{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "view-in-github", "colab_type": "text" }, "source": [ " $\"Open$ " ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "42289889-bd57-434e-9637-d3e354756316", "metadata": { "id": "42289889-bd57-434e-9637-d3e354756316" }, "source": [ " $\"drawing\"$ " ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "829cb75b-f14e-4ba8-9195-7ba929a7d656", "metadata": { "tags": [], "id": "829cb75b-f14e-4ba8-9195-7ba929a7d656" }, "source": [ "# Проект: Анализ вакансий на hh.ru\n", " " ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "id": "da38e4cd-37f6-44c6-ad3c-258e8793dad1", "metadata": { "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/" }, "id": "da38e4cd-37f6-44c6-ad3c-258e8793dad1", "outputId": "68ed8867-a5ad-44f2-f060-21a5c1d7811c" }, "outputs": [ { "output_type": "execute_result", "data": { "text/plain": [ "[8, 9, 10]" ] }, "metadata": {}, "execution_count": 1 } ], "source": [ "clients = [8, 4, 9, 6, 7, 1, 6, 8, 9, 10]\n", "def CSI_sort(clients):\n", " new_list = sorted(clients)\n", " max_grade = []\n", " for elem in new_list:\n", " if elem not in max_grade:\n", " max_grade.append(elem)\n", " return max_grade[-3:]\n", "CSI_sort(clients)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "id": "dccfde33-2452-43fb-a8a5-5c6ebc02a71d", "metadata": { "id": "dccfde33-2452-43fb-a8a5-5c6ebc02a71d" }, "outputs": [], "source": [ "import pandas as pd\n", "import numpy as np\n", "\n", "import matplotlib.pyplot as plt\n", "#%matplotlib inline\n", "import seaborn as sns\n", "\n", "import plotly.express as px\n", "import plotly.graph_objects as go\n", "import plotly.figure_factory as ff\n", "\n", "# Параметры общего стиля\n", "#sns.set_style(\"whitegrid\")\n", "colors = sns.color_palette(\"pastel\")\n", "figsize = (6, 4) # Для одного фрейма\n", "figsize2 = (12, 4) # Для двух фреймов\n", "figsize3 = (16, 4) # Для трёх фреймов" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "0dc6476b-7a00-44f1-ac93-6e3baed33a29", "metadata": { "id": "0dc6476b-7a00-44f1-ac93-6e3baed33a29" }, "source": [ "# Исследование структуры данных" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "889782b6-8d1c-410e-8920-e57f27917c64", "metadata": { "id": "889782b6-8d1c-410e-8920-e57f27917c64" }, "source": [ "1. Прочитайте данные с помощью библиотеки Pandas. Совет: перед чтением обратите внимание на разделитель внутри файла. " ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "id": "bc39e68e-ed02-4ee2-9235-7258a2f867a8", "metadata": { "id": "bc39e68e-ed02-4ee2-9235-7258a2f867a8" }, "outputs": [], "source": [ "#hh_data = pd.read_csv('/content/dst-3.0_16_1_hh_database.csv', sep=';')\n", "url = 'https://www.dropbox.com/s/z7oxqhlhg4xrjx5/dst-3.0_16_1_hh_database.csv?raw=true'\n", "hh_data = pd.read_csv(url, sep=';')" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "b583485d-1f9e-494e-ada4-80ffff7c53d6", "metadata": { "id": "b583485d-1f9e-494e-ada4-80ffff7c53d6" }, "source": [ "2. Выведите несколько первых (последних) строк таблицы, чтобы убедиться в том, что ваши данные не повреждены. Ознакомьтесь с признаками и их структурой." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "id": "5408c52c-3407-4a63-b25b-1aafa2322d28", "metadata": { "id": "5408c52c-3407-4a63-b25b-1aafa2322d28", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 756 }, "outputId": "6c2dbab2-9d07-45d7-efd3-c9e3fcfc07b5" }, "outputs": [ { "output_type": "display_data", "data": { "text/html": [ "\n", "

\n", "

\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "

	Пол, возраст	ЗП	Ищет работу на должность:	Город, переезд, командировки	Занятость	График	Опыт работы	Последнее/нынешнее место работы	Последняя/нынешняя должность	Образование и ВУЗ	Обновление резюме	Авто
0	Мужчина , 39 лет , родился 27 ноября 1979	29000 руб.	Системный администратор	Советск (Калининградская область) , не готов к...	частичная занятость, проектная работа, полная ...	гибкий график, полный день, сменный график, ва...	Опыт работы 16 лет 10 месяцев Август 2010 — п...	МАОУ \"СОШ № 1 г.Немана\"	Системный администратор	Неоконченное высшее образование 2000 Балтийск...	16.04.2019 15:59	Имеется собственный автомобиль
1	Мужчина , 60 лет , родился 20 марта 1959	40000 руб.	Технический писатель	Королев , не готов к переезду , готов к редким...	частичная занятость, проектная работа, полная ...	гибкий график, полный день, сменный график, уд...	Опыт работы 19 лет 5 месяцев Январь 2000 — по...	Временный трудовой коллектив	Менеджер проекта, Аналитик, Технический писатель	Высшее образование 1981 Военно-космическая ак...	12.04.2019 08:42	Не указано
2	Женщина , 36 лет , родилась 12 августа 1982	20000 руб.	Оператор	Тверь , не готова к переезду , не готова к ком...	полная занятость	полный день	Опыт работы 10 лет 3 месяца Октябрь 2004 — Де...	ПАО Сбербанк	Кассир-операционист	Среднее специальное образование 2002 Профессио...	16.04.2019 08:35	Не указано
3	Мужчина , 38 лет , родился 25 июня 1980	100000 руб.	Веб-разработчик (HTML / CSS / JS / PHP / базы ...	Саратов , не готов к переезду , готов к редким...	частичная занятость, проектная работа, полная ...	гибкий график, удаленная работа	Опыт работы 18 лет 9 месяцев Август 2017 — Ап...	OpenSoft	Инженер-программист	Высшее образование 2002 Саратовский государст...	08.04.2019 14:23	Не указано
4	Женщина , 26 лет , родилась 3 марта 1993	140000 руб.	Региональный менеджер по продажам	Москва , не готова к переезду , готова к коман...	полная занятость	полный день	Опыт работы 5 лет 7 месяцев Региональный мене...	Мармелад	Менеджер по продажам	Высшее образование 2015 Кгу Психологии и педаг...	22.04.2019 10:32	Не указано

\n", "

\n", " \n", " \n", " \n", "\n", " \n", "

\n", "

\n", " " ], "text/plain": [ " Пол, возраст ... Авто\n", "0 Мужчина , 39 лет , родился 27 ноября 1979 ... Имеется собственный автомобиль\n", "1 Мужчина , 60 лет , родился 20 марта 1959 ... Не указано\n", "2 Женщина , 36 лет , родилась 12 августа 1982 ... Не указано\n", "3 Мужчина , 38 лет , родился 25 июня 1980 ... Не указано\n", "4 Женщина , 26 лет , родилась 3 марта 1993 ... Не указано\n", "\n", "[5 rows x 12 columns]" ] }, "metadata": {} } ], "source": [ "display(hh_data.head())" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "a2bfff1f-c975-4bf6-84be-2185d79dcb76", "metadata": { "id": "a2bfff1f-c975-4bf6-84be-2185d79dcb76" }, "source": [ "3. Выведите основную информацию о числе непустых значений в столбцах и их типах в таблице." ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "41bb59f3-53cc-4a67-a5bc-bedf573955e4", "metadata": { "id": "41bb59f3-53cc-4a67-a5bc-bedf573955e4" }, "source": [ "4. Обратите внимание на информацию о числе непустых значений." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "id": "d286cf4c-707b-4cd2-9190-7ab3587d04a1", "metadata": { "id": "d286cf4c-707b-4cd2-9190-7ab3587d04a1", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/" }, "outputId": "4a5ab3e3-8d0b-4c13-f2e0-428b9c6f8414" }, "outputs": [ { "output_type": "stream", "name": "stdout", "text": [ "\n", "RangeIndex: 44744 entries, 0 to 44743\n", "Data columns (total 12 columns):\n", " # Column Non-Null Count Dtype \n", "--- ------ -------------- ----- \n", " 0 Пол, возраст 44744 non-null object\n", " 1 ЗП 44744 non-null object\n", " 2 Ищет работу на должность: 44744 non-null object\n", " 3 Город, переезд, командировки 44744 non-null object\n", " 4 Занятость 44744 non-null object\n", " 5 График 44744 non-null object\n", " 6 Опыт работы 44576 non-null object\n", " 7 Последнее/нынешнее место работы 44743 non-null object\n", " 8 Последняя/нынешняя должность 44742 non-null object\n", " 9 Образование и ВУЗ 44744 non-null object\n", " 10 Обновление резюме 44744 non-null object\n", " 11 Авто 44744 non-null object\n", "dtypes: object(12)\n", "memory usage: 4.1+ MB\n" ] } ], "source": [ "hh_data.info()\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "9a8a2181-6914-448b-85f1-38f5f18b8a93", "metadata": { "id": "9a8a2181-6914-448b-85f1-38f5f18b8a93" }, "source": [ "5. Выведите основную статистическую информацию о столбцах.\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "id": "be4e9bd3-a4db-4a20-82fb-6b02fc2957e0", "metadata": { "id": "be4e9bd3-a4db-4a20-82fb-6b02fc2957e0", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 378 }, "outputId": "29348181-b31b-4b18-bc83-6405f0fe93dd" }, "outputs": [ { "output_type": "execute_result", "data": { "text/html": [ "\n", "

\n", "

	Пол, возраст	ЗП	Ищет работу на должность:	Город, переезд, командировки	Занятость	График	Опыт работы	Последнее/нынешнее место работы	Последняя/нынешняя должность	Образование и ВУЗ	Обновление резюме	Авто
count	44744	44744	44744	44744	44744	44744	44576	44743	44742	44744	44744	44744
unique	16003	690	14929	10063	38	47	44413	30214	16927	40148	18838	2
top	Мужчина , 32 года , родился 17 сентября 1986	50000 руб.	Системный администратор	Москва , не готов к переезду , не готов к кома...	полная занятость	полный день	Опыт работы 10 лет 8 месяцев Апрель 2018 — по...	Индивидуальное предпринимательство / частная п...	Системный администратор	Высшее образование 1987 Военный инженерный Кра...	07.05.2019 09:50	Не указано
freq	18	4064	3099	1261	30026	22727	3	935	2062	4	25	32268

\n", "

\n", " \n", " \n", " \n", "\n", " \n", "

\n", "

\n", " " ], "text/plain": [ " Пол, возраст ... Авто\n", "count 44744 ... 44744\n", "unique 16003 ... 2\n", "top Мужчина , 32 года , родился 17 сентября 1986 ... Не указано\n", "freq 18 ... 32268\n", "\n", "[4 rows x 12 columns]" ] }, "metadata": {}, "execution_count": 6 } ], "source": [ "hh_data.describe()" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "8d62a9f3-f64e-4fe7-bdac-c4dffa16155e", "metadata": { "id": "8d62a9f3-f64e-4fe7-bdac-c4dffa16155e" }, "source": [ "# Преобразование данных" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "93053d3d-b284-481a-9cf7-012d7014c0e0", "metadata": { "id": "93053d3d-b284-481a-9cf7-012d7014c0e0" }, "source": [ "1. Начнем с простого - с признака **\"Образование и ВУЗ\"**. Его текущий формат это: **<Уровень образования год выпуска ВУЗ специальность...>**. Например:\n", "* Высшее образование 2016 Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)...\n", "* Неоконченное высшее образование 2000 Балтийская государственная академия рыбопромыслового флота…\n", "Нас будет интересовать только уровень образования.\n", "\n", "Создайте с помощью функции-преобразования новый признак **\"Образование\"**, который должен иметь 4 категории: \"высшее\", \"неоконченное высшее\", \"среднее специальное\" и \"среднее\".\n", "\n", "Выполните преобразование, ответьте на контрольные вопросы и удалите признак \"Образование и ВУЗ\".\n", "\n", "Совет: обратите внимание на структуру текста в столбце **\"Образование и ВУЗ\"**. Гарантируется, что текущий уровень образования соискателя всегда находится в первых 2ух слов и начинается с заглавной буквы. Воспользуйтесь этим.\n", "\n", "*Совет: проверяйте полученные категории, например, с помощью метода unique()*\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "id": "3f069da6-fdc9-4ae7-b514-fafe2675efd3", "metadata": { "id": "3f069da6-fdc9-4ae7-b514-fafe2675efd3", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/" }, "outputId": "b51a6b3c-196d-4616-f421-155acd16261b" }, "outputs": [ { "output_type": "stream", "name": "stdout", "text": [ "высшее 33863\n", "среднее специальное 5765\n", "неоконченное высшее 4557\n", "среднее 559\n", "Name: Образование, dtype: int64\n" ] } ], "source": [ "def get_education(arg):\n", " \"\"\"[Функция преобразования признака Образование и ВУЗ]\n", "\n", " Args:\n", " args ([str]): [На вход получает содержание признака 'Образование и ВУЗ']\n", "\n", " Returns:\n", " [str]: [Возвращает категорию образования]\n", " \"\"\"\n", " arg = ' '.join(arg.split(' ')[:3])\n", " if 'Высшее' in arg:\n", " return 'высшее'\n", " elif 'Неоконченное высшее' in arg:\n", " return 'неоконченное высшее'\n", " elif 'Среднее специальное' in arg:\n", " return 'среднее специальное'\n", " elif 'Среднее образование' in arg:\n", " return 'среднее'\n", "\n", "# Создаем признак \"Образование\" \n", "hh_data['Образование'] = hh_data['Образование и ВУЗ'].apply(get_education)\n", "hh_data = hh_data.drop('Образование и ВУЗ', axis=1)\n", "\n", "# Выделяем категориальные признаки\n", "hh_data['Образование'] = hh_data['Образование'].astype('category')\n", "\n", "\n", "print(hh_data['Образование'].value_counts(dropna=False))" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "4266f0b6-1646-492a-88b4-2f6a46502135", "metadata": { "id": "4266f0b6-1646-492a-88b4-2f6a46502135" }, "source": [ "2. Теперь нас интересует столбец **\"Пол, возраст\"**. Сейчас он представлен в формате **<Пол , возраст , дата рождения >**. Например:\n", "* Мужчина , 39 лет , родился 27 ноября 1979 \n", "* Женщина , 21 год , родилась 13 января 2000\n", "Как вы понимаете, нам необходимо выделить каждый параметр в отдельный столбец.\n", "\n", "Создайте два новых признака **\"Пол\"** и **\"Возраст\"**. При этом важно учесть:\n", "* Признак пола должен иметь 2 уникальных строковых значения: 'М' - мужчина, 'Ж' - женщина. \n", "* Признак возраста должен быть представлен целыми числами.\n", "\n", "Выполните преобразование, ответьте на контрольные вопросы и удалите признак **\"Пол, возраст\"** из таблицы.\n", "\n", "*Совет: обратите внимание на структуру текста в столбце, в части на то, как разделены параметры пола, возраста и даты рождения между собой - символом ' , '. \n", "Гарантируется, что структура одинакова для всех строк в таблице. Вы можете воспользоваться этим.*\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "id": "0c44b350-72eb-4d65-8b54-a1fc449ba9fd", "metadata": { "id": "0c44b350-72eb-4d65-8b54-a1fc449ba9fd", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/" }, "outputId": "c8553604-6627-4579-fd6a-c5a2679a0d33" }, "outputs": [ { "output_type": "stream", "name": "stdout", "text": [ "Женских резюме 19.07 %\n", "Средний возраст соискателей 32.2\n" ] } ], "source": [ "def get_gender(args):\n", " \"\"\"[Фнкция преобразавания признака Пол]\n", "\n", " Args:\n", " args ([str]): [Пол, возраст, дату рождения]\n", "\n", " Returns:\n", " [str]: [2 уникальных строковых значения: 'М' - мужчина, 'Ж' - женщина.]\n", " \"\"\"\n", " if 'Мужчина ' in args:\n", " return 'м'\n", " if 'Женщина ' in args:\n", " return 'ж'\n", "\n", "\n", "def get_age(arg):\n", " \"\"\"[Фнкция преобразавания признака ВОЗРАСТ]\n", "\n", " Args:\n", " args ([str]): [Пол, возраст]\n", "\n", " Returns:\n", " [str]: [Возраст]\n", " \"\"\"\n", " arg_splitted = arg.split(' ')\n", " year_words=['год', 'года', 'лет']\n", " for index, item in enumerate (arg_splitted):\n", " if item in year_words:\n", " return int(arg_splitted[index-1])\n", "\n", " \n", "hh_data['Пол'] = hh_data['Пол, возраст'].apply(get_gender)\n", "\n", "hh_data['Возраст'] = hh_data['Пол, возраст'].apply(get_age) \n", "\n", "# Преобразуем данные для оптимизации памяти\n", "hh_data['Возраст'] = hh_data['Возраст'].astype(np.int8) \n", "\n", "print(f\"Женских резюме {round(hh_data['Пол'].value_counts(normalize=True)['ж'] * 100, 2)} %\")\n", "print('Средний возраст соискателей', round(hh_data['Возраст'].mean(), 1))\n", "\n", "# Удаляем ненужный признак\n", "hh_data = hh_data.drop('Пол, возраст', axis=1)" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "635c4d5d-f323-4c66-b428-50a088120aa0", "metadata": { "id": "635c4d5d-f323-4c66-b428-50a088120aa0" }, "source": [ "3. Следующим этапом преобразуем признак **\"Опыт работы\"**. Его текущий формат - это: **<Опыт работы: n лет m месяцев, периоды работы в различных компаниях…>**. \n", "\n", "Из столбца нам необходимо выделить общий опыт работы соискателя в месяцах, новый признак назовем \"Опыт работы (месяц)\"\n", "\n", "Для начала обсудим условия решения задачи:\n", "* Во-первых, в данном признаке есть пропуски. Условимся, что если мы встречаем пропуск, оставляем его как есть (функция-преобразование возвращает NaN)\n", "* Во-вторых, в данном признаке есть скрытые пропуски. Для некоторых соискателей в столбце стоит значения \"Не указано\". Их тоже обозначим как NaN (функция-преобразование возвращает NaN)\n", "* В-третьих, нас не интересует информация, которая описывается после указания опыта работы (периоды работы в различных компаниях)\n", "* В-четвертых, у нас есть проблема: опыт работы может быть представлен только в годах или только месяцах. Например, можно встретить следующие варианты:\n", " * Опыт работы 3 года 2 месяца…\n", " * Опыт работы 4 года…\n", " * Опыт работы 11 месяцев…\n", " * Учитывайте эту особенность в вашем коде\n", "\n", "Учитывайте эту особенность в вашем коде\n", "\n", "В результате преобразования у вас должен получиться столбец, содержащий информацию о том, сколько месяцев проработал соискатель.\n", "Выполните преобразование, ответьте на контрольные вопросы и удалите столбец **\"Опыт работы\"** из таблицы.\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 9, "id": "603cdbe4-0ec3-4106-8eaf-c73fcdd29165", "metadata": { "id": "603cdbe4-0ec3-4106-8eaf-c73fcdd29165", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/" }, "outputId": "a8a6c6db-47a0-45a7-fd56-4358a46cee10" }, "outputs": [ { "output_type": "stream", "name": "stdout", "text": [ "Медианный опыт работы (в месяцах) равен 100\n" ] } ], "source": [ "def get_experience(arg):\n", " \"\"\"[Функция приведения отображения опыта работы к общему показателю в месяцах]\n", "\n", " Args:\n", " arg ([str]): [На вход получает значение признака 'Опыт работы']\n", "\n", " Returns:\n", " [int]: [Кол-во месяцев]\n", " \"\"\"\n", " if arg is np.nan or arg == 'Не указано':\n", " return None # Возвращаем None чтоб не бло ошибок при построении графиков\n", "\n", " # Задаем ключевые слова для сравнения\n", " year_words=['год', 'года', 'лет']\n", " month_words=['месяц', 'месяца', 'месяцев']\n", "\n", " arg_splitted = arg.split(' ')[:7]\n", " \n", " # Создаем счетчики\n", " years = 0\n", " months = 0\n", "\n", " for index, item in enumerate (arg_splitted):\n", " if item in year_words:\n", " years = int(arg_splitted[index-1])\n", " if item in month_words:\n", " months = int(arg_splitted[index-1])\n", " return int(years*12 + months)\n", "\n", "\n", "hh_data['Опыт работы (месяц)'] = hh_data['Опыт работы'].apply(get_experience)\n", "hh_data = hh_data.drop('Опыт работы', axis=1)\n", "\n", "# Чему равен медианный опыт работы (в месяцах) в нашей таблице?\n", "print('Медианный опыт работы (в месяцах) равен', round(hh_data['Опыт работы (месяц)'].median()))\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "f3fdaec9-5fd3-4260-9cf5-1d7406b628a5", "metadata": { "id": "f3fdaec9-5fd3-4260-9cf5-1d7406b628a5" }, "source": [ "4. Хорошо идем! Следующий на очереди признак \"Город, переезд, командировки\". Информация в нем представлена в следующем виде: **<Город , (метро) , готовность к переезду (города для переезда) , готовность к командировкам>**. В скобках указаны необязательные параметры строки. Например, можно встретить следующие варианты:\n", "\n", "* Москва , не готов к переезду , готов к командировкам\n", "* Москва , м. Беломорская , не готов к переезду, не готов к командировкам\n", "* Воронеж , готов к переезду (Сочи, Москва, Санкт-Петербург) , готов к командировкам\n", "\n", "Создадим отдельные признаки **\"Город\"**, **\"Готовность к переезду\"**, **\"Готовность к командировкам\"**. При этом важно учесть:\n", "\n", "* Признак **\"Город\"** должен содержать только 4 категории: \"Москва\", \"Санкт-Петербург\" и \"город-миллионник\" (их список ниже), остальные обозначьте как \"другие\".\n", "\n", " Список городов-миллионников:\n", " \n", "

million_cities = ['Новосибирск', 'Екатеринбург','Нижний Новгород','Казань', 'Челябинск','Омск', 'Самара', 'Ростов-на-Дону', 'Уфа', 'Красноярск', 'Пермь', 'Воронеж','Волгоград']\n",
        "

\n", " Инфорация о метро, рядом с которым проживает соискатель нас не интересует.\n", "* Признак **\"Готовность к переезду\"** должен иметь два возможных варианта: True или False. Обратите внимание, что возможны несколько вариантов описания готовности к переезду в признаке \"Город, переезд, командировки\". Например:\n", " * … , готов к переезду , …\n", " * … , не готова к переезду , …\n", " * … , готова к переезду (Москва, Санкт-Петербург, Ростов-на-Дону)\n", " * … , хочу переехать (США) , …\n", " \n", " Нас интересует только сам факт возможности или желания переезда.\n", "* Признак **\"Готовность к командировкам\"** должен иметь два возможных варианта: True или False. Обратите внимание, что возможны несколько вариантов описания готовности к командировкам в признаке \"Город, переезд, командировки\". Например:\n", " * … , готов к командировкам , … \n", " * … , готова к редким командировкам , …\n", " * … , не готов к командировкам , …\n", " \n", " Нас интересует только сам факт готовности к командировке.\n", " \n", " Еще один важный факт: при выгрузки данных у некоторых соискателей \"потерялась\" информация о готовности к командировкам. Давайте по умолчанию будем считать, что такие соискатели не готовы к командировкам.\n", " \n", "Выполните преобразования и удалите столбец **\"Город, переезд, командировки\"** из таблицы.\n", "\n", "*Совет: обратите внимание на то, что структура текста может меняться в зависимости от указания ближайшего метро. Учите это, если будете использовать порядок слов в своей программе.*\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "id": "1ea710ec-871b-431e-9462-c7d0fd87011b", "metadata": { "id": "1ea710ec-871b-431e-9462-c7d0fd87011b", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/" }, "outputId": "3da9de4d-3802-472f-8b2f-1c05d26a1e97" }, "outputs": [ { "output_type": "stream", "name": "stdout", "text": [ "11 % соискателей живут в Санкт-Петербурге\n", "36 % соискателей готовы к переездам\n", "32 % соискателей готовы одновременно и к переездам, и к командировкам\n" ] } ], "source": [ "# Список городов-миллионников:\n", "million_cities = ['Новосибирск', 'Екатеринбург', 'Нижний Новгород', 'Казань', 'Челябинск', 'Омск', 'Самара', 'Ростов-на-Дону', 'Уфа', 'Красноярск', 'Пермь', 'Воронеж', 'Волгоград' ]\n", "\n", "\n", "def get_citi(args):\n", " \"\"\"[Функция определения категории города]\n", "\n", " Args:\n", " args ([str]): [Город, переезд, командировки]\n", "\n", " Returns:\n", " [str]: [Возвращает 4 категории: \"Москва\", \"Санкт-Петербург\" и \"город-миллионник\" и \"другие\" ]\n", " \"\"\"\n", " city = args.split(' , ')[0]\n", " if (city == 'Москва') or (city == 'Санкт-Петербург'):\n", " return city\n", " elif city in million_cities:\n", " return 'город миллионник'\n", " else:\n", " return 'другие'\n", "\n", "\n", "hh_data['Город'] = hh_data['Город, переезд, командировки'].apply(get_citi)\n", "\n", "# Сколько процентов соискателей живут в Санкт-Петербурге?\n", "urban_residents = hh_data.groupby('Город')['Город'].count().transform(lambda x: x / hh_data.shape[0] * 100)\n", "print(round(urban_residents[1]), '% соискателей живут в Санкт-Петербурге')\n", "\n", "\n", "def ready_to_move(args):\n", " \"\"\"[Функция формирования данных для признака Готовность к переезду]\n", "\n", " Args:\n", " args ([str]): [Город, переезд, командировки]\n", "\n", " Returns:\n", " [bool]: [готов = True, не готов = False]\n", " \"\"\"\n", " result = None\n", " if ('не готов к переезду' in args) or ('не готова к переезду' in args) or ('не хочу переезжать' in args):\n", " result = False \n", " elif 'хочу' in args:\n", " return True\n", " else:\n", " result = True\n", " return result\n", "\n", "\n", "hh_data['Готовность к переезду'] = hh_data['Город, переезд, командировки'].apply(ready_to_move)\n", "\n", "# Сколько процентов соискателей готовы к переездам?\n", "percent_to_move = hh_data.groupby('Готовность к переезду')['Готовность к переезду'].count().transform(lambda x: x / hh_data.shape[0] * 100)\n", "print(round(percent_to_move[1]), '% соискателей готовы к переездам')\n", "\n", "\n", "# «Готовность к командировкам». \n", "def ready_business_trip(args):\n", " \"\"\"[Функция определения данных для признака Готовность к командировкам]\n", "\n", " Args:\n", " args ([str]): [Город, переезд, командировки]\n", "\n", " Returns:\n", " [bool]: [готов = True, не готов = False]\n", " \"\"\"\n", " list_variants = ['готов к командировкам', 'готова к командировкам', 'готов к редким командировкам', 'готова к редким командировкам']\n", " args_splited = args.split(',')\n", " result = None\n", " for i in range(len(args_splited)): # Перебираем переданные слова \n", " if args_splited[i].strip() in list_variants: # если слово совпадает с ключом\n", " result = True\n", " else:\n", " result = False\n", " return result\n", "\n", "\n", "hh_data['Готовность к командировкам'] = hh_data['Город, переезд, командировки'].apply(ready_business_trip)\n", "hh_data = hh_data.drop('Город, переезд, командировки', axis=1)\n", "\n", "# Выделяем категориальные признаки\n", "hh_data['Город'] = hh_data['Город'].astype('category')\n", "\n", "# Сколько процентов соискателей готовы одновременно и к переездам, и к командировкам?\n", "percent_business_trip = round(hh_data[hh_data['Готовность к переезду'] & hh_data['Готовность к командировкам']].shape[0] / hh_data.shape[0] *100)\n", "print(round(percent_business_trip), '% соискателей готовы одновременно и к переездам, и к командировкам')" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "0136ffee-0ead-4a6b-b608-61d1c753a438", "metadata": { "id": "0136ffee-0ead-4a6b-b608-61d1c753a438" }, "source": [ "5. Рассмотрим поближе признаки **\"Занятость\"** и **\"График\"**. Сейчас признаки представляют собой набор категорий желаемой занятости (полная занятость, частичная занятость, проектная работа, волонтерство, стажировка) и желаемого графика работы (полный день, сменный график, гибкий график, удаленная работа, вахтовый метод).\n", "На сайте hh.ru соискатель может указывать различные комбинации данных категорий, например:\n", "* полная занятость, частичная занятость\n", "* частичная занятость, проектная работа, волонтерство\n", "* полный день, удаленная работа\n", "* вахтовый метод, гибкий график, удаленная работа, полная занятость\n", "\n", "Такой вариант признаков имеет множество различных комбинаций, а значит множество уникальных значений, что мешает анализу. Нужно это исправить!\n", "\n", "Давайте создадим признаки-мигалки для каждой категории: если категория присутствует в списке желаемых соискателем, то в столбце на месте строки рассматриваемого соискателя ставится True, иначе - False.\n", "\n", "Такой метод преобразования категориальных признаков называется One Hot Encoding и его схема представлена на рисунке ниже:\n", "

\n", "Выполните данное преобразование для признаков \"Занятость\" и \"График\", ответьте на контрольные вопросы, после чего удалите их из таблицы" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 11, "id": "5b3a8e79-f7ab-4008-b767-12aea3a205ea", "metadata": { "id": "5b3a8e79-f7ab-4008-b767-12aea3a205ea", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/" }, "outputId": "978c5156-901d-46f9-bf98-af7b5d9fa591" }, "outputs": [ { "output_type": "stream", "name": "stdout", "text": [ "436 чел. ищут проектную работу или волонтёрство\n", "2311 чел. хотят работать вахтовым методом или с гибким графиком\n" ] } ], "source": [ "employments = ['полная занятость', 'частичная занятость',\n", " 'проектная работа', 'волонтерство', 'стажировка']\n", "charts = ['полный день', 'сменный график', \n", " 'гибкий график', 'удаленная работа',\n", " 'вахтовый метод']\n", " \n", "for employment, chart in zip(employments, charts):\n", " hh_data[employment] = hh_data['Занятость'].apply(lambda x: employment in x)\n", " hh_data[chart] = hh_data['График'].apply(lambda x: chart in x)\n", "\n", "# Удаляем ненужные столбцы\n", "hh_data = hh_data.drop('Занятость', axis=1)\n", "hh_data = hh_data.drop('График', axis=1)\n", "\n", "# Сколько людей ищут проектную работу или волонтёрство (в обоих столбцах стоит True)?\n", "print((hh_data[hh_data['проектная работа'] & hh_data['волонтерство']].shape[0]),'чел. ищут проектную работу или волонтёрство')\n", "\n", "# Сколько людей хотят работать вахтовым методом или с гибким графиком (в обоих столбцах стоит True)?\n", "print((hh_data[hh_data['вахтовый метод'] & hh_data['гибкий график']].shape[0]), 'чел. хотят работать вахтовым методом или с гибким графиком')" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "344f123c-b63b-43dd-a8a4-809c1f1bb443", "metadata": { "id": "344f123c-b63b-43dd-a8a4-809c1f1bb443" }, "source": [ "6. (2 балла) Наконец, мы добрались до самого главного и самого важного - признака заработной платы **\"ЗП\"**. \n", "В чем наша беда? В том, что помимо желаемой заработной платы соискатель указывает валюту, в которой он бы хотел ее получать, например:\n", "* 30000 руб.\n", "* 50000 грн.\n", "* 550 USD\n", "\n", "Нам бы хотелось видеть заработную плату в единой валюте, например, в рублях. Возникает вопрос, а где взять курс валют по отношению к рублю?\n", "\n", "На самом деле язык Python имеет в арсенале огромное количество возможностей получения данной информации, от обращения к API Центробанка, до использования специальных библиотек, например pycbrf. Однако, это не тема нашего проекта.\n", "\n", "Поэтому мы пойдем в лоб: обратимся к специальным интернет-ресурсам для получения данных о курсе в виде текстовых файлов. Например, MDF.RU, данный ресурс позволяет удобно экспортировать данные о курсах различных валют и акций за указанные периоды в виде csv файлов. Мы уже сделали выгрузку курсов валют, которые встречаются в наших данных за период с 29.12.2017 по 05.12.2019. Скачать ее вы можете **на платформе**\n", "\n", "Создайте новый DataFrame из полученного файла. В полученной таблице нас будут интересовать столбцы:\n", "* \"currency\" - наименование валюты в ISO кодировке,\n", "* \"date\" - дата, \n", "* \"proportion\" - пропорция, \n", "* \"close\" - цена закрытия (последний зафиксированный курс валюты на указанный день).\n", "\n", "\n", "Перед вами таблица соответствия наименований иностранных валют в наших данных и их общепринятых сокращений, которые представлены в нашем файле с курсами валют. Пропорция - это число, за сколько единиц валюты указан курс в таблице с курсами. Например, для казахстанского тенге курс на 20.08.2019 составляет 17.197 руб. за 100 тенге, тогда итоговый курс равен - 17.197 / 100 = 0.17197 руб за 1 тенге.\n", "Воспользуйтесь этой информацией в ваших преобразованиях.\n", "\n", "

\n", "\n", "\n", "Осталось только понять, откуда брать дату, по которой определяется курс? А вот же она - в признаке **\"Обновление резюме\"**, в нем содержится дата и время, когда соискатель выложил текущий вариант своего резюме. Нас интересует только дата, по ней бы и будем сопоставлять курсы валют.\n", "\n", "Теперь у нас есть вся необходимая информация для того, чтобы создать признак \"ЗП (руб)\" - заработная плата в рублях.\n", "\n", "После ответа на контрольные вопросы удалите исходный столбец заработной платы \"ЗП\" и все промежуточные столбцы, если вы их создавали." ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "6d794257-61f5-4124-956b-67b92b9391a7", "metadata": { "tags": [], "id": "6d794257-61f5-4124-956b-67b92b9391a7" }, "source": [ "Итак, давайте обсудим возможный алгоритм преобразования: \n", "1. Перевести признак \"Обновление резюме\" из таблицы с резюме в формат datetime и достать из него дату. В тот же формат привести признак \"date\" из таблицы с валютами.\n", "2. Выделить из столбца \"ЗП\" сумму желаемой заработной платы и наименование валюты, в которой она исчисляется. Наименование валюты перевести в стандарт ISO согласно с таблицей выше.\n", "3. Присоединить к таблице с резюме таблицу с курсами по столбцам с датой и названием валюты (подумайте, какой тип объединения надо выбрать, чтобы в таблице с резюме сохранились данные о заработной плате, изначально представленной в рублях). Значение close для рубля заполнить единицей 1 (курс рубля самого к себе)\n", "4. Умножить сумму желаемой заработной платы на присоединенный курс валюты (close) и разделить на пропорцию (обратите внимание на пропуски после объединения в этих столбцах), результат занести в новый столбец \"ЗП (руб)\".\n" ] }, { "cell_type": "code", "source": [ "# Перевести признак «Обновление резюме» из таблицы с резюме в формат datetime и достать из него дату\n", "hh_data['Обновление резюме'] = pd.to_datetime(hh_data['Обновление резюме'], dayfirst=True).dt.date\n", "\n", "# Формирование датасета с курсами валют\n", "df_currency = pd.read_csv('https://www.dropbox.com/s/kik91sgee5jhiz6/ExchangeRates.csv?raw=true', sep=',')\n", "\n", "# Преобразовываем в формат datetime\n", "df_currency['date'] = pd.to_datetime(df_currency['date'], dayfirst=True).dt.date \n", "\n", "\n", "def get_salary_currency(arg):\n", " \"\"\"Функция приведения наименования валюты к стандарту ISO\n", "\n", " Args:\n", " args ([str]): [сумма и валюта в которой зарплата]\n", "\n", " Returns:\n", " [str]: [код валюты в стандарте ISO]\n", " \"\"\" \n", " currency_dict = {\n", " 'USD': 'USD', 'KZT': 'KZT',\n", " 'грн': 'UAH', 'белруб': 'BYN',\n", " 'EUR': 'EUR', 'KGS': 'KGS',\n", " 'сум': 'UZS', 'AZN': 'AZN'\n", " }\n", " curr = arg.split(' ')[1].replace('.', '')\n", " if curr == 'руб':\n", " return 'RUB'\n", " else:\n", " return currency_dict[curr]\n", "\n", "\n", "def get_currency(args):\n", " \"\"\"Функция определения наименования валюты в которой зарплата\n", "\n", " Args:\n", " args ([str]): [сумма и валюта в которой зарплата]\n", "\n", " Returns:\n", " [str]: [абревиатуру валюты]\n", " \"\"\" \n", " args_splited = args.split(' ')\n", " currency_salary = None\n", " for i in range(len(args_splited)):\n", " if args_splited[i].isalpha():\n", " currency_salary = args_splited[i]\n", " return args_splited[1]\n", "\n", "\n", "# Создаем признак\n", "hh_data['Валюта'] = hh_data['ЗП'].apply(get_salary_currency)\n", "\n", "# Cловарь валют для замены\n", "currency_dict = {\n", " 'грн.':\t'UAH',\n", " 'USD':\t'USD',\n", " 'EUR':\t'EUR',\n", " 'бел.руб.':\t'BYN',\n", " 'KGS':\t'KGS',\n", " 'сум':\t'UZS',\n", " 'AZN':\t'AZN',\n", " 'KZT':\t'KZT',\n", " 'руб.':\t'RUB'\n", " } \n", "\n", "# Функция приведение наименования валюты к стандарту ISO\n", "#hh_data['Валюта'] = hh_data['Валюта'].apply(lambda x: currency_dict[x])\n", "\n", "\n", "def get_salary(args):\n", " \"\"\"Функция отсечения наименования валюты от суммы\n", "\n", " Args:\n", " args ([str]): [сумма и абревиатура валюты]\n", "\n", " Returns:\n", " [int]: [сумма зарплаты]\n", " \"\"\"\n", " salary = float(args.split(' ')[0])\n", " return salary\n", "\n", "\n", "hh_data['ЗП'] = hh_data['ЗП'].apply(get_salary)\n", "\n", "\n", "def rate_in_date(currency, data):\n", " \"\"\"Функция определения курса валюты в запрашиваемый день\n", "\n", " Args:\n", " currency ([str]): [код валюты ISO]\n", " data ([datetime]): [дата на которую нужно определить котировку]\n", "\n", " Returns:\n", " [float]: [курс валюты]\n", " \"\"\"\n", " currency_rate = None\n", " currency_with_proportion = ['KZT', 'KGS', 'UAH', 'UZS'] # Список валют в которых надо учитывать пропорцию курса\n", " currency_without_proportion = ['USD', 'EUR', 'BYN', 'AZN'] # Список валют где нет необходимости делить на пропорцию\n", " mask_date = (df_currency['date'] == data) # Маска для фильтрации по дате\n", " mask_cur = (df_currency['currency'] == currency) # Маска фильтрации по валюте\n", " \n", " if currency == 'RUB':\n", " currency_rate = 1\n", " \n", " if currency in currency_with_proportion:\n", " currency_rate = float(df_currency[(mask_date)&(mask_cur)]['close']) \\\n", " / int(df_currency[(mask_date)&(mask_cur)]['proportion'])\n", " \n", " if currency in currency_without_proportion:\n", " currency_rate = float(df_currency[(mask_date)&(mask_cur)]['close'])\n", " \n", " return currency_rate\n", "\n", "\n", "def get_salary_rub(args):\n", " \"\"\"Приведение зарплаты к рублю по курсу банка на дату публикации\n", "\n", " Args:\n", " args ([str]): ['ЗП', 'Обновление резюме', 'Валюта']\n", "\n", " Returns:\n", " [int]: [Сумма в рублях по курсу нацбанка]\n", " \"\"\"\n", " sum = int(args[0]) \n", " data = args[1] \n", " currency = args[2]\n", " rate = rate_in_date(currency, data)\n", " \n", " if currency == 'RUB':\n", " salary = sum\n", " else:\n", " salary = sum*rate # Если валюта не рубль умножаем на курс\n", "\n", " return salary\n", " \n", " \n", "hh_data['ЗП (руб)'] = hh_data[['ЗП', 'Обновление резюме', 'Валюта']].apply(get_salary_rub, axis=1)\n", "hh_data = hh_data.drop('ЗП', axis=1)\n", "hh_data = hh_data.drop('Валюта', axis=1)\n", "\n", "\n", "# Чему равна желаемая медианная заработная плата соискателей в нашей таблице (в рублях)? В ответе укажите целое число тысяч.\n", "print(f\"Медианная заработная плата соискателей равна {hh_data['ЗП (руб)'].median()} руб\")" ], "metadata": { "id": "2Cfwdxxx9IUE", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/" }, "outputId": "f6349a3e-dc6e-445a-9fa1-fa7a125ba1aa" }, "id": "2Cfwdxxx9IUE", "execution_count": 12, "outputs": [ { "output_type": "stream", "name": "stdout", "text": [ "Медианная заработная плата соискателей равна 59019.0 руб\n" ] } ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "7ea20ab6-04a7-40a0-adec-443a0e5a42c3", "metadata": { "id": "7ea20ab6-04a7-40a0-adec-443a0e5a42c3" }, "source": [ "# Исследование зависимостей в данных" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "968aed80-74ef-4ffb-b5bf-c65b84e9caea", "metadata": { "id": "968aed80-74ef-4ffb-b5bf-c65b84e9caea" }, "source": [ "1. Постройте распределение признака **\"Возраст\"**. Опишите распределение, отвечая на следующие вопросы: чему равна мода распределения, каковы предельные значения признака, в каком примерном интервале находится возраст большинства соискателей? Есть ли аномалии для признака возраста, какие значения вы бы причислили к их числу?\n", "*Совет: постройте гистограмму и коробчатую диаграмму рядом.*" ] }, { "cell_type": "code", "source": [ "fig = plt.figure('Распределение признака \"Возраст\"', figsize=figsize3)\n", "fig.subplots_adjust(top=0.8)\n", "fig.suptitle('Распределение признака \"Возраст\"', fontsize=18)\n", "\n", "axes = fig.subplots(1, 2)\n", "ax = axes[0]\n", "ax1 = axes[1]\n", "\n", "sns.boxplot(\n", " ax=ax,\n", " data=hh_data,\n", " x='Возраст', \n", " orient='h', # Горизонтальная расположение\n", " palette=[colors[0], colors[1]]\n", ")\n", "ax.set_title('Распределение по возрасту', fontsize=14)\n", "\n", "# Гистограмма\n", "ages_of_clients = hh_data.groupby('Возраст')['Возраст'].count() # Сортируем и считаем каждую группу по возрасту\n", "\n", "sns.histplot(\n", " ax=ax1,\n", " data=hh_data,\n", " x=\"Возраст\" \n", ")\n", "\n", "ax1.set_title('Возрастные группы', fontsize=14)\n", "ax1.set_xlabel('Возраст', fontsize=12)\n", "ax1.set_ylabel('Кол-во чел.', fontsize=12)\n", "\n", "plt.show()" ], "metadata": { "id": "Fjtkb2Vf_bSL", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 309 }, "outputId": "50d5ef93-56b8-4033-bb81-3690055b3f70" }, "id": "Fjtkb2Vf_bSL", "execution_count": 13, "outputs": [ { "output_type": "display_data", "data": { "image/png": "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\n", "text/plain": [ "

" ] }, "metadata": { "needs_background": "light" } } ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "88967466-5070-4bea-9e71-b3efefdc6e4a", "metadata": { "id": "88967466-5070-4bea-9e71-b3efefdc6e4a" }, "source": [ "Выводы по графику \n", "----\n", "Мода распределения равна 30 годам.\n", "Средний возраст соискателей 32 года\n", "\n", "Предельные значения признака 14 и 100 лет.\n", "\n", "Чуть больше половины соискателей находится в интервале примерно между 25 и 35 лет. \n", "86% соискателей в возрасте до 40 лет\n", "\n", "На графике наблюдаются отклонения после 55 лет. В этой возрастной группе 1,42% соискателей.\n", "\n", "Делать выводы о чистоте данных считаю преждевременным, так как не было иследования медианы опыта работы великовозрастных с соедней группой до 55 лет. \n", "Если среднее значение опыта будет превышает соседей, тогда это означает, что пенсионеры в поисках работы, но если же опыт ниже ближайших соседей из группы до 55 лет, тогда данные следует удалить воизбежания искажений в анализе\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "68377cfc-b378-43dc-ab7d-1195abf2c515", "metadata": { "id": "68377cfc-b378-43dc-ab7d-1195abf2c515" }, "source": [ "2. Постройте распределение признака **\"Опыт работы (месяц)\"**. Опишите данное распределение, отвечая на следующие вопросы: чему равна мода распределения, каковы предельные значения признака, в каком примерном интервале находится опыт работы большинства соискателей? Есть ли аномалии для признака возраста, какие значения вы бы причислили к их числу?\n", "*Совет: постройте гистограмму и коробчатую диаграмму рядом.*" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 14, "id": "dd7df27a-e3e8-412e-a21a-5d389b71e891", "metadata": { "id": "dd7df27a-e3e8-412e-a21a-5d389b71e891", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 326 }, "outputId": "9899abf2-2d4d-49f8-c773-4fc5edb7acd7" }, "outputs": [ { "output_type": "display_data", "data": { "image/png": "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\n", "text/plain": [ "

" ] }, "metadata": { "needs_background": "light" } }, { "output_type": "stream", "name": "stdout", "text": [ "максимальный опыт работы равен 1188 мес.\n" ] } ], "source": [ "fig = plt.figure('Распределение признака \"Опыт работы (месяц)\"', figsize=figsize3)\n", "fig.subplots_adjust(top=0.8)\n", "fig.suptitle('Распределение признака \"Опыт работы (месяц)\"', fontsize=18)\n", "\n", "axes = fig.subplots(1, 2)\n", "ax = axes[0]\n", "ax1 = axes[1]\n", "\n", "# Усы\n", "sns.boxplot(\n", " ax=ax,\n", " data=hh_data,\n", " x='Опыт работы (месяц)', \n", " orient='h', # Горизонтальная расположение\n", " palette=[colors[0], colors[1]]\n", ")\n", "\n", "ax.set_xlabel('Опыт в месяцах', fontsize=12)\n", "\n", "# Гистограмма\n", "expirience_of_clients = hh_data.groupby('Опыт работы (месяц)')['Опыт работы (месяц)'].count() # Сортируем и считаем каждую группу по возрасту\n", "\n", "sns.histplot(\n", " ax=ax1,\n", " data=hh_data,\n", " x=\"Опыт работы (месяц)\" \n", ")\n", "\n", "#ax1.set_title('set_title', fontsize=14)\n", "ax1.set_xlabel('Опыт в месяцах', fontsize=12)\n", "ax1.set_ylabel('Кол-во чел.', fontsize=12)\n", "\n", "plt.show()\n", "\n", "# Чему равен максимальный опыт работы (в месяцах)?\n", "print(f\"максимальный опыт работы равен {round(hh_data['Опыт работы (месяц)'].max())} мес.\")" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "7305c34b-089d-4986-be9f-5fa1c0ee281c", "metadata": { "id": "7305c34b-089d-4986-be9f-5fa1c0ee281c" }, "source": [ "Выводы\n", "---\n", "Мода распределения равна 81 мес.\n", "\n", "Предельные значения признака 1 и 1188 мес.\n", "\n", "Опыт работы большинства соискателей находится в интервале между 50 и 150 мес. (53%)\n", "Среднее значение 114 мес.\n", " \n", "Аномалия 1188 мес, но считаю, что прежде чем причислить их к грязным данным, нужно дополнительно исследовать возраст данной группы. Если ему 140, а он бодр и молод, тогда хвалим и всё равно удалить дабы не путал логику программы." ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "f2fe0acb-ab1a-4e15-9326-2560e22d73c1", "metadata": { "id": "f2fe0acb-ab1a-4e15-9326-2560e22d73c1" }, "source": [ "3. Постройте распределение признака **\"ЗП (руб)\"**. Опишите данное распределение, отвечая на следующие вопросы: каковы предельные значения признака, в каком примерном интервале находится заработная плата большинства соискателей? Есть ли аномалии для признака возраста? Обратите внимание на гигантские размеры желаемой заработной платы.\n", "*Совет: постройте гистограмму и коробчатую диаграмму рядом.*\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 15, "id": "6271f8ad-bd2e-4196-ae4a-5b39c4c1010e", "metadata": { "id": "6271f8ad-bd2e-4196-ae4a-5b39c4c1010e", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 318 }, "outputId": "0c221600-d384-4c52-e470-2c1d2971c4b6" }, "outputs": [ { "output_type": "display_data", "data": { "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA6EAAAEjCAYAAADDvAfQAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4yLjIsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+WH4yJAAAgAElEQVR4nO3deZxkZX33/c93Zhg2QQYYcQAVNd4aNRFxQG813uAWFW8lgglxARTjkrgmalSykMVEn8fEJTxRUUQkRlHAQNSoiKAxRnBAQIQIqIOggww47Msw07/nj3MaiqKqe3q6+9R09+f9etWrqq666jpXXX2qTv/OtZxUFZIkSZIkdWHRqCsgSZIkSVo4DEIlSZIkSZ0xCJUkSZIkdcYgVJIkSZLUGYNQSZIkSVJnloy6ApIkSXNVkh2BZcDNVfWrUddHkuYCe0IlSdKclOQBSW5M8gcdbnOXJO9O8sMkdwA3AquBd/TkSZLzkxzfVb0kaS4xCJW02ZLsn6T6brckOS/Jm5IsHnUdJW2eJEe03+m92ueV5Oie1/dJclySi5PcnOTOJFcm+WKS35mgvMlux0yhmn8LrAU6CfaSPBI4H3g98O/A7wLPAp4JfGg8XzUXYT8aOCzJ3gPKOTvJ2e3je7WzJC0EDseVNBM+A3wZCLA7cATwAeAxwKtHVy1Js+i3gH1pgrErgLuAnYHfBk5NcnxVvXLA+z4EfG9A+q7A+zd140n2BF4J/ElVbZhi3aesPan2KZr/nfatqssmyl9VpydZDRwFvHi26ydJc4lBqKSZcH5V/cv4kyQfBi4FXpXkz6vql6OrmqRZ8uGq+uCA9A8k+RLwiiRHV9XP+l7/z6o6uf9NbU/gJgehwGuAojkJ1oXnAPsBz50sAO3xL8A7kzywqq6ZvapJ0tzicFxJM66qbgL+m6Zn9GEASXZP8g9JLkiyLskdSS5J8qeDhu0mWZrk7W3+29p5X6uSvL4nz9GTDe3rK/PsJKuTPCzJaW2ZNyX5QpKHDahDkryuHV58WzvU+KwkBwz63En2mqAuRw/IvyLJh5P8LMn6JL9IcmySBwwp/+whZa8ekPeZSb6W5Ia2rS9K8toB+VaPDwsc8Fol+eSAz3d0X75HtvWvJPv3vXb/JO9NckU7XHNtks8Mau8hdfjkJH/j1X35V7fttE+Sb7R/s18lOaG/XXuGQfbX+ZVD9p/jk/wozdDTW9LMCXxnkqWTtVH72vjw9SN60nZI8rdJzklyXdtGVyR5T5LtJnt/m/6+Nv1Nm1Pu5qqq9RO8fOV4tpnY1hAvBlZV1bW9ib3tlOQNSS5rvwOXJXlDX97T2u/2jv2FJ9m3Lecv2qSnAbcCe7S/Cben+f34RpJnDqnjfwBbAQdN+9NK0jxiT6ikGZckwK+1T69r738TeBHwBeDHNP+YPQd4D02g+pqe9y8FvgrsD3yNpjfhDuA32jL654y9pWc7415NM1yw3/bA2cA5wDuBRwB/CDwpyeP7eitOBH4fOJlmztnWwEuBM5K8qKpOH9IEXwBObR8PHGKY5ME0gfpS4DiaNvk14HXAAUlWVtWNA8q+rv28444Ctu0r+9XAR4DvAu+m+cf5WcCHkzy8qt42pN6b6wM0f897SXJ/4DvAg4FPAD8EVtC09zntZ7yy/31DvHxA2n0+e2tP4EzgFJq/3T40wzZXJtm3qm4btpE2GPm7IS9vC5wEXA0sBp7f5n0QzWfaHHsAr2rr+q/ABuD/AG8HHk8ztHWoJH8L/Anw9r5eyWmVOxVJtgLuT3Nie2eafe0VwMer6qqZ2k7fNncDHknPPMwB3gA8EPgocDPNd/lDSXauqr9q83wMeEH72kf73n8kMEaz70LzXd4e+DhwHvBnNPvEkcBXk7y0qj7bV8b5wJ00v2UfmdqnlKR5rKq8efPmbbNuNP9YFfAXNP+gLacJNj/Wpv93T95tgQwo40RgI7CiJ+3t7fv/bkD+RT2Pj27z7TUg3ydp1wfpSTu7zf+BvvTfadM/MiDt1X15lwCrgJ/2fx6agLaAv+hJ26tNO7ov72nAtcCefekraQKGowd8pv8CfjLgM63ueb6CJmD/1wHv/2Db1g/rSVsNnD3k71vAJyf6LDSBWAH/1t7v37e924HH9ZX7EOCm3rIn2Mfu83cc9tl7Pk8Bb+5Lf0ub/o6etCMG1Pl9wC3AGcO221fuJcAlk/29+74vR/SkLQW2GpD3b9q8+w17P/Dn7fOjBrx/k8ud7q1nHxi/jQHv5b7fj/H2PmRIOeNtd8wmbPOANu8bJ2jnm+n5frVtci7N3NU927TFwM+Ac/vK2I5m1dsv9++LNCePtu5J3xVYQ3OCaNsB9bkC+MFMtbc3b968zYebw3ElzYS/olmh8lrgQppep9PpGYJWVbdXVcHdQ213TrIrTY/nIprga9xLgXXAX/dvqKrGZqC+7+kr8wvAj7j3kLmX0fwT+29Jdh2/ATvRLMSyF03Q2Wu8V+6OiTbe9hA+n6aN7ugrfzXNP63PHvDWpTS9KhM5hKbH9rjectuy/52mrfuHDm7Vn7fNP6G2x/ofga/TBKG9r4Xm7/gt4Od95d5K00s76DPOhJuAf+5L++c2/T6rto5L8r+ANwJ/D/x8SJ6l7ed4SJrhzQ+n2Yf7bTegPe/fn6mq1lfVXW3ZS5Isa/N+vc3yxCH1eBvN9+PvqurdM1XuZvouTe/nc2i++6cCbwNOmMFt9Fve3k90Xc5PV9XV40+qGT78fpoTSf+3TdtI09O5b5Lf6HnvIcCONKMU+r23qu7+HlbVdTT71y40vc39rgcGDrGXpIXK4biSZsKxwOdpegluBS6rvou2J1lCcx29w2iGnaavjGU9jx8BXFBVEwZzm+mGGrxAyKXAQUm2r6pbgV8HdgAmWlRpN6B3gZIHtveDhtH2eiRNMHhkexvkJwPSltH8QzuRX2/vvz5Bnt36nj+Z5iTCVL0JeChNYLdv32vLaf4pf/YEZc/ECYVBflJ98xWr6s4kP6GdozzE+2mG2v4Dw4dOvoBmX4em/v9Az/Uhe7ytvU0qyR8Cr6VZTbr/5PCy+76DI4Gnto+HnizYjHI3SxuE9e5vxyd5N/CuJP9WVacOeeu0Ntve9/+O9Lp0QNol7X3vfnAczdDaI4E3t2lH0pxU6x1yP77NiweU+4MB5Y5Lz3slSRiESpoZl1fVREEPND1mb6CZU/dumn/w7qKZr/detryF0kITPL1kgjz9/4yOz4NdvQllQzPXdVhv0e33ekPTs7iCe/7Znazsw2iGCA7SH+BeRDOvsN8ZQzeSPJBmOOg/V9UPk/QHoeP1+DrN33eLluR5wPOAF1XVHU1zD/Qtml6/HYGn07TbOpre014n0lzOo9fjaIb79m73j2kC2a/RzG/8BbCeZk7nJxn8vXgqzbzoG4GjkpxWVV+egXJn0onAu2h6BmcjCB0/sbHzdAuqqquSfAV4WZK30wwXfxrwvvHe5Nb4d3KqAeXObN5JHkmatwxCJXXl5cC3qurQ3sQkvzYg72XAo5Js3TvsbYbslMGXS/h14Nq2FxTgcuB/Ad+tqls2sewn0/yDOugaiL2uaPMt3YTgfdzDaeapDeqF6XV5e3/dFMpeNyjvBIEYNEHXncBfDnl9LXADsOMU6jFTHpZkaW9vaJKtaXqp/mdA/q1oekHPbIdmD1XNSqzjn+fUJPcD/ibJh3r2HWh6Y+/1uZMMupbly2lOWjy3d6h5kudMUI0TaYYNLwGeSzP0+rFV1dtLvjnlzqTxoekbZ6n8H7b3/UPie/36gLRHt/f9J2KOBQ6kGZL/+Datfyjuj9v7x/Q8HvfYvjzA3fvdg5idQFyS5qwtredB0vy1kb6hc0m2594rvY77NM1wwT/rfyGTREab6F7DJ5P8Ds0Q2d55jZ+i+Y3s7+Eaf89ufc93pRmq+c3+ocj92mDhy8CLkjxpQNlJsrwv+Yj2/isTlQ18jiY4/Ksk91k5Ns0lU7aepIzJ7AscDvxZVd0wKEMb+Hwa2C/JIYPyZMilaGbAjtx3tdo/bNP/7b7ZeSNNgPqmAa9NZjnNfrK5J3U30pyQuHu/7hm6Psw3qnEXTbC5E/dd2XVzyp2SJE9LMmxY7xvb+y8PeX1aqmotTSB6n+9Pj5cm2XP8STuH+S00bfPFvrxfouktfg3Nvv1fVdV/wuLfadr0be2KwOPl7kyzf11P01Pe6/E0c7m/uWmfTJIWBntCJXXlZOA1SU6i6UnajWYRk0FzHD9Is3DIn7XDPL9Gs9jPY2iCxWHX5NsU19EEf7vTrK46fomWX9KstgtAVZ2c5Hjg9Un2ofmn9Tqay3/8b5qht+PXQP1t4G9p5pBenuRlPdsbn7P3m0meVVXjQ1xfB3wb+FaSTwHfpwlmHga8kCYIPjrJb9JcSuZQ4LSq+q+JPlxVXZ3kdTSXkbg0yYk012xcTnOJm4NoeoNWb2J7DfI84AKaVZAnchTwFOBzST5Hs4DNeprhjs+juczFEdOoxzA/Bv4yyWPbbTyBZl/7HwZf0uP5wD9V1Q8HvAZAkqfSrAJ9NnANTUD7AppVWk+uwZfT2RQn05zo+I8kp7blvoRmqPqkquqSJO8C/jHJy6vqxJkodxO9CDi9/dt+n+bkx+40c4T3Ad4/y73gnwf+PMmKqho09PwymksBfYRmkbGX0JxA+Zvqu3RMVW1M8gnuOfH1rv7CquqyJP9IMwT72+1v2TY080d3A15aVbf3ve15NG0+6OSHJC1YBqGSuvLHNP8I/i5NkHUVzRC479G3iE5VrU/ybJp/9l5Ccy3GO2iGmh4/zXrcSjOX7/00q+SGpnfxT/r/ka2qVyY5i+aao++k6dG4hubaf+/syfpO7lnd9w/aW7/foZkbdkZb9lVJngD8KU17vKz9jFfR9Lh8rn3fb9EM9XsXffMJh6mq45NcBryVpmdnJ5oA+kc08zgHLcw0VW+abKXiqroxyVNo/o7jf/cNNIv/fJsmUJ4NV7fbex/N9R/X0/TKvrVvyOy46xk+rHjcL2jmBL6e5sTCTTSX6Xkz07v+4/9Lsw8eSXPy5RqaedPHc88iOpP5AM1Jm39K8s2q+tkMlTuZE2mCsH2B36O5huZ1NNeGfXtVnTlD2xnmYzRB40to5r/2+yea4PsNNNeq/RnNpXs+OCAvNPvju2h+Iz4/KENVvTXJFTQLPr2bZn/+HvCaIQH3y2hOHs3Ed06S5o20V0yQpHkvydk01xTdaxbKPbuqjp4gz9E016Pcfya3rXtLsprm2qH7j7gq6kDby/ls4JE9l6TZHzgLeEVVfXIKZa2gOQl0XFW9Zgbq9kKauaBPqKoLplueJM0nzgmVJElz1V/QXAroFTNQ1uuAxTQjNKalnbt+NPApA1BJui+H40rS9J3B4GsS9rqImZ2PJy147WrF959OGUkOpRmu+zbgq1V13gzUq7hnlV1JUh+DUEmapqp69ybk8RIN0pbpMzTzsf+TZg6tJGmWOSdUkiRJktQZ54RKkiRJkjpjECpJkiRJ6oxBqCRJkiSpMwahkiRJkqTOGIRKkiRJkjpjECpJkiRJ6oxBqCRJkiSpMwahkiRJkqTOGIRKkiRJkjpjECpJkiRJ6oxBqCRJkiSpMwahkiRJkqTOGIRKkiRJkjpjECpJkiRJ6oxBqCRJkiSpMwahkiRJkqTOGIRKkiRJkjpjECpJkiRJ6oxBqCRJkiSpMwahkiRJkqTOGIRKkiRJkjpjECpJkiRJ6oxBqCRJkiSpMwahkiRJkqTOGIRKkiRJkjpjECpJkiRJ6oxBqCRJkiSpMwahkiRJkqTOGIRKkiRJkjpjECpJkiRJ6oxBqCRJkiSpMwahkiRJkqTOLJlK5l133bX22muvWaqKJGmhOe+8866rquWjrsdc5rFZkjSTujg2TykI3WuvvVi1atVs1UWStMAkuXLUdZjrPDZLkmZSF8dmh+NKkiRJkjpjECpJkiRJ6oxBqCRJkiSpMwahkiRJkqTOGIRKkjRLknwiybVJLu5J2znJGUkub++XtelJ8qEkVyS5KMk+o6u5JEmzxyBUkqTZ80ngOX1p7wDOrKpHAGe2zwGeCzyivb0a+HBHdZQkqVMGoZIkzZKq+hbwq77kFwIntI9PAA7qSf9UNb4L7JRkRTc1lSSpOwahkiR1a7eqWtM+vgbYrX28B3BVT76r27T7SPLqJKuSrFq7du2MVeyUc9fNWFmSJA1jECpJ0ohUVQG1Ge87tqpWVtXK5cuXz0LNJEmaPQahkiR165fjw2zb+2vb9J8DD+rJt2eb1pmD91vW5eYkSQuUQagkSd06HTi8fXw4cFpP+mHtKrlPAm7sGbYrSdK8sWTUFZAkab5K8hlgf2DXJFcDfwm8B/hckiOBK4HfbbN/GXgecAVwG/CKzissSVIHDEIlSZolVfX7Q156xoC8BfzR7NZIkqTRcziuJEmSJKkzBqGSJEmSpM4YhEqSJEmSOmMQKkmSJEnqzEgWJjrmmGO49dZbeexjH8uBBx44iipIkiRJkkZgJEHounXruOOOO1izxsufSZIkSdJC4nBcSZIkSVJnDEIlSZIkSZ0xCJUkSZIkdcYgVJIkSZLUGYNQSZIkSVJnDEIlSZIkSZ0xCJUkSZIkdcYgVJIkSZLUGYNQSZIkSVJnDEIlSZIkSZ0xCJUkSZIkdcYgVJIkSZLUGYNQSZIkSVJnDEIlSZIkSZ0xCJUkSZIkdcYgVJIkSZLUGYNQSZIkSVJnDEIlSZIkSZ0xCJUkSZIkdcYgVJIkSZLUGYNQSZIkSVJnDEIlSZIkSZ0xCJUkSZIkdcYgVJIkSZLUGYNQSZIkSVJnDEIlSZIkSZ0xCJUkaQSSvCXJD5NcnOQzSbZJ8tAk5yS5IslJSZaOup6SJM00g1BJkjqWZA/gjcDKqnossBg4FHgv8P6q+jVgHXDk6GopSdLsMAiVJGk0lgDbJlkCbAesAZ4OnNy+fgJw0IjqJknSrDEIlSSpY1X1c+B9wM9ogs8bgfOAG6pqQ5vtamCPQe9P8uokq5KsWrt2bRdVliRpxhiESpLUsSTLgBcCDwV2B7YHnrOp76+qY6tqZVWtXL58+SzVUpKk2WEQKklS954J/LSq1lbVXcCpwFOAndrhuQB7Aj8fVQUlSZotBqGSJHXvZ8CTkmyXJMAzgEuAs4BD2jyHA6eNqH6SJM0ag1BJkjpWVefQLEB0PvADmuPxscCfAn+c5ApgF+C4kVVSkqRZsmTyLJIkaaZV1V8Cf9mX/BNgvxFUR5KkztgTKknSBJLcL8meSe436rrMtlPOXTfqKkiSFgCDUEmS+iR5bJJ/SvITmsun/Ay4McmPkxyT5DdGXEVJkuaszoPQL33pS9x1110AXH/99XzpS1/qugqSJA2V5LPAv9Jcv/NlwK7A0vb+5TQr1n66zTdvnHLuOg7eb9moqyFJWgA6nxO6Zs0axsbGAFi/fj1r1qzpugqSJE3kX6rqiwPS1wHfaW9/n+T53VZLkqT5weG4kiT16A1Ak+y5KfnmA3tBJUldMQiVJGm4S0ZdAUmS5huDUEmShsuoKyBJ0nzjdUIlSRpuaZK/HvRCVf1F15WRJGk+MAiVJGm4AA8akF5dV2S2jV8j1LmhkqTZZhAqSdJwd1TVK0ZdCUmS5hPnhEqSNJxzQiVJmmEGoZIkDfesUVdAkqT5xiBUkqQhquq7SZ6V5Lgk/w6QZGWSp4+6brOh5t1MV0nSlsggVJKkIZK8AfgwcDnwtDb5duBvR1YpSZLmOINQSZKGezPwzKp6DzDWpv0P8MjRVWn2pG8G7PiKuZIkzSSDUEmShtsBuKp9PD5YdStg/WiqI0nS3GcQKknScN8C3tGX9kbgrBHUZdYdvN+ye/V+es1QSdJs8DqhkiQN9wbg35P8AbBDkh8BNwPPH221JEmauwxCJUkaoqrWJNkX2A94MM3Q3HOramzid85NJ5+zjkOeaO+nJGl2GYRKkjREkvFpK99rb3enz9dAVJKk2eacUEmShtsA3NV3G0+b11wZV5I0W+wJlSRpuNuAx4y6EpIkzScGoZIkDTdWVVeOuhJdGCsITQ/owfstc2VcSdKsMQiVJGm4bZKcQHNd0HXAZcB/VNXPR1stSZLmLueESpI03LuB1cB1wP2BlwKXJpmXl2gpoOqe584LlSTNBntCJUkaoqr+qj8tyQtpgtMvdl8jSZLmPoNQSZKmoKpOS3LnqOshSdJc5XBcSZJ6JNltsjxV9ZVNyTeXBFgUSO5Jc3EiSdJsMAiVJOnevpHkn5P87yT3Ok4mWZTkSUn+GThzRPWTJGlOMwiVJOneHg9cAnwMuDnJD5J8J8kPgJuAjwAXA/uMsI4zrndRos+f44JEkqTZ45xQSZJ6VNV64BjgmCQPAn4D2InmEi0XeXkWSZKmxyBUkqQhquoq4KpR16MLi3rmgr74ic4FlSTNHofjSpI0Akl2SnJykv9Jcmk7B3XnJGckuby9NxqUJM07BqGSJI3GB4GvVNWjgMcBlwLvAM6sqkfQLHz0jlFU7JRznRMqSZo9BqGSJHUsyf2BpwHHQTMPtapuAF4InNBmOwE4aDQ1lCRp9hiESpI0RJLfn6WiHwqsBY5P8v0kH0+yPbBbVa1p81wDDLwWaZJXJ1mVZNXatWtnpELrN4b1G5uJoWM1I0VKkjSQQagkScN9dJbKXUJziZcPV9XjgVvpG3pbVUVz5ZT7qKpjq2plVa1cvnz5LFVRkqTZYRAqSdJwmTzLZrkauLqqzmmfn0wTlP4yyQqA9v7aWdr+fSxZVCxZ1MS8s/WhJUmCEV+i5Y477uCnP/0pRx111IT5lixZwsEHH8wXvvAFdt11Vw477DB22GGHScu/6aabOOmkkzj00EMnzT9Z3qmUtdDYNtLCsQC/79sm+dagF6rqaZtbaFVdk+SqJI+sqh8BzwAuaW+HA+9p70/b3G1IkrSlmhM9oRs2bODkk09m/fr1/OIXv+Css87apPedddZZXHnllZuUf7K8UylrobFtpIVjAX7f76JZPGjQbbreAHw6yUXA3sDf0QSfz0pyOfDM9nknFuWesb9OCZUkzaY5EYQCbNy48e7Hq1at4uabb54w/0033cT5559PVXHeeedNmH+yvFMpa6GxbaSFY4F+3++qqhMG3aZbcFVd0M7r/M2qOqiq1lXV9VX1jKp6RFU9s6p+NRMfYiZ5+RZJ0nR1HoRef/31NGstbL6NGzdOehb+rLPOuns7VTVh/snyTqWshca2kRaOBfp93zh5lvnjzg2hqukVlSRptkwahM7GMvAz4YILLpjw9QsvvPDu3tONGzdOmH+yvFMpa6GxbaSFYyF+36tq2ajr0JWxgq2XFGOT5Dt4vwXTJJKkWTJpEDrTy8DvsssuJNM/xbr33ntP+PrjHvc4Fi9eDMDixYsnzD9Z3qmUtdDYNtLCsRC/70lOTfJbfWm/leTkUdVJkqS5bs7MCe21ePFiDjjggAnzHHDAAXcHu0kmzD9Z3qmUtdDYNtLCsUC/7/8H+E5f2n8D8+7DLwrctTFenkWSNOvmTBA6fvYdYOXKlZNeGmDHHXdkn332IQlPeMITJsw/Wd6plLXQ2DbSwrFAv+93ANv3pd2PZtVcSZK0GeZEELpkyRIOOeQQli5dyu67777JZ98POOAAHvKQh2xS/snyTqWshca2kRaOBfh9/yrw0SQ7ArT3xwBfGWmtZsHGdkGiu8aaxYlOOXedK+FKkmZFprJS7cqVK2vVqlXT2uDHP/5xVq9eTVWxzTbbsGLFCl71qldNq0xJ0tyU5LyqWjnqegyTZBnwL8BvA78Cdgb+A3h5Vd0wyrqNm4ljM8DnzlnHxrFQwNJFxfjyDS5EJEkLSxfH5iWzWbgkSXNZVa0DDkyyAtgTuKqqrhlxtWZFgA1jsN1WzcnpMS/VIkmaJQahkiRNoqrWJLkGSJJFbdpkVzORJEkDzIk5oZIkjUKS3ZN8Icn1wAaaBYnGb/NKgK0WQxWsb1fJPXi/Zc4LlSTNOINQSZKG+yiwHngGcAuwD3A68NpRVkqSpLnM4biSJA33ZODBVXVrkqqqC5McSXPt0I+NuG4z6pAnDl6AyIWJJEkzzSBUkqThNtIMwwW4Icly4CZgj9FVaXaccu467tgQli5uFiZaFANQSdLscDiuJEnDnQM8r338VeAk4FRg+tdEkSRpgTIIlSRpuJcD32wfvxk4C7gYeMnIajSLbt0QNlZzXZYqXJRIkjQrHI4rSdIQVXVDz+Pbgb8ZYXUkSZoX7AmVJGmIJEuT/HWSy5Pc2t7/TZJtRl23mbZhDLZfUixJcddYSEZdI0nSfGVPqCRJw30YeCTwRuBK4CHAu2gWJnrlCOslSdKcZRAqSdJwBwEP7xmWe0mSc4ArmGdBaAJj1dxvvbgYq2aFXEmSZprDcSVJGu4aYLu+tG2BNSOoiyRJ84I9oZIkDXci8JUk/wRcDTwI+CPgU0mePp6pqr4xovrNmMVtr+eGMSjCotTdr/Wuknvwfss45dx1XkNUkrTZDEIlSRruNe39u/rSX9veAAp4WGc1kiRpjjMIlSRpiKp66Kjr0KVbN4S7xsL9tx5jwxiQe3pBe3s+7QWVJE2Hc0IlSdpESR6V5CGjrockSXOZQagkSUMkOSTJdUm+muRVwPnApUkOH3XdZtptd4UCtt9qjNs3NNcJ3dhOC+3t+eydHypJ0uZwOK4kScO9G3gZzUnbk4Dfolkt96PACSOslyRJc5ZBqCRJw62oqq8AJElVndc+3mO01Zp52y4pbly/iJvWL2KHpcWdG8J2W9V95n86H1SSNF0Ox5Ukabgbk+zSPv4DgCRbA3eOrkqSJM1tBqGSJA33FmBrgKr6TJv2EOCDI6vRLNlQzZzQbRYX6zfCNkuKDWNw8jn3zAE95dx1zgmVJE2bw3ElSRqiqk4ekHYZzVxRSZK0GQxCJUmaQJJXAC8H9gB+DpxYVcePtlYzb+MYBNhuq+L2DWFRYFHuncf5oJKkmWAQKknSEEmOAg4D/gG4kmYo7tuT7F5V9oZKkrQZnBMqSdJwrwKeXVXHVtVXq+pY4DnAq2ei8CSLk3w/yRfb5w9Nck6SK5KclGTpTGxnU2y9uLhzLNx2V1h35yKq4DKrwpUAABFySURBVK6xpivUeaCSpJlkECpJ0nDbA2v70q4Htp2h8t8EXNrz/L3A+6vq14B1wJEztB1JkrYYBqGSJA33FeDTSR6ZZNskjwJOAL463YKT7AkcCHy8fR7g6cD4YkgnAAdNdzubXp/mfrutigA337WIrRYV6zeGsWpe610pV5KkzWUQKknScK8HbgYuAm4BLgRuBd4wA2V/AHg7MNY+3wW4oao2tM+vplkMSZKkecUgVJKkIarqpqo6jGb47Qpg26o6rKpumE65SZ4PXFtV523m+1+dZFWSVWvX9o8W3jxVcPOGptezgB2XNrHx0sXFi5/YrIp7yBO3rNVxnasqSXOTQagkSZOoqvHeyoPaIbnT9RTgBUlWA5+lGYb7QWCnJOMr1+9Jc0mYQfU5tqpWVtXK5cuXz0B1JEnqjkGoJEl9kuyR5NQk/5Pk+CSPoVlA6CPARUkOnU75VfXOqtqzqvYCDgW+UVUvBc4CDmmzHQ6cNp3tSJK0Jeo8CF2xYgWLFjWbXbp0KStWrOi6CpIkTeYjNKvTvgUIzUJEr6qqBwAvBt41S9v9U+CPk1xBM0f0uFnazn3cuiFst7hYFHjgdhvvTr99Qzjl3HUjG/o60XYP3m/LGh4sSdo0SybPMrMOPPBAzj//fDZu3Mguu+zCgQce2HUVJEmazJOBFVW1Psk3gRuAfwOoqtOSfGqmNlRVZwNnt49/Auw3U2VLkrQlcjiuJEn3tVVVrQeoqtuAW6qqel7PaKo1e7ZbUlx9+2KqYFGahYoAtlncPBjW6zjbPaT2dkrS/NN5T6gkSXPAkiQHcE+w2f988WiqJUnS3GcQKknSfV0LfKLn+fV9z6/ttjqzL8Cv7goJXHv7Ih6w7Rhjfb2ig9hTKUmaKoNQSZL6tKvWSpKkWeCcUEmSBMAe2zSXQ33Ats39or6Zr6NaIVeSNL8YhEqSJEmSOmMQKkmSGANuvCuMFfzsluHrLtkbKkmaLoNQSZIkSVJnDEIlSRJjFZ75wDsBePD9NjLWsyJu0vSAjq+Ea2+oJGk6DEIlSZIkSZ0xCJUkSSxOsbHt/bzujkWsvX3x3dcHrWquBzreG2qPqCRpOgxCJUmSJEmdMQiVJEkEWLKouTbortuMsdt2G1k/1qyWW9x7TigDnkuSRmeujUwxCJUkSZIkdcYgVJIkkcBf/XAMgGtua64TuvXiIjS9o/29nvaCStKWY679JhuESpIkSZI6YxAqSZKogofusD0AD9xuI1WwoekYdTXcOci/laQtmUGoJEmSJKkzBqGSJIkEHrBk7O5rg941FhalST/5nKZXba7NOVrI/FtJ2pIZhEqSJEmSOmMQKkmSANhqEVx/Z/OvweJFxaI06Yc80V41SdLMMQiVJEmSJHVmyagrIEmSRu/g/ZZx8KgrIUlaEAxCJUkSnztnHYvTXKolPfcw+SI3p5y7zoVwJEmbzOG4kiRJkqTOGIRKkiSq4L/XLr2793OsTTt4v2Wccu46Tjl33dD32gsqSZoKg1BJkiRJUmcMQiVJEosCK7YZY6ya56G5NMv4fM+Z6u2cqEdVkrQwGIRKkiRJkjpjECpJkgDYeesxoJkLumgTV8adKuePSpIMQiVJkiRJnTEIlSRJ3LR+EUtShOb6oPZYSpJmi0GoJEkdS/KgJGcluSTJD5O8qU3fOckZSS5v740EJUnzjkGoJEnd2wD8SVU9GngS8EdJHg28Azizqh4BnNk+78ROW4+xeBF3XyfUVWwlSbPFIFSSpI5V1ZqqOr99fDNwKbAH8ELghDbbCcBBo6mhJEmzxyBUkqQRSrIX8HjgHGC3qlrTvnQNsFtX9Vhz62K2Xlx3P3dOqCRpthiESpI0IknuB5wCvLmqbup9raoKqCHve3WSVUlWrV27toOaSpI0c0YShC5btowdd9yRFStWjGLzkiSNXJKtaALQT1fVqW3yL5OsaF9fAVw76L1VdWxVrayqlcuXL5+R+my7xF5QSVI3loxio69//etHsVlJkrYISQIcB1xaVf/Y89LpwOHAe9r700ZQPUmSZtVIglBJkha4pwAvB36Q5II27V00wefnkhwJXAn8blcV2nHpGFVwyBPtBZUkzS6DUEmSOlZV3wYy5OVndFkXSZK65sJEkiSJRWmuEer1QSVJs80gVJIkSZLUGYNQSZIkSVJnDEIlSZIkSZ1xYSJJkgR4fVBJUjfsCZUkSYCLEkmSumEQKkmS7AWVJHXGIFSSJAEGopKkbhiESpIkSZI6YxAqSZIkSeqMQagkSZIkqTMGoZIkSZKkzhiESpIkSZI6YxAqSZIkSeqMQagkSZIkqTMGoZIkSZKkzqSqNj1zsha4cga2uytw3QyUs1DYXlNje02N7TU1ttfUTNZeD6mq5V1VZj7y2DwyttfU2F5TY3tNje01NSM/Nk8pCJ2xjSarqmpl5xueo2yvqbG9psb2mhrba2psr7nDv9XU2F5TY3tNje01NbbX1GwJ7eVwXEmSJElSZwxCJUmSJEmdGVUQeuyItjtX2V5TY3tNje01NbbX1Nhec4d/q6mxvabG9poa22tqbK+pGXl7jWROqCRJkiRpYXI4riRJkiSpM9MOQpM8J8mPklyR5B0zUam5KsnqJD9IckGSVW3azknOSHJ5e7+sTU+SD7XtdlGSfXrKObzNf3mSw0f1eWZakk8kuTbJxT1pM9Y+SZ7Qtv8V7XvT7SecWUPa6+gkP2/3sQuSPK/ntXe2n/1HSX67J33gdzTJQ5Oc06aflGRpd59u5iV5UJKzklyS5IdJ3tSmu4/1maCt3L/mCY/N9/DYPDGPzVPjsXlqPDZvugV3bK6qzb4Bi4EfAw8DlgIXAo+eTplz+QasBnbtS/t/gHe0j98BvLd9/DzgP4AATwLOadN3Bn7S3i9rHy8b9WebofZ5GrAPcPFstA9wbps37XufO+rPPAvtdTTw1gF5H91+/7YGHtp+LxdP9B0FPgcc2j7+CPC6UX/mabbXCmCf9vEOwGVtu7iPbXpbuX/Ng9tEf5eFeMNj82Tt47F5+u3lb+fw9vLYPP22mpf713R7QvcDrqiqn1TVeuCzwIvbKP2KJDe2j78MkOSW/gKSXJxkr/bxYe1ZjwuTnDjNum0pXgic0D4+ATioJ/1T1fgusFOSFcBvA2dU1a+qah1wBvCcJG9p2/JnSda2jz+eZK/es3Hjets6yZ+2Z4guTPKe2fywE6mqbwG/6kueqfZZAexYVd+t5pv1KeCgJL/VttUlSW4fP4sEd58d37W3Mkm+mGT/9vFzkpzfttuZM90ekxnSXsO8EPhsVd1ZVT8FrqD5fg76jr6wPUv4dODk9v0n0LTXw3vOtG3sebx7krOT3OuaUkmOSXJE+3jfJN9p2+vcJDtMtw2moqrWVNX57eObgUuBPXAfu48J2mqYBb9/zTEemyfnsbnlsXlqPDZPjcfmTbfQjs1LNjXjEHsAV/U8vxp4YlXt3f4h31pVz9+UgpI8Bvgz4MlVdV2SnadZt1Eo4GtJCvhoVR0L7FZVa9rXrwF2ax8Pars9hqVX1fuA97d/9JVV9XqA8X8ShknyXJqd9IlVddsW2K4z0j7t7er+9Kr6T2Dvtp2+WFV7b0qlkiwHPgY8rap+uoW12+uTHAasAv6k/THeA/huT57xdoEB31FgF+CGqtrQm7+qfgzsDc0/S73tlQlGt6QZznES8HtV9b0kOwK3b/5HnJ727/144Bzcxyarx17c01ZPwf1rPvDYfG8em6fO382p87dzEh6bN91CODZ3vTDRtm1kfWGaMdu923868Pmqug6gqjb1LNOW5KlVtQ/wXOCPkjyt98X2DM1sLEfcewbjqL7XngkcX1W3tXXYYtt1FttnIme1++O/JNm2J/1JwLfaM0tbUrt9GHg4zY/FGuAfOt7+p9v97PQkD+hJfySwpqq+B1BVN/X8yHUqyf2AU4A3V9VNva+5j93bgLZy/1qYPDZ7bB7K381N4m/nJDw2b7qFcmyebhD6c+BBPc/3bNOGub2Nrp8A/CbNj/C8UVU/b++vBb5A0x3+yzRDBWjvr22zD2u7qbYpwI/bdn0ycHiSR07zo3Rpptrn5+3j/vTJHEDzpS7g5ZtR/05V1S+ramNVjdGcqduvfWmq7XU9zRCXJX3pk3lpu69dBLx5sz/ILEmyFc0P96er6tQ22X1sgEFt5f41b3hs7uGxebP4uzkF/nZOzGPzpltIx+bpBqHfAx6RZqWlpcChwOmTvamNkm+kmSw77hs0c1Z2gWbVrGnWrVNJth8fB51ke+DZwMU07TG+gtfhwGnt49OBw9J4EnBjOyzhq8CzkyxLs1LYs9u0TXE7cBuwVU/aGcArkmzX1m1La9cZaZ/2tZuSPCnN2IHDesqaUHsG7lfce3/8LvC0JA+FLafdxn+wW79Ds49B016HJtm6rfMjaCbqD/yOtp/5LOCQ9v29bb8prufe7fUjYEWSfdt67tDzI9eJ9u9+HHBpVf1jz0vuY32GtZX717zhsbnlsXmz+bs5Bf52DuexedMtuGNzTX8lp+fRrN70Y+ConvT9acZg9+bdCHybZnzzSTQ/yBcDe7WvH94+vxD4ZJv2AuCvp1vP2b7RrEB1YXv74Xhb0Iy/PhO4HPg6sHObHuD/a9vtBzRzScbLeiXN5OIrgFf0becI4Jie53sBt7bteh7woTb9lp487wAuAS4A/q5Ney3w2o7b6DM0wwjuohmHfuRMtg+wst1/fgwcA6SvnS7uq89qmh+b7wBfA+4PfBHYv339ucD327/pGT3b+PgI2+vEtj0uovnxWdGT/6j2s/+InpXhGP4dfRjNj9UVwOeBrfu2f0vf87Pbfejb7e0hbTsf0b6+b9ueF7b39wN2B77cUXs9leaM5kVtPS9oP7v72Ka3lfvXPLlN8HfZH4/NzOTvQvvaEXhsnte/m5O0l7+dw9vLY/P022pe7l9pC5AkSZIkadZ1vTCRJEmSJGkBMwiVJEmSJHXGIFSSJEmS1BmDUEmSJElSZwxCJUmSJEmdMQjVgpbkUUnOTfK9JBckOa7num2fTPLTNn38dsuQcrZN8s0kizezHg9OcmJbl4uT7Nqmf729HpYkSQuCx2Zp/jMI1UK3Bnh2Ve1bVXsDNwFv7nn9bVW19/htgnJeCZxaVRunWoEk29Bcd+w44IlV9diquq59+UTgD6dapiRJc5jHZmmeMwjVglZVN1bVDQBJFgHbADdsRlEvBU5ry9k/ybeSfCnJj5J8JMmiJK9M8oHxNyT5gyTvB54ObEtz8d8fJHlvT7mnA7+/eZ9OkqS5x2OzNP8ZhGrBa4frXACsBR4HfGyK718KPKyqVvck7we8AXg08HDgRcDngP+bZKs2zyuATwDLgT2AA4C9gX2THARQVeuArZPssnmfTpKkucdjszS/GYRqwauq29vhPLsBFwJHTbGIXbnvGdpzq+on7RCgzwBPrapbgG8Az0/yKGCrqvoBEOCrVbW2qjYAnwae1lPWtcDuU/5gkiTNUR6bpfnNIFRqtQeZzwL7TvGtt9MMFbpXcUOefxw4guZM6/Ft2k2TlL9Nuw1JkhYUj83S/GQQqgUtySOSPLh9HOAFwLlTKaMdlrO4XcRg3H5JHtrOZfk94Ntt3nOABwEvoTkLC3Ae8PQku7Yr+P0+8M2eOj0QWL15n1CSpLnFY7M0/xmEaqG7H3ByO+/k+8AS4O83o5yvAU/tef49msUMLgV+Cnyh57XPAf/VHiCpqiuBo4FvARcAq6rqtDbvE4DvtmeCJUlaCDw2S/NcqvpHJkiaqiT7AG+pqpcn2R94a1U9f0jeLwLvr6ozN6HcDwKnb0peSZJ0D4/N0pbLnlBpBlTV+cBZE10QO8lOSS4Dbp/CgetiD3KSJE2dx2Zpy2VPqCRJkiSpM/aESpIkSZI6YxAqSZIkSeqMQagkSZIkqTMGoZIkSZKkzhiESpIkSZI6YxAqSZIkSerM/w/1zLAxPhkKAAAAAABJRU5ErkJggg==\n", "text/plain": [ "

" ] }, "metadata": { "needs_background": "light" } }, { "output_type": "execute_result", "data": { "text/plain": [ "5" ] }, "metadata": {}, "execution_count": 15 } ], "source": [ "fig = plt.figure('Распределение признака \"ЗП (руб)\"', figsize=figsize3)\n", "fig.subplots_adjust(top=0.8)\n", "fig.suptitle('Распределение признака \"ЗП (руб)\"', fontsize=18)\n", "\n", "axes = fig.subplots(1, 2)\n", "ax = axes[0]\n", "ax1 = axes[1]\n", "\n", "# Усы\n", "sns.boxplot(\n", " ax=ax,\n", " data=hh_data,\n", " x='ЗП (руб)', \n", " orient='h', # Горизонтальная расположение\n", " palette=[colors[0], colors[1]]\n", ")\n", "\n", "ax.set_xticklabels([f\"{round(x)}тыс.\" for x in ax.get_xticks()/1000])\n", "\n", "# Гистограмма\n", "salary_of_clients = hh_data.groupby(['ЗП (руб)', 'Возраст'])['ЗП (руб)'].count()# Сортируем и считаем каждую группу по возрасту\n", "\n", "sns.histplot(\n", " ax=ax1,\n", " data=hh_data,\n", " y='Возраст',\n", " x=\"ЗП (руб)\" \n", ")\n", "\n", "ax1.set_ylabel('Возраст (лет)', fontsize=12)\n", "ax1.set_xticklabels([f\"{round(x)}тыс.\" for x in ax1.get_xticks()/1000]) # округление по оси X\n", "\n", "plt.show()\n", "\n", "\n", "# Cколько соискателей требуют заработную плату выше 1 миллиона рублей.\n", "above_million = hh_data[hh_data['ЗП (руб)'] > 1000000].reset_index().count()\n", "above_million[1]" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "6c39ca13-225e-48f7-a85c-ab07a6cc852a", "metadata": { "id": "6c39ca13-225e-48f7-a85c-ab07a6cc852a" }, "source": [ "Выводы\n", "---\n", "Предельные значения признака 1 руб. и 24'304'876 руб.\n", "\n", "Минимальное значение можно объяснить тем, что возможно, соискатели закончили обучение и готовы пойти на практику без должного уровня оплаты. \n", "Либо в целях маркетингового хода укали оплату существенно ниже рынка в надежде, что их резюме будет выигрывать в показе по отношению к остальным.\n", "\n", "Заработная плата большинства соискателей находится в интервале 50'000 - 60'000 руб\n", "\n", "Пять человек желают зарплату выше 1 млн руб.\n", "\n", "Есть аномалия для признака \"возраст\" 100 лет" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "eab2206d-d95b-468b-8e5f-34381abf0ce7", "metadata": { "id": "eab2206d-d95b-468b-8e5f-34381abf0ce7" }, "source": [ "4. Постройте диаграмму, которая показывает зависимость **медианной** желаемой заработной платы (**\"ЗП (руб)\"**) от уровня образования (**\"Образование\"**). Используйте для диаграммы данные о резюме, где желаемая заработная плата меньше 1 млн рублей.\n", "*Сделайте выводы по представленной диаграмме: для каких уровней образования наблюдаются наибольшие и наименьшие уровни желаемой заработной платы? Как вы считаете, важен ли признак уровня образования при прогнозировании заработной платы?*" ] }, { "cell_type": "code", "source": [ "sorted_salary = hh_data[hh_data['ЗП (руб)'] < 1000000]\n", "sorted_salary.groupby('Образование')['ЗП (руб)'].median().plot()" ], "metadata": { "id": "T7kruuqyWb89", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 296 }, "outputId": "ae95d10a-207f-42be-c50e-4f7a0536a7ed" }, "id": "T7kruuqyWb89", "execution_count": 16, "outputs": [ { "output_type": "execute_result", "data": { "text/plain": [ "" ] }, "metadata": {}, "execution_count": 16 }, { "output_type": "display_data", "data": { "image/png": "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\n", "text/plain": [ "

" ] }, "metadata": { "needs_background": "light" } } ] }, { "cell_type": "code", "source": [ "bar_data = hh_data[hh_data['ЗП (руб)']<1e6].groupby('Образование', as_index=False).median()\n", "fig = px.bar(\n", " data_frame=bar_data,\n", " x='Образование',\n", " y='ЗП (руб)',\n", " title='Медианная з/п по уровню образования',\n", " color='Образование'\n", ")\n", "fig.show()" ], "metadata": { "id": "jqD5e8tLzxQ2", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 542 }, "outputId": "bdcbf167-f9f3-4501-fdfe-895b794bf8ad" }, "id": "jqD5e8tLzxQ2", "execution_count": 17, "outputs": [ { "output_type": "display_data", "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "

\n", "

\n", "\n", "" ] }, "metadata": {} } ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "dc463319-3f85-47dd-b66e-aecb0be0c76f", "metadata": { "id": "dc463319-3f85-47dd-b66e-aecb0be0c76f" }, "source": [ "Выводы\n", "---\n", "Высшее образование по медианному показателю оплачивается выше всех остальных категорий.\n", "\n", "Наименьшие уровни желаемой заработной платы наблюдаются в категории среднее и среднеспециальное." ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "0112af31-f6b0-4e3b-82ab-71296e752e5e", "metadata": { "id": "0112af31-f6b0-4e3b-82ab-71296e752e5e" }, "source": [ "5. Постройте диаграмму, которая показывает распределение желаемой заработной платы (**\"ЗП (руб)\"**) в зависимости от города (**\"Город\"**). Используйте для диаграммы данные о резюме, где желая заработная плата меньше 1 млн рублей.\n", "*Сделайте выводы по полученной диаграмме: как соотносятся медианные уровни желаемой заработной платы и их размах в городах? Как вы считаете, важен ли признак города при прогнозировании заработной платы?*" ] }, { "cell_type": "code", "source": [ "fig = px.box(\n", " sorted_salary,\n", " y='Город',\n", " x='ЗП (руб)',\n", " color='Город',\n", " title='Распределение желаемой заработной платы в зависимости от города',\n", " notched=True,\n", " points=\"all\"\n", ")\n", "fig.show()" ], "metadata": { "id": "ToHBpYNHKT_-", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 542 }, "outputId": "1ff43a45-e443-4c64-fe28-49c53f209ae6" }, "id": "ToHBpYNHKT_-", "execution_count": 18, "outputs": [ { "output_type": "display_data", "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", "

\n", "