Update app.py

app.py

@@ -8,17 +8,26 @@ st.title('Каталог профессий IT и Продажи')
 
 st.sidebar.title('Выбор параметров для подбора вакансий')
 
-with open('main_table.json', 'r') as json_file:
+with open('catalog.json', 'r') as json_file:
     data_main = json.load(json_file)
-df1 = pd.DataFrame(data_main)
+df3 = pd.DataFrame(data_main)
 
-with open('dop_table.json', 'r') as json_file:
-    data_dop = json.load(json_file)
-df2= pd.DataFrame(data_dop)
+df1 = df3[['Сфера', 'Компания', 'Должность', 'Зарплата (руб.)', 'Необходимые навыки']]
+df2 = df3[['Должность', 'Необходимые навыки', 'Подходящие курсы Нетологии', 'Ссылки']]
 
 
-df1['Навыки'] = [i.lower().replace('.', '').replace('-', ' ') for i in df1['Навыки']]
-df2['Навыки'] = [i.lower().replace('.', '').replace('-', ' ')  for i in df2['Навыки']]
+#
+# with open('main_table.json', 'r') as json_file:
+#     data_main = json.load(json_file)
+# df1 = pd.DataFrame(data_main)
+#
+# with open('dop_table.json', 'r') as json_file:
+#     data_dop = json.load(json_file)
+# df2= pd.DataFrame(data_dop)
+
+
+df1['Необходимые навыки'] = [i.lower().replace('.', '').replace('-', '') for i in df1['Необходимые навыки']]
+df2['Необходимые навыки'] = [i.lower().replace('.', '').replace('-', '')  for i in df2['Необходимые навыки']]
 
 dohod = 0
 i = 0
@@ -29,7 +38,7 @@ with st.sidebar:
     st.write("Выбрано:", sphere)
 
     job = st.selectbox(
-        "Выбери профессию:", options=list(df1['Профессия'].unique()), key=2)
+        "Выбери сферу:", options=list(df1['Должность'].unique()), key=2)
     st.write("Выбрано:", job)
 
     # st.write(df.columns)
@@ -74,7 +83,7 @@ with st.sidebar:
     st.header('Выберите навыки, которые у Вас есть')
 
     list_skills = []
-    for i in sorted(set(df1['Навыки'])):
+    for i in sorted(set(df1['Необходимые навыки'])):
         skill = st.checkbox(i, key=f"{i}")
         if skill:
             list_skills.append(i)
@@ -114,15 +123,15 @@ with st.sidebar:
 
 
 def table(sphere: str, list_with_skills: list, dohod, sphere_change, gotov_uchitsia):
-    new_df = pd.merge(df1, df2, on='Навыки', how='outer')
+    new_df = pd.merge(df1, df2, on=['Необходимые навыки', 'Должность'], how='outer')
     new_df2 = new_df
 
 
-    new_df2['Есть_в_списке'] = new_df2['Навыки'].apply(lambda x: 1 if x in list_with_skills else 0)
-    result = new_df2.groupby(['Профессия', 'Сфера', 'ЗП в вакансии']).agg(
-        Skill=('Навыки', set),
-        Cours=('курс', set),
-        Links=('ссылка', set),
+    new_df2['Есть_в_списке'] = new_df2['Необходимые навыки'].apply(lambda x: 1 if x in list_with_skills else 0)
+    result = new_df2.groupby(['Должность', 'Сфера', 'Зарплата (руб.)']).agg(
+        Skill=('Необходимые навыки', set),
+        Cours=('Подходящие курсы Нетологии', set),
+        Links=('Ссылки', set),
         On_list=('Есть_в_списке', set)
     ).reset_index()
 
@@ -141,7 +150,7 @@ def table(sphere: str, list_with_skills: list, dohod, sphere_change, gotov_uchit
 
 
 
-    result2 = result[['Сфера', 'Профессия', 'ЗП в вакансии', 'Требуемые навыки для позиции', 'Недостающие навыки',
+    result2 = result[['Сфера', 'Должность', 'Зарплата (руб.)', 'Требуемые навыки для позиции', 'Недостающие навыки',
                       'Наименования доступных курсов',
                       'Ссылки на курс']]
     return result2
@@ -187,9 +196,8 @@ else:
 
 
 mask_len = df_fin['Недостающие навыки'].apply(lambda x: len(x) <= count_course)
-df_fin = df_fin[mask_len][mask_sphere][df_fin['ЗП в вакансии'] >= dohod]
-df_fin_sort = df_fin.sort_values(by=['ЗП в вакансии'], ascending=[False]).reset_index(drop=True)
+df_fin = df_fin[mask_len][mask_sphere][df_fin['Зарплата (руб.)'] >= dohod]
+df_fin_sort = df_fin.sort_values(by=['Зарплата (руб.)'], ascending=[False]).reset_index(drop=True)
 
 st.header('Вакансии, которые вам будут интересны')
 st.dataframe(df_fin_sort, width=1100, height=500)
-