{"id":276511,"date":"2016-03-20T00:34:02","date_gmt":"2016-03-19T21:34:02","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=276511"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=276511","title":{"rendered":"\u041f\u0430\u0440\u0430\u0434\u043e\u043a\u0441 \u0421\u0438\u043c\u043f\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0438 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e Pandas"},"content":{"rendered":"<br \/>\n<h1>\u041e \u0447\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f?<\/h1>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u0434\u043e\u043a\u0441\u0430 \u0421\u0438\u043c\u043f\u0441\u043e\u043d\u0430, \u043f\u043e\u043f\u0443\u0442\u043d\u043e \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0432 \u043e MultiIndex \u0432 Pandas.<br \/>  \u041e\u0431\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u043f\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0443.<\/p>\n<p>  <strong>\u041f\u0430\u0440\u0430\u0434\u043e\u043a\u0441 \u0421\u0438\u043c\u043f\u0441\u043e\u043d\u0430<\/strong> \u2014 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0421\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0441\u0447\u0435\u0437\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d 25 \u043b\u0435\u0442 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0448\u0435, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c, \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 2000 \u0438 2012 \u0433\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b (\u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043f\u0440\u0430\u0432\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u0438\u043d\u0444\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e):<\/p>\n<ul>\n<li><em>Less than 9th grade<\/em> -3.7%<\/li>\n<li><em>9th-12th but didn\u2019t finish<\/em> -6.7%<\/li>\n<li><em>High school graduate<\/em> -3.3%<\/li>\n<li><em>Some college but no degree<\/em> -3.7%<\/li>\n<li><em>Associate\u2019s degree<\/em> -10.0%<\/li>\n<li><em>Bachelor\u2019s degree or more<\/em> -2.7%<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u041f\u043e \u044d\u0442\u0438\u043c \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u043a \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d \u0437\u0430 12 \u043b\u0435\u0442 \u0441\u043d\u0438\u0437\u0438\u043b\u0441\u044f. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u043a \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d \u0441 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0432\u044b\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0430 2.8% (\u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"http:\/\/cafehayek.com\/2013\/11\/when-facts-arent-facts.html\">\u0442\u0443\u0442<\/a>). <\/p>\n<p>  \u041e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u0434\u043e\u043a\u0441\u0430 \u0421\u0438\u043c\u043f\u0441\u043e\u043d\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432 \u041a\u0430\u043b\u0438\u0444\u043e\u0440\u043d\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442 Berkeley. \u0415\u0433\u043e \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<h1>UC Berkeley case<\/h1>\n<p>  <\/p>\n<h2>\u041e\u0431\u0449\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430<\/h2>\n<p>  \u041f\u043ec\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0434\u043e\u043b\u044e \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044b\u0445 \u0432 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d (\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Simpson&#39;s_paradox#UC_Berkeley_gender_bias\">wiki<\/a>, \u0432\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434 \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/miptgirl\/useful_python_code\/blob\/master\/Pandas_MultiIndex\/multiindex_example.ipynb\">github&#8217;e<\/a>). <\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd flat_df = pd.read_csv('berkeley_case.csv', sep = ';') total_stats = pd.pivot_table(flat_df, aggfunc = sum, index = 'gender', columns = 'param', values = 'number') total_stats['perc_admitted'] = map(round_2digits, 100*total_stats.accepted\/total_stats.applied)<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/files\/0f7\/9fe\/1f6\/0f79fe1f63154a35b5391b69ea0840e0.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u041c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043b\u0438 46% \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0448\u0438\u0445 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 30% \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d. 16% \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0438 \u043c\u0430\u043b\u043e\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0412 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0432 1976 \u0433\u043e\u0434\u0443 \u043d\u0430 Berkeley \u0431\u044b\u043b \u043f\u043e\u0434\u0430\u043d \u0441\u0443\u0434\u0435\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0441\u043a \u0437\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0443\u044e \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044e.<br \/>  \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0437\u0430\u043a\u043e\u043f\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0443\u0442\u044c \u0433\u043b\u0443\u0431\u0436\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044b\u0445 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u043a\u0435 \u043f\u043e \u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0435\u0442\u0430\u043c.<\/p>\n<h2>\u0414\u043e\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0432\u0448\u0438\u0445 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u043a\u0435 \u043f\u043e \u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0435\u0442\u0430\u043c<\/h2>\n<p>  \u0412\u043e\u0442 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430\u043c \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f <em>MultiIndex<\/em> \u0438\u043b\u0438 \u0438\u0435\u0440\u0430\u0440\u0445\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u0432 Pandas. \u0418\u0435\u0440\u0430\u0440\u0445\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0433\u0430\u0442\u044c \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u0432 (\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, \u043d\u0430 Pandas \u043a\u043e\u0434 \u0431\u0435\u0437 \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u0432 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0447\u043d\u043e, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0432\u043a\u0443\u0441\u043e\u0432\u0449\u0438\u043d\u0430). \u0421\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f DataFrame \u0441 \u0438\u0435\u0440\u0430\u0440\u0445\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u043c\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <a href=\"http:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/generated\/pandas.pivot_table.html\">pivot_table<\/a> (\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0441\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 \u0432 Excel).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df = pd.pivot_table(flat_df, index = 'faculty', values = 'number', columns = ['gender', 'param'])<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/files\/b5f\/a9f\/226\/b5fa9f226ebc4dd2a97802c0bb364a64.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  DataFrame \u0441 \u0438\u0435\u0440\u0430\u0440\u0445\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u043e\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438 (\u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 <a href=\"http:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/advanced.html\">\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a>)<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df['men']['accepted'] # \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0443 \u0432 df df['men'] # \u043e\u0442\u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 (level = 0) # \u043e\u0442\u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e accepted idx = pd.IndexSlice df.loc[idx[:], idx[:, 'accepted']]<\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0448\u0438\u0445 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0432\u0448\u0438\u0445 \u0432 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442 \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0441\u0440\u0435\u0437 &#8216;total&#8217;\u0432 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 DataFrame.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df_total = (df['men'] + df['women']).T # \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 dataframe df_total['gender'] = 'total' df_total.set_index('gender', append = True, inplace = True) # \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0432 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 df_total = df_total.reorder_levels(['gender', 'param']).T # \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u0432 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0435 df = pd.concat([df, df_total], axis = 1) # \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c df<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/files\/033\/ecf\/a8e\/033ecfa8ea934ad9b1441657d0d1311c.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0432\u0448\u0438\u0445 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d, \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d \u0438 \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df_inv = df.reorder_levels(['param', 'gender'], axis = 1).sort_index(level = 0, axis = 1) # \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u0432 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 admitted_perc = (100*df_inv.accepted\/df_inv.applied) admitted_perc[['total', 'men', 'women']].plot(kind = 'bar', title = 'Percentage of admitted to UC Berkeley')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/files\/d52\/7f9\/af3\/d527f9af3d494e77b054fd24b17cd0c2.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0432\u0448\u0438\u0445 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0447\u0435\u043c \u0443 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d (\u0434\u043b\u044f \u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0435\u0442\u0430 A \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0430 20% \u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d). \u041d\u0430 \u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0435\u0442\u0430\u0445 C \u0438 E \u0434\u043e\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0432\u0448\u0438\u0445 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u043d\u043e \u043d\u0435\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430 \u043e \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u0434\u043e\u043a\u0441\u0435, \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0435\u0442\u044b \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d\u044b \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d\u044b.<\/p>\n<h2>\u041f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d<\/h2>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0435\u0442\u0430\u043c \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u043c \u044d\u0442\u043e \u0441\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0432\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0435\u0442.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">gender_faculty_applications = pd.pivot_table(flat_df[flat_df.param == 'applied'],                                               index = 'faculty', values = 'number', columns = 'gender') gender_faculty_applications = gender_faculty_applications.apply(lambda x: 100*x\/gender_faculty_applications.sum(), axis = 1) gender_faculty_applications.columns = map(lambda x: x + '_faculty_share', gender_faculty_applications.columns) gender_faculty_applications = gender_faculty_applications faculty_stats = admitted_perc[['total']].join(gender_faculty_applications) faculty_stats.columns = ['total_perc_admitted', 'men_faculty_share', 'women_faculty_share'] faculty_stats.plot(kind = 'bar', title = 'Statistics on UC Berkeley faculties')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/files\/a95\/ac7\/154\/a95ac7154c2c4ae5a63813a8151622d3.png\" alt=\"image\"\/><\/p>\n<p>  \u0412\u043e\u0442 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u0434\u043e\u043a\u0441\u0443: \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d (\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 50%) \u043f\u043e\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0435\u0442\u044b A \u0438 B \u0441 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0432\u0448\u0438\u0445, \u0432 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 &quot;\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435&quot; \u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0435\u0442\u044b.<\/p>\n<h1>\u0412 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438<\/h1>\n<p>  \u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0430\u0440\u0430\u0434\u043e\u043a\u0441\u0430 \u0421\u0438\u043c\u043f\u0441\u043e\u043d\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043e\u0431 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f.<br \/>  \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0438\u0435\u0440\u0430\u0440\u0445\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0432 Pandas, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0432 \u0440\u044f\u0434\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438.<br \/>  \u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432\u0430\u0432\u0448\u0438\u0445\u0441\u044f, \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u0443\u044e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 <a href=\"http:\/\/vudlab.com\/simpsons\/\">\u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e<\/a>: \u0432 \u043d\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u0434\u043e\u043a\u0441 \u0421\u0438\u043c\u043f\u0441\u043e\u043d\u0430.                 <\/p>\n<div class=\"clear\"><\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habrahabr.ru\/post\/279665\/\"> https:\/\/habrahabr.ru\/post\/279665\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<br \/>\n<h1>\u041e \u0447\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f?<\/h1>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u0434\u043e\u043a\u0441\u0430 \u0421\u0438\u043c\u043f\u0441\u043e\u043d\u0430, \u043f\u043e\u043f\u0443\u0442\u043d\u043e \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0432 \u043e MultiIndex \u0432 Pandas.<br \/>  \u041e\u0431\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u043f\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0443.<\/p>\n<p>  <strong>\u041f\u0430\u0440\u0430\u0434\u043e\u043a\u0441 \u0421\u0438\u043c\u043f\u0441\u043e\u043d\u0430<\/strong> \u2014 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0421\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0441\u0447\u0435\u0437\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d 25 \u043b\u0435\u0442 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0448\u0435, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c, \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 2000 \u0438 2012 \u0433\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b (\u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043f\u0440\u0430\u0432\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u0438\u043d\u0444\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e):<\/p>\n<ul>\n<li><em>Less than 9th grade<\/em> -3.7%<\/li>\n<li><em>9th-12th but didn\u2019t finish<\/em> -6.7%<\/li>\n<li><em>High school graduate<\/em> -3.3%<\/li>\n<li><em>Some college but no degree<\/em> -3.7%<\/li>\n<li><em>Associate\u2019s degree<\/em> -10.0%<\/li>\n<li><em>Bachelor\u2019s degree or more<\/em> -2.7%<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u041f\u043e \u044d\u0442\u0438\u043c \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u043a \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d \u0437\u0430 12 \u043b\u0435\u0442 \u0441\u043d\u0438\u0437\u0438\u043b\u0441\u044f. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u043a \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d \u0441 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0432\u044b\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0430 2.8% (\u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"http:\/\/cafehayek.com\/2013\/11\/when-facts-arent-facts.html\">\u0442\u0443\u0442<\/a>). <\/p>\n<p>  \u041e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u0434\u043e\u043a\u0441\u0430 \u0421\u0438\u043c\u043f\u0441\u043e\u043d\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432 \u041a\u0430\u043b\u0438\u0444\u043e\u0440\u043d\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442 Berkeley. \u0415\u0433\u043e \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-276511","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/276511","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=276511"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/276511\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=276511"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=276511"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=276511"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}