�� : ��

��

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# ������ ������ �� ����� bank-full.csv
df = pd.read_csv('bank-full2.csv',encoding='iso8859-1', sep=';', dayfirst=True )
df.columns = map(str.lower, df.columns)
# ���������� �������� ���������, ������������ ���������� �������� � ������ �� ��������� ����������������� ���������� � �����
df['client_duration'] = pd.cut(df['duration'], bins=[0, 100, 200, 400, float('inf')], labels=['<100', '100-200', '200-400', '400+'])
duration_counts = df['client_duration'].value_counts()

duration_counts.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%', colors=['lightgreen', 'lightblue', 'lightcoral', 'lightskyblue'], figsize=(8, 8))
plt.title('���������� �������� ����� �� ����������������� ����������')
plt.ylabel('')
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# ������ ������ �� ����� bank-full.csv
df = pd.read_csv('bank-full2.csv',encoding='iso8859-1', sep=';', dayfirst=True )
df.columns = map(str.lower, df.columns)
# ���������� �������� ���������, ������������ ���������� �������� � ������ �� ��������� ����������������� ���������� � �����
df['client_duration'] = pd.cut(df['duration'], bins=[0, 100, 200, 400, float('inf')], labels=['<100', '100-200', '200-400', '400+'])
duration_counts = df['client_duration'].value_counts()

duration_counts.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%', colors=['lightgreen', 'lightblue', 'lightcoral', 'lightskyblue'], figsize=(8, 8))
plt.title('���������� �������� ����� �� ����������������� ����������')
plt.ylabel('')
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# ������ ������ �� ����� bank-full.csv
df = pd.read_csv('bank-full2.csv',encoding='iso8859-1', sep=';', dayfirst=True )
df.columns = map(str.lower, df.columns)
# ���������� ����������� ������������� �������� �������� �����
df['age'].plot(kind='hist', bins=20, color='salmon', figsize=(10, 6))
plt.title('������������� �������� �������� �����')
plt.xlabel('�������')
plt.ylabel('�������')
plt.grid(axis='y')
plt.show()

# ����������� �������� ����� ������������� ���������� �����
age_groups = pd.cut(df['age'], bins=[18, 30, 40, 50, 60, 70, float('inf')])
most_common_age_groups = age_groups.value_counts().sort_values(ascending=False).head(3)
print("�������� ����� ������������� ���������� ������ ��������:")
print(most_common_age_groups)

# ���������� �������� �� ���������� ������
df['age_group'] = age_groups

# ����������� �������� ���������� ��������� � ������ ����������� � ������ ���������� ������
popular_professions_by_age_group = df.groupby('age_group')['job'].agg(lambda x: x.value_counts().index[0])
popular_education_by_age_group = df.groupby('age_group')['education'].agg(lambda x: x.value_counts().index[0])

# ����� �������� ���������� ��������� � ������� ����������� � ������ ���������� ������
print("\n�������� ���������� ��������� �� ���������� �������:")
print(popular_professions_by_age_group)
print("\n�������� ���������� ������ ����������� �� ���������� �������:")
print(popular_education_by_age_group)

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# ������ ������ �� ����� bank-full.csv
df = pd.read_csv('bank-full2.csv',encoding='iso8859-1', sep=';', dayfirst=True )
df.columns = map(str.lower, df.columns)
# ����������� �������� ����� ������������� ���������� �����
age_groups = pd.cut(df['age'], bins=[18, 30, 40, 50, 60, 70, float('inf')])
most_common_age_groups = age_groups.value_counts().sort_values(ascending=False).head(3)
print("�������� ����� ������������� ���������� ������ ��������:")
print(most_common_age_groups)

# ���������� �������� �� ���������� ������
df['age_group'] = age_groups

# ����������� �������� ���������� ��������� � ������ ����������� � ������ ���������� ������
popular_professions_by_age_group = df.groupby('age_group')['job'].agg(lambda x: x.value_counts().index[0])
popular_education_by_age_group = df.groupby('age_group')['education'].agg(lambda x: x.value_counts().index[0])

# ����� �������� ���������� ��������� � ������� ����������� � ������ ���������� ������
print("\n�������� ���������� ��������� �� ���������� �������:")
print(popular_professions_by_age_group)
print("\n�������� ���������� ������ ����������� �� ���������� �������:")
print(popular_education_by_age_group)

��
bank-full2.csv

��

����������� ��������

��