Spaces:
Running
Running
Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -25,7 +25,7 @@ with st.sidebar:
|
|
25 |
st.write("Выбрано:", sphere)
|
26 |
|
27 |
job = st.selectbox(
|
28 |
-
"Выбери
|
29 |
st.write("Выбрано:", job)
|
30 |
|
31 |
# st.write(df.columns)
|
@@ -35,7 +35,7 @@ with st.sidebar:
|
|
35 |
min_value=0, # Минимальное значение
|
36 |
step=1, # Шаг единицы
|
37 |
format='%d', # Формат для целых чисел
|
38 |
-
max_value=(df1['ЗП в вакансии'].max() - 50000)
|
39 |
# ("IT", "Продажи")
|
40 |
)
|
41 |
st.write("Выбрано:", dohod)
|
@@ -103,14 +103,8 @@ with st.sidebar:
|
|
103 |
|
104 |
def table(sphere: str, list_with_skills: list, dohod, sphere_change, gotov_uchitsia):
|
105 |
new_df = pd.merge(df1, df2, on='Навыки', how='outer')
|
106 |
-
|
107 |
-
|
108 |
-
else:
|
109 |
-
mask_sphere = new_df['Сфера'] == sphere
|
110 |
-
try:
|
111 |
-
new_df2 = new_df[new_df['ЗП в вакансии'] >= dohod][mask_sphere]
|
112 |
-
except:
|
113 |
-
new_df2 = new_df[mask_sphere][new_df['ЗП в вакансии'] >= (dohod - 50000)]
|
114 |
|
115 |
new_df2['Есть_в_списке'] = new_df2['Навыки'].apply(lambda x: 1 if x in list_with_skills else 0)
|
116 |
result = new_df2.groupby(['Профессия', 'Сфера', 'ЗП в вакансии']).agg(
|
@@ -168,13 +162,19 @@ st.pyplot(fig)
|
|
168 |
if gotov_uchitsia == "Нет":
|
169 |
count_course = 0
|
170 |
else:
|
171 |
-
count_course =
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
172 |
|
173 |
mask_len = df_fin['Недостающие навыки'].apply(lambda x: len(x) <= count_course)
|
174 |
-
df_fin = df_fin[mask_len]
|
175 |
df_fin_sort = df_fin.sort_values(by=['ЗП в вакансии'], ascending=[False]).reset_index(drop=True)
|
176 |
|
177 |
st.header('Вакансии, которые вам будут интересны')
|
178 |
st.dataframe(df_fin_sort, width=1100, height=500)
|
179 |
-
|
180 |
-
|
|
|
25 |
st.write("Выбрано:", sphere)
|
26 |
|
27 |
job = st.selectbox(
|
28 |
+
"Выбери сферу:", options=list(df1['Профессия'].unique()), key=2)
|
29 |
st.write("Выбрано:", job)
|
30 |
|
31 |
# st.write(df.columns)
|
|
|
35 |
min_value=0, # Минимальное значение
|
36 |
step=1, # Шаг единицы
|
37 |
format='%d', # Формат для целых чисел
|
38 |
+
# max_value=(df1['ЗП в вакансии'].max() - 50000)
|
39 |
# ("IT", "Продажи")
|
40 |
)
|
41 |
st.write("Выбрано:", dohod)
|
|
|
103 |
|
104 |
def table(sphere: str, list_with_skills: list, dohod, sphere_change, gotov_uchitsia):
|
105 |
new_df = pd.merge(df1, df2, on='Навыки', how='outer')
|
106 |
+
new_df2 = new_df
|
107 |
+
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
108 |
|
109 |
new_df2['Есть_в_списке'] = new_df2['Навыки'].apply(lambda x: 1 if x in list_with_skills else 0)
|
110 |
result = new_df2.groupby(['Профессия', 'Сфера', 'ЗП в вакансии']).agg(
|
|
|
162 |
if gotov_uchitsia == "Нет":
|
163 |
count_course = 0
|
164 |
else:
|
165 |
+
count_course = 5
|
166 |
+
|
167 |
+
if sphere_change == "Да":
|
168 |
+
mask_sphere = df_fin['Сфера'] != 0
|
169 |
+
else:
|
170 |
+
mask_sphere = df_fin['Сфера'] == sphere
|
171 |
+
|
172 |
+
|
173 |
+
|
174 |
|
175 |
mask_len = df_fin['Недостающие навыки'].apply(lambda x: len(x) <= count_course)
|
176 |
+
df_fin = df_fin[mask_len][mask_sphere][df_fin['ЗП в вакансии'] >= dohod]
|
177 |
df_fin_sort = df_fin.sort_values(by=['ЗП в вакансии'], ascending=[False]).reset_index(drop=True)
|
178 |
|
179 |
st.header('Вакансии, которые вам будут интересны')
|
180 |
st.dataframe(df_fin_sort, width=1100, height=500)
|
|
|
|