Статья Автор: Подолян София

информатика самматив

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Чтение данных из файла bank-full.csv
df = pd.read_csv('bank-full2.csv',encoding='iso8859-1', sep=';', dayfirst=True )
df.columns = map(str.lower, df.columns)
# Построение круговой диаграммы, показывающей количество клиентов в каждой из категорий продолжительности клиентства в банке
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('Количество клиентов банка по продолжительности клиентства')
plt.ylabel('')
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Чтение данных из файла bank-full.csv
df = pd.read_csv('bank-full2.csv',encoding='iso8859-1', sep=';', dayfirst=True )
df.columns = map(str.lower, df.columns)
# Построение круговой диаграммы, показывающей количество клиентов в каждой из категорий продолжительности клиентства в банке
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('Количество клиентов банка по продолжительности клиентства')
plt.ylabel('')
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Чтение данных из файла bank-full.csv
df = pd.read_csv('bank-full2.csv',encoding='iso8859-1', sep=';', dayfirst=True )
df.columns = map(str.lower, df.columns)
# Построение гистограммы распределения возраста клиентов банка
df['age'].plot(kind='hist', bins=20, color='salmon', figsize=(10, 6))
plt.title('Распределение возраста клиентов банка')
plt.xlabel('Возраст')
plt.ylabel('Частота')
plt.grid(axis='y')
plt.show()

# Определение наиболее часто встречающихся возрастных групп
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("Наиболее часто встречающиеся возрастные группы клиентов:")
print(most_common_age_groups)

# Разделение клиентов на возрастные группы
df['age_group'] = age_groups

# Определение наиболее популярной профессии и уровня образования в каждой возрастной группе
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])

# Вывод наиболее популярных профессий и уровней образования в каждой возрастной группе
print("\nНаиболее популярные профессии по возрастным группам:")
print(popular_professions_by_age_group)
print("\nНаиболее популярные уровни образования по возрастным группам:")
print(popular_education_by_age_group)

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Чтение данных из файла bank-full.csv
df = pd.read_csv('bank-full2.csv',encoding='iso8859-1', sep=';', dayfirst=True )
df.columns = map(str.lower, df.columns)
# Определение наиболее часто встречающихся возрастных групп
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("Наиболее часто встречающиеся возрастные группы клиентов:")
print(most_common_age_groups)

# Разделение клиентов на возрастные группы
df['age_group'] = age_groups

# Определение наиболее популярной профессии и уровня образования в каждой возрастной группе
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])

# Вывод наиболее популярных профессий и уровней образования в каждой возрастной группе
print("\nНаиболее популярные профессии по возрастным группам:")
print(popular_professions_by_age_group)
print("\nНаиболее популярные уровни образования по возрастным группам:")
print(popular_education_by_age_group)

Прикрепленные файлы
bank-full2.csv

Загрузка...

Чтобы оставить комментарий, необходимо авторизоваться

💬

Пока нет комментариев. Будьте первым!

Печать