0443\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435: \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 <code>None<\/code>, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0431\u0443\u0434\u044c\u0442\u0435 \u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u0436\u043d\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c <code>df<\/code> \u043d\u0430 <code>None<\/code>, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u0430\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435: <code>df = modify_df(df)<\/code>.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0439, \u043e\u043d \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435. \u041d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0430 (\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b), \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438. \u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0439, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u0430\u043a \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0441 <code>DataFrame<\/code> \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0431\u044b\u043b \u0431\u044b \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e \u0442\u0435\u043c \u0436\u0435 <code>DataFrame<\/code>.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/a00\/4c4\/1e2\/a004c41e2e4fd11134d2ab42eb1cc027.jpg\" alt=\"\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438\" title=\"\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438\" width=\"1400\" height=\"449\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a00\/4c4\/1e2\/a004c41e2e4fd11134d2ab42eb1cc027.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0414\u0435\u043b\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435<code>DataFrame<\/code> \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0433\u043b\u043e\u0431\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0434\u0443\u043c\u0430\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c \u043d\u0430\u0434 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 <code>DataFrame<\/code>, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0435 \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b<\/strong><\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043c \u044d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435, \u0430 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u2014 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e \u00ab\u043d\u0435\u0442\u00bb, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u00ab\u0434\u0430\u00bb.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043d\u0442\u0438\u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u043c \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c [1 \u0441\u0442\u0440.45]. \u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435, \u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0431\u0440\u043e\u0441\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0446\u0438\u0438. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c (\u0430\u043d\u0433\u043b. <em>side effect<\/em>) [1 \u0441\u0442\u0440.44] \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u0438 \u043e\u043d\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0437\u0430\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e, \u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u2014 \u0441\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043e \u043a \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c\u0443, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0437\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0441\u0442\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u0444\u043e\u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f.<\/p>\n<blockquote>\n<p><em>When we read a function, we are used to the idea of information going in to the function through arguments and out through the return value. We don\u2019t usually expect information to be going out through the arguments. [1 p.41]<\/em><\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u043a\u043b\u0438 \u043a \u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043c\u044b \u043d\u0435 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0430 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b. [1 p.41]<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0421\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0435\u0449\u0435 \u0445\u0443\u0436\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043d\u0435\u0441\u0435\u0442 \u0434\u0432\u043e\u0439\u043d\u0443\u044e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c: \u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u044d\u0442\u0443 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def find_max_name_length(df: pd.DataFrame) -> int:     df[\"name_len\"] = df[\"name\"].str.len()  # side effect     return max(df[\"name_len\"])<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438 \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0442\u044c, \u043e\u043d\u0430 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 <code>DataFrame<\/code>. \u041f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u0437\u0430\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u0432\u0440\u0430\u0441\u043f\u043b\u043e\u0445 \u2014 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0432 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u0442\u0443\u0440\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b\u043e \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0437\u0430\u0442\u0440\u043e\u043d\u0443\u0442\u044b. \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0442\u0438\u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430.<\/p>\n<h2>\u041d\u0430\u0434\u043e \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a!<\/h2>\n<p><strong>\u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442, \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 <code>DataFrame<\/code>. \u041e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <code>lengths: pd.Series<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def find_max_name_length(df: pd.DataFrame) -> int:     lengths: pd.Series = df[\"name\"].str.len()     return max(lengths)<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0438\u043d\u043a\u0430\u043f\u0441\u0443\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442.<\/p>\n<p>\u0415\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0443\u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435: \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430, \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f\u0445 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u043c \u0438 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c [6] \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 <code>DataFrame<\/code>. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 <code>df[\"name\"]<\/code>, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0439 <code>DataFrame<\/code> \u0438 \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439, \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e-\u043f\u0440\u0435\u0436\u043d\u0435\u043c\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438. \u0412\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df = pd.DataFrame({\"name\": [\"bert\", \"albert\"]})  series = df[\"name\"]     # \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043f\u0438\u044f series[0] = \"roberta\"   # &lt;-- \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 DataFrame \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f  series = df[\"name\"].copy(deep=True) series[0] = \"roberta\"   # &lt;-- \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 DataFrame \u043d\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f  series = df[\"name\"].str.title()  # \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043d\u0435 \u043a\u043e\u043f\u0438\u044f series[0] = \"roberta\"   # &lt;-- \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 DataFrame \u043d\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c <code>DataFrame<\/code> \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0448\u0430\u0433\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c. \u041f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043f\u0438\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c, \u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c.<\/p>\n<p><strong>\u0413\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043f\u043e \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0435 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b. \u0412\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0432 <code>DataFrame<\/code> \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u043d\u0430\u043a\u043e\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u041c\u043d\u0435 \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e <em>One Level of Abstraction per Function<\/em>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0433\u043b\u0430\u0441\u0438\u0442:<\/p>\n<blockquote>\n<p><em>We need to make sure that the statements within our function are all at the same level of abstraction.<\/em><\/p>\n<p><em>Mixing levels of abstraction within a function is always confusing. Readers may not be able to tell whether a particular expression is an essential concept or a detail. [1 p.36]<\/em><\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u0421\u043c\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435. \u0427\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u044e. [1 \u0441\u0442\u0440.36]<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%BF_%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%BE%D1%82%D0%B2%D0%B5%D1%82%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u043e\u043c \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/a> [1 \u0441\u0442\u0440.138] \u0438\u0437 \u041e\u041e\u041f, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435. (\u0418 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435 \u041e\u041e\u041f \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 Python \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435, \u0441 \u0447\u0435\u043c \u0430\u0441\u0441\u043e\u0446\u0438\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c <code>pandas<\/code>. (\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0430))<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0431\u044b \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435? \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def create_name_len_col(series: pd.Series) -> pd.Series:     return series.str.len()  def find_max_element(collection: Collection) -> int:     return max(collection) if len(collection) else 0  df = pd.DataFrame({\"name\": [\"bert\", \"albert\"]}) df[\"name_len\"] = create_name_len_col(df.name) max_name_len = find_max_element(df.name_len)<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 <code>name_len<\/code> \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438. \u041e\u043d\u0430 \u043d\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 <code>DataFrame<\/code> \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0437\u0430 \u0440\u0430\u0437. \u041f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438. <\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434 \u0432 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>concat<\/code> \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0435\u0435 \u0432 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>prepare_data<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0431\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c <code>apply<\/code> \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438, \u0430 \u043d\u0435 \u0441 \u0441\u0435\u0440\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435:<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"powershell\">def compute_length(word: str) -> int:     return len(word)  def prepare_data(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:     return pd.concat([         df.copy(deep=True),  # deep copy         df.name.apply(compute_length).rename(\"name_len\"),         ...     ], axis=1)<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434<\/strong><\/p>\n<p>\u0422\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0434, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435, \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0432\u0441\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0435, \u0438 \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e!<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0432\u0435\u0449\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f: \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438. \u0420\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0443\u0436\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u043d\u043e \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0437\u0430 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u043b\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def create_name_len_col(df: pd.DataFrame, orig_col: str, target_col: str) -> pd.Series:     return df[orig_col].str.len().rename(target_col)  name_label, name_len_label = \"name\", \"name_len\" pd.concat([     df,     create_name_len_col(df, name_label, name_len_label) ], axis=1)<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0414\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c<\/strong><\/p>\n<p>\u0412\u044b \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u044f\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0430\u0448\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445? \u041d\u0435\u0442? \u041f\u043e\u0432\u0435\u0437\u043b\u043e. \u041d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0442\u044c \u0432\u0441\u044e \u0441\u0435\u0440\u0438\u044e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u043d\u0435\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0447\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0431\u044b \u044f \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, <strong>\u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b<\/strong> [1, \u0441. 121, 7]. \u0414\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u2014 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a, \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u044f \u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u044e\u0441\u044c \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0445\u043e\u0442\u044f \u0431\u044b \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0435, \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u043c\u0441\u044f \u043a \u0448\u0430\u0433\u0430\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u0441 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0443\u0447\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439: \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 <code>max<\/code> . \u0410 \u0442\u0435\u0441\u0442 \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 c <code>AttributeError: Can only use .str accessor with string values!<\/code>, \u0445\u043e\u0442\u044f \u043c\u044b \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b\u0438, \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u043b\u0438?<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">def find_max_name_length(df: pd.DataFrame) -> int:     df[\"name_len\"] = df[\"name\"].str.len()  # \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442     return max(df[\"name_len\"])   @pytest.mark.parametrize(\"df, result\", [     (pd.DataFrame({\"name\": []}), 0),  # \u0443\u043f\u0441, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0442\u0435\u0441\u0442 \u0443\u043f\u0430\u0434\u0435\u0442     (pd.DataFrame({\"name\": [\"bert\"]}), 4),     (pd.DataFrame({\"name\": [\"bert\", \"roberta\"]}), 7), ]) def test_find_max_name_length(df: pd.DataFrame, result: int):     assert find_max_name_length(df) == result<\/code><\/pre>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p>\u0423\u0436\u0435 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u2014 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0442\u0435\u0441\u0442 \u0441\u0442\u0430\u043b \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0446\u0438\u043a\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043c\u043d\u0435 \u0432\u0441\u0451 \u0435\u0449\u0451 \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">def create_name_len_col(series: pd.Series) -> pd.Series:     return series.str.len()   @pytest.mark.parametrize(\"series1, series2\", [     (pd.Series([]), pd.Series([])),     (pd.Series([\"bert\"]), pd.Series([4])),     (pd.Series([\"bert\", \"roberta\"]), pd.Series([4, 7])) ]) def test_create_name_len_col(series1: pd.Series, series2: pd.Series):     pd.testing.assert_series_equal(create_name_len_col(series1), series2, check_dtype=False)<\/code><\/pre>\n<ol start=\"3\">\n<li>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u043d\u0430\u0432\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0430\u043c\u0443 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0431\u0451\u0440\u0442\u043a\u0438 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 <code>pandas<\/code>. \u041b\u0435\u0433\u0447\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u0430\u0442\u044c \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0438, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0447\u0435\u043c-\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c. \u042f \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b\u0430, \u0447\u0442\u043e \u0445\u043e\u0447\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f <code>None<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 <code>DataFrame<\/code>, \u0438 \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u0443\u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0442\u0435\u0441\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0448\u0435\u043b. \u0411\u0430\u0433 \u043f\u043e\u0439\u043c\u0430\u043d!<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">def compute_length(word: Optional[str]) -> int:     return len(word) if word else 0   @pytest.mark.parametrize(\"word, length\", [     (\"\", 0),     (\"bert\", 4),     (None, 0) ]) def test_compute_length(word: str, length: int):     assert compute_length(word) == length<\/code><\/pre>\n<ol start=\"4\">\n<li>\n<p>\u041d\u0430\u043c \u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f <code>find_max_element<\/code>:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">def find_max_element(collection: Collection) -> int:     return max(collection) if len(collection) else 0   @pytest.mark.parametrize(\"collection, result\", [     ([], 0),     ([4], 4),     ([4, 7], 7),     (pd.Series([4, 7]), 7), ]) def test_find_max_element(collection: Collection, result: int):     assert find_max_element(collection) == result<\/code><\/pre>\n<p>\u0415\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u044f \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u044e \u0443\u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0443\u0442\u044c: \u044d\u0442\u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0442\u043e\u0442, \u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 <s>(\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u044b \u0441\u0430\u043c \u0438\u0437 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e)<\/s>, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0438, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u043d\u0443\u0432 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b.<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f \u0441\u043e\u0447\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0447\u0443\u0436\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430. \u042f \u043d\u0435 \u0443\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0442\u043e\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c \u2014 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u044b \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0442\u043f\u043e\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u0434\u043e\u0432\u0430\u044f \u0431\u0430\u0437\u0430. \u041d\u043e \u043d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u044d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u044b \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u0435\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0434\u0451\u0436\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<p>\u0411\u0443\u0434\u0443 \u0440\u0430\u0434\u0430 \u0444\u0438\u0434\u0431\u0435\u043a\u0443 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u043c. \u0421\u0447\u0430\u0441\u0442\u043b\u0438\u0432\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430!<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>C\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<ul>\n<li>\n<p>[1] Robert C. Martin, Clean code A Handbook of Agile Software Craftsmanship (2009), Pearson Education, Inc.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>[2] <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/getting_started\/overview.html#mutability-and-copying-of-data\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">pandas documentation &#8212; Package overview \u2014 Mutability and copying of data<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>[3] <a href=\"https:\/\/realpython.com\/python-mutable-vs-immutable-types\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Python\u2019s Mutable vs Immutable Types: What\u2019s the Difference?<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>[4] <a href=\"https:\/\/medium.com\/techtofreedom\/5-levels-of-understanding-the-mutability-of-python-objects-a5ed839d6c24\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">5 Levels of Understanding the Mutability of Python Objects<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>[5] <a href=\"https:\/\/realpython.com\/python-pass-by-reference\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Pass by Reference in Python: Background and Best Practices<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>[6] <a href=\"https:\/\/realpython.com\/copying-python-objects\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Shallow vs Deep Copying of Python Objects<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>[7] Brian Okken, Python Testing with pytest, Second Edition (2022), The Pragmatic Programmers, LLC.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0418\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e\u00a0<a href=\"https:\/\/miro.com\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><u>Miro<\/u><\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/805271\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/805271\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 <code>pandas.DataFrame<\/code> \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0435\u043b\u043e\u0432\u043a\u0443\u044e \u043a\u0443\u0447\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0440\u043e\u0433\u043e (\u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c) \u0434\u043e\u0431\u0440\u043e\u0433\u043e <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%A1%D0%BF%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D1%82%D1%82%D0%B8-%D0%BA%D0%BE%D0%B4\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u043f\u0430\u0433\u0435\u0442\u0442\u0438-\u043a\u043e\u0434\u0430<\/a>. \u042f \u0438 \u043c\u043e\u0438 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u044d\u0442\u0443 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443, \u0438 \u0445\u043e\u0442\u044f \u043c\u044b \u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0438 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043c\u0435\u0448\u0430\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434.<\/p>\n<p>\u042f \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u043c\u043d\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0433\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430 <code>pandas<\/code> \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u043c. \u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u0432\u0430\u043c \u043e\u043d\u0438 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0441\u0441\u044b\u043b\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u043a\u043d\u0438\u0433\u0443 \u0420\u043e\u0431\u0435\u0440\u0442\u0430 \u041c\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u0430 \u00ab\u0427\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434: \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438 \u0440\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u00bb.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>TL;DR:<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u041d\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043d\u043e \u0432\u043e\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 <code>pandas<\/code>:<\/p>\n<p><strong>\u00ab\u041d\u0435\u0442\u00bb<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u043d\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435 <code>DataFrame<\/code> \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c \u043d\u0430\u0434 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0433\u0434\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e\/\u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043d\u0435 \u043f\u0438\u0448\u0438\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442 <code>DataFrame<\/code> \u0438 \u043d\u0435 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0442 \u0435\u0433\u043e, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0441\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441 \u0442\u043e\u043b\u043a\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u00ab\u0414\u0430\u00bb<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439<code>DataFrame<\/code>, \u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0443\u044e \u043a\u043e\u043f\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434, \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0438 \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0438\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 \u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/details>\n<h2>\u041d\u0435 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0442\u0430\u043a<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0432, \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0436\u0438\u0437\u043d\u044c\u044e. \u041f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0438\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044f \u043d\u0430\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c.<\/p>\n<p><strong>\u041c\u0443\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong><\/p>\n<p>\u0421\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0443\u0442 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c: <code>pandas.DataFrame<\/code> \u2014 \u044d\u0442\u043e <strong>\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0435<\/strong> \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b [2, 3]. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0435 \u043c\u0443\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0433\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438, \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c. \u0412 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443), Python \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0432 \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0438 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442: \u0432 Python \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u0430\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f [4, 5]. \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0438\u0436\u0435: \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <code>df<\/code> \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0435\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <code>in_df<\/code>, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043e\u043d\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d\u0430 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0418 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <code>df<\/code>, \u0438 <code>in_df<\/code> \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0438 \u0442\u0443 \u0436\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 (\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043a\u0440\u0443\u0433\u043b\u044b\u0445 \u0441\u043a\u043e\u0431\u043a\u0430\u0445), \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d\u0438 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c. <\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0443\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043c\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440, \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c <code>DataFrame<\/code> \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442:<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0443\u0442\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438: \u0443\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435: \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 <code>None<\/code>, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0431\u0443\u0434\u044c\u0442\u0435 \u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u0436\u043d\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c <code>df<\/code> \u043d\u0430 <code>None<\/code>, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u0430\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435: <code>df = modify_df(df)<\/code>.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0439, \u043e\u043d \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435. \u041d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0430 (\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b), \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442, \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438. \u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0439, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u0430\u043a \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0441 <code>DataFrame<\/code> \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0431\u044b\u043b \u0431\u044b \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e \u0442\u0435\u043c \u0436\u0435 <code>DataFrame<\/code>.<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0414\u0435\u043b\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435<code>DataFrame<\/code> \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0433\u043b\u043e\u0431\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0434\u0443\u043c\u0430\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c \u043d\u0430\u0434 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 <code>DataFrame<\/code>, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0435 \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b<\/strong><\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043c \u044d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435, \u0430 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u2014 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e \u00ab\u043d\u0435\u0442\u00bb, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u00ab\u0434\u0430\u00bb.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043d\u0442\u0438\u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u043c \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c [1 \u0441\u0442\u0440.45]. \u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435, \u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0431\u0440\u043e\u0441\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0446\u0438\u0438. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c (\u0430\u043d\u0433\u043b. <em>side effect<\/em>) [1 \u0441\u0442\u0440.44] \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u0438 \u043e\u043d\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0437\u0430\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e, \u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u2014 \u0441\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043e \u043a \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c\u0443, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0437\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0441\u0442\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u0444\u043e\u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f.<\/p>\n<blockquote>\n<p><em>When we read a function, we are used to the idea of information going in to the function through arguments and out through the return value. We don\u2019t usually expect information to be going out through the arguments. [1 p.41]<\/em><\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u043a\u043b\u0438 \u043a \u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043c\u044b \u043d\u0435 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0430 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b. [1 p.41]<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0421\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0435\u0449\u0435 \u0445\u0443\u0436\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043d\u0435\u0441\u0435\u0442 \u0434\u0432\u043e\u0439\u043d\u0443\u044e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c: \u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u044d\u0442\u0443 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def find_max_name_length(df: pd.DataFrame) -> int:     df[\"name_len\"] = df[\"name\"].str.len()  # side effect     return max(df[\"name_len\"])<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438 \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0442\u044c, \u043e\u043d\u0430 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 <code>DataFrame<\/code>. \u041f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u0437\u0430\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u0432\u0440\u0430\u0441\u043f\u043b\u043e\u0445 \u2014 \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0432 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u0442\u0443\u0440\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b\u043e \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0437\u0430\u0442\u0440\u043e\u043d\u0443\u0442\u044b. \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u0448\u0430\u0433\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0442\u0438\u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430.<\/p>\n<h2>\u041d\u0430\u0434\u043e \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a!<\/h2>\n<p><strong>\u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442, \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 <code>DataFrame<\/code>. \u041e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <code>lengths: pd.Series<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def find_max_name_length(df: pd.DataFrame) -> int:     lengths: pd.Series = df[\"name\"].str.len()     return max(lengths)<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0438\u043d\u043a\u0430\u043f\u0441\u0443\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442.<\/p>\n<p>\u0415\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0443\u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435: \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430, \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f\u0445 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u043c \u0438 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c [6] \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 <code>DataFrame<\/code>. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 <code>df[\"name\"]<\/code>, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0439 <code>DataFrame<\/code> \u0438 \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439, \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e-\u043f\u0440\u0435\u0436\u043d\u0435\u043c\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438. \u0412\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df = pd.DataFrame({\"name\": [\"bert\", \"albert\"]})  series = df[\"name\"]     # \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043f\u0438\u044f series[0] = \"roberta\"   # &lt;-- \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 DataFrame \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f  series = df[\"name\"].copy(deep=True) series[0] = \"roberta\"   # &lt;-- \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 DataFrame \u043d\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f  series = df[\"name\"].str.title()  # \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043d\u0435 \u043a\u043e\u043f\u0438\u044f series[0] = \"roberta\"   # &lt;-- \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 DataFrame \u043d\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c <code>DataFrame<\/code> \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0448\u0430\u0433\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c. \u041f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043f\u0438\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c, \u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c.<\/p>\n<p><strong>\u0413\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043f\u043e \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0435 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b. \u0412\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0432 <code>DataFrame<\/code> \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u043d\u0430\u043a\u043e\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u041c\u043d\u0435 \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e <em>One Level of Abstraction per Function<\/em>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0433\u043b\u0430\u0441\u0438\u0442:<\/p>\n<blockquote>\n<p><em>We need to make sure that the statements within our function are all at the same level of abstraction.<\/em><\/p>\n<p><em>Mixing levels of abstraction within a function is always confusing. Readers may not be able to tell whether a particular expression is an essential concept or a detail. [1 p.36]<\/em><\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u0421\u043c\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435. \u0427\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u044e. [1 \u0441\u0442\u0440.36]<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%BF_%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%BE%D1%82%D0%B2%D0%B5%D1%82%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u043e\u043c \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/a> [1 \u0441\u0442\u0440.138] \u0438\u0437 \u041e\u041e\u041f, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435. (\u0418 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0435 \u041e\u041e\u041f \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 Python \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435, \u0441 \u0447\u0435\u043c \u0430\u0441\u0441\u043e\u0446\u0438\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c <code>pandas<\/code>. (\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0430))<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0431\u044b \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435? \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def create_name_len_col(series: pd.Series) -> pd.Series:     return series.str.len()  def find_max_element(collection: Collection) -> int:     return max(collection) if len(collection) else 0  df = pd.DataFrame({\"name\": [\"bert\", \"albert\"]}) df[\"name_len\"] = create_name_len_col(df.name) max_name_len = find_max_element(df.name_len)<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 <code>name_len<\/code> \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438. \u041e\u043d\u0430 \u043d\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 <code>DataFrame<\/code> \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0437\u0430 \u0440\u0430\u0437. \u041f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438. <\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434 \u0432 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>concat<\/code> \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0435\u0435 \u0432 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>prepare_data<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0431\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c <code>apply<\/code> \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438, \u0430 \u043d\u0435 \u0441 \u0441\u0435\u0440\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435:<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"powershell\">def compute_length(word: str) -> int:     return len(word)  def prepare_data(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:     return pd.concat([         df.copy(deep=True),  # deep copy         df.name.apply(compute_length).rename(\"name_len\"),         ...     ], axis=1)<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434<\/strong><\/p>\n<p>\u0422\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0434, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435, \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0432\u0441\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0435, \u0438 \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e!<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0432\u0435\u0449\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f: \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438. \u0420\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0443\u0436\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u043d\u043e \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0437\u0430 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u043b\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-372708","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/372708","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=372708"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/372708\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=372708"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=372708"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=372708"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}