# 1.
# Полагаю, что в техническом задании ошибка и считаю фразу "делятся на" фразой "целочисленно делятся на".
def IsDivisible(digit, n): return (digit % n == 0)
digits=range(20, 50 + 1)
required=[str(digit) for digit in digits if IsDivisible(digit, 2) and not IsDivisible(digit, 5)]
print("Result:\n", '\n'.join(required))
# 2.
# Боль от запятой. Голову изломал от этого дробного остатка...
digits=range(35, 87 + 1)
required=[str(digit) for digit in digits if digit % 7 == 1 or digit % 7 == 2 or digit % 7 == 5]
print("Result:\n", '\n'.join(required))
Все знают эту команду. Но когда данные, которые вы пытаетесь обработать, большие, попробуйте добавить аргумент nrows = 5, чтобы прочитать только крошечную часть таблицы перед фактической загрузкой всей таблицы. Зачем? Так удастся избежать ошибки с выбором неправильного разделителя, ведь это не всегда запятая.
Или используйте head в Linux, чтобы вывести первые, скажем, 5 строк из любого текстового файла: head –n 5 data.txt.
Извлеките список столбцов с df.columns.tolist(). Добавьте аргумент usecols = ['c1', 'c2',…], чтобы загрузить только необходимые столбцы. Кроме того, если знаете типы данных нескольких конкретных столбцов, добавьте аргумент dtype = {'c1': str, 'c2': int,…}. Так загрузка будет быстрее. Этот аргумент даёт ещё одно преимущество. Если один столбец содержит строки и числа, рекомендуется объявить его тип строковым. Так вы избежите ошибок при объединении таблиц, когда используете этот столбец как ключ.