Spaces:
Sleeping
Sleeping
Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -3,32 +3,25 @@ import pandas as pd
|
|
3 |
import numpy as np
|
4 |
import json
|
5 |
import random
|
|
|
6 |
st.title('Каталог профессий IT и Продажи')
|
7 |
|
8 |
st.sidebar.title('Выбор параметров для подбора вакансий')
|
|
|
9 |
with open('main_table.json', 'r') as json_file:
|
10 |
data_main = json.load(json_file)
|
11 |
-
|
12 |
-
|
13 |
with open('dop_table.json', 'r') as json_file:
|
14 |
data_dop = json.load(json_file)
|
|
|
15 |
|
16 |
-
df = pd.DataFrame(data_main)
|
17 |
-
df_dop = pd.DataFrame(data_dop)
|
18 |
-
|
19 |
-
with open('list1.json', 'r') as json_file:
|
20 |
-
table1 = json.load(json_file)
|
21 |
-
|
22 |
-
df1 = pd.DataFrame(table1)
|
23 |
-
|
24 |
-
# df = df[['Сфера ', 'Профессия ', 'ЗП в вакансии', 'Навыки ']]
|
25 |
-
# df = pd.DataFrame(columns=['Сфера', 'Профессия', 'ЗП Вакансии', 'Навыки', 'Недостающие навыки'])
|
26 |
dohod = 0
|
27 |
i = 0
|
28 |
-
|
29 |
with st.sidebar:
|
30 |
sphere = st.selectbox(
|
31 |
-
"Выбери сферу:", options = list(
|
32 |
# st.write("Выбрано:", sphere)
|
33 |
|
34 |
# st.write(df.columns)
|
@@ -62,7 +55,7 @@ with st.sidebar:
|
|
62 |
html = st.checkbox("HTML", key=f"{i+1}mlrw")
|
63 |
java = st.checkbox("Java", key=f"{i+1}mlre")
|
64 |
figma = st.checkbox("Figma", key=f"{i+1}mlrr")
|
65 |
-
power_bi = st.checkbox("
|
66 |
prodaji = st.checkbox("Продажи", key=f"{i+1}mlry")
|
67 |
analys_prodaj = st.checkbox("Анализ продаж", key=f"{i+1}mlru")
|
68 |
work_with_clients = st.checkbox("Работа с клиентами", key=f"{i+1}mlri")
|
@@ -72,9 +65,9 @@ with st.sidebar:
|
|
72 |
list_skills=[]
|
73 |
if but:
|
74 |
if python:
|
75 |
-
list_skills.append('
|
76 |
if sql:
|
77 |
-
list_skills.append('
|
78 |
if html:
|
79 |
list_skills.append('HTML')
|
80 |
if java:
|
@@ -90,24 +83,97 @@ with st.sidebar:
|
|
90 |
if riteil:
|
91 |
list_skills.append('ритейл')
|
92 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
93 |
# st.write(but)
|
94 |
# st.write(python)
|
95 |
# st.write(html)
|
96 |
# st.write(sphere_change)
|
97 |
# st.write(gotov_uchitsia)
|
98 |
-
mask_sphere = df1['Сфера '] == sphere
|
99 |
-
|
100 |
-
if sphere_change == "Да":
|
101 |
-
|
102 |
-
|
103 |
-
st.header('Вакансии, которые вам будут интересны')
|
104 |
-
df1 = df1[mask_sphere][df1['ЗП в вакансии'] >= dohod]
|
105 |
-
df1 = df1[['Сфера ', 'Профессия ', 'ЗП в вакансии', 'Навыки ']]
|
106 |
-
st.
|
107 |
-
|
108 |
-
|
109 |
-
|
110 |
-
|
111 |
-
|
112 |
-
|
113 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
import numpy as np
|
4 |
import json
|
5 |
import random
|
6 |
+
import matplotlib.pyplot as plt
|
7 |
st.title('Каталог профессий IT и Продажи')
|
8 |
|
9 |
st.sidebar.title('Выбор параметров для подбора вакансий')
|
10 |
+
|
11 |
with open('main_table.json', 'r') as json_file:
|
12 |
data_main = json.load(json_file)
|
13 |
+
df1 = pd.DataFrame(data_main)
|
14 |
+
|
15 |
with open('dop_table.json', 'r') as json_file:
|
16 |
data_dop = json.load(json_file)
|
17 |
+
df2= pd.DataFrame(data_dop)
|
18 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
19 |
dohod = 0
|
20 |
i = 0
|
21 |
+
|
22 |
with st.sidebar:
|
23 |
sphere = st.selectbox(
|
24 |
+
"Выбери сферу:", options = list(df1['Сфера'].unique()), key=i)
|
25 |
# st.write("Выбрано:", sphere)
|
26 |
|
27 |
# st.write(df.columns)
|
|
|
55 |
html = st.checkbox("HTML", key=f"{i+1}mlrw")
|
56 |
java = st.checkbox("Java", key=f"{i+1}mlre")
|
57 |
figma = st.checkbox("Figma", key=f"{i+1}mlrr")
|
58 |
+
power_bi = st.checkbox("Power BI", key=f"{i+1}mlrt")
|
59 |
prodaji = st.checkbox("Продажи", key=f"{i+1}mlry")
|
60 |
analys_prodaj = st.checkbox("Анализ продаж", key=f"{i+1}mlru")
|
61 |
work_with_clients = st.checkbox("Работа с клиентами", key=f"{i+1}mlri")
|
|
|
65 |
list_skills=[]
|
66 |
if but:
|
67 |
if python:
|
68 |
+
list_skills.append('Python')
|
69 |
if sql:
|
70 |
+
list_skills.append('SQL')
|
71 |
if html:
|
72 |
list_skills.append('HTML')
|
73 |
if java:
|
|
|
83 |
if riteil:
|
84 |
list_skills.append('ритейл')
|
85 |
|
86 |
+
|
87 |
+
def table(sphere: str, list_with_skills: list, dohod: int, sphere_change, gotov_uchitsia):
|
88 |
+
new_df = pd.merge(df1, df2, on='Навыки', how='outer')
|
89 |
+
if sphere_change == "Да":
|
90 |
+
mask_sphere = new_df['Сфера'] != 0
|
91 |
+
else:
|
92 |
+
mask_sphere = new_df['Сфера'] == sphere
|
93 |
+
new_df2 = new_df[new_df['ЗП в вакансии'] >= dohod][mask_sphere]
|
94 |
+
new_df2['Есть_в_списке'] = new_df2['Навыки'].apply(lambda x: 1 if x in list_with_skills else 0)
|
95 |
+
result = new_df2.groupby(['Профессия', 'Сфера', 'ЗП в вакансии']).agg(
|
96 |
+
Skill=('Навыки', set),
|
97 |
+
Cours=('курс', set),
|
98 |
+
Links=('ссылка', set),
|
99 |
+
On_list=('Есть_в_списке', set)
|
100 |
+
).reset_index()
|
101 |
+
|
102 |
+
|
103 |
+
def calculate_difference(row):
|
104 |
+
cell_set = set(row['Skill']) # Преобразуем список в набор
|
105 |
+
test_set = set(list_with_skills) # Преобразуем list_test в набор
|
106 |
+
return list(cell_set - test_set)
|
107 |
+
|
108 |
+
result['Недостающие навыки'] = result.apply(calculate_difference, axis=1)
|
109 |
+
result['Требуемые навыки для позиции'] = result['Skill']
|
110 |
+
result['Наименования доступных курсов'] = result['Cours']
|
111 |
+
result['Ссылки на курс'] = result['Links']
|
112 |
+
|
113 |
+
if gotov_uchitsia == "Нет":
|
114 |
+
mask_ucheba = (result['On_list'] != {0}) & (result['On_list'] != {0, 1})
|
115 |
+
else:
|
116 |
+
mask_ucheba = result['On_list'] != {5}
|
117 |
+
|
118 |
+
# try:
|
119 |
+
result = result[mask_ucheba]
|
120 |
+
# except:
|
121 |
+
# result =result
|
122 |
+
|
123 |
+
result2 = result[['Сфера', 'Профессия', 'ЗП в вакансии', 'Требуемые навыки для позиции', 'Недостающие навыки',
|
124 |
+
'Наименования доступных курсов',
|
125 |
+
'Ссылки на курс']]
|
126 |
+
return result2
|
127 |
+
|
128 |
+
|
129 |
+
df_fin = table(sphere, list_skills, dohod, sphere_change, gotov_uchitsia)
|
130 |
+
|
131 |
+
st.header('Рост Вашего дохода')
|
132 |
+
labels = ['Доход сейчас', 'Доход через год', 'Доход через 2 года']
|
133 |
+
values = [dohod, dohod*1.1, dohod*1.2]
|
134 |
+
fig, ax = plt.subplots()
|
135 |
+
|
136 |
+
# fig.set_size_inches(10, 5)
|
137 |
+
ax.bar(labels, values)
|
138 |
+
# , color = ['blue', 'orange', 'green'])
|
139 |
+
ax.set_ylabel('Сумма, руб')
|
140 |
+
ax.set_title('Сравнение доходов')
|
141 |
+
st.pyplot(fig)
|
142 |
+
|
143 |
+
st.header('Вакансии, которые вам будут интересны')
|
144 |
+
st.dataframe(df_fin, width=1100, height=500)
|
145 |
+
|
146 |
# st.write(but)
|
147 |
# st.write(python)
|
148 |
# st.write(html)
|
149 |
# st.write(sphere_change)
|
150 |
# st.write(gotov_uchitsia)
|
151 |
+
# mask_sphere = df1['Сфера '] == sphere
|
152 |
+
#
|
153 |
+
# if sphere_change == "Да":
|
154 |
+
# mask_sphere = df1['Сфера '] != 0
|
155 |
+
#
|
156 |
+
# st.header('Вакансии, которые вам будут интересны')
|
157 |
+
# df1 = df1[mask_sphere][df1['ЗП в вакансии'] >= dohod]
|
158 |
+
# df1 = df1[['Сфера ', 'Профессия ', 'ЗП в вакансии', 'Навыки ']]
|
159 |
+
# st.markdown(
|
160 |
+
# """
|
161 |
+
# <style>
|
162 |
+
# .my-table {
|
163 |
+
# width: 1100px;
|
164 |
+
# }
|
165 |
+
# </style>
|
166 |
+
# """,
|
167 |
+
# unsafe_allow_html=True
|
168 |
+
# )
|
169 |
+
#
|
170 |
+
#
|
171 |
+
# st.dataframe(df1, width=1900, height=300)
|
172 |
+
#
|
173 |
+
#
|
174 |
+
#
|
175 |
+
# st.header('Возможности обучения')
|
176 |
+
#
|
177 |
+
# df2 = df[df['Сфера '] == sphere][df['ЗП в вакансии'] >= dohod][~df['Навыки '].isin(list_skills)]
|
178 |
+
# df2 = pd.merge(df2, df_dop, on='Навыки ', how='left')
|
179 |
+
# st.dataframe(df_fin, width=1100, height=1000)
|