MotoPanda commited on
Commit
a8ead78
·
verified ·
1 Parent(s): 73ed48e

Update app.py

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. app.py +14 -14
app.py CHANGED
@@ -25,7 +25,7 @@ with st.sidebar:
25
  st.write("Выбрано:", sphere)
26
 
27
  job = st.selectbox(
28
- "Выбери профессию:", options=list(df1['Профессия'].unique()), key=2)
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
- if sphere_change == "Да":
107
- mask_sphere = new_df['Сфера'] != 0
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 = 3
 
 
 
 
 
 
 
 
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)