{"id":355615,"date":"2024-05-20T23:12:26","date_gmt":"2024-05-20T23:12:26","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=355615"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"2024-05-20T23:12:26","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=355615","title":{"rendered":"<span>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Python. \u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 1 \u2014 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0442\u0435\u0441\u0435\u043d \u043c\u0438\u0440<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/82b\/f69\/b8e\/82bf69b8e1ec8a1b5e7e7c5f12c7facc.PNG\" width=\"1560\" height=\"600\"\/><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! \u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435\u0441\u0435\u043d \u043c\u0438\u0440 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u044f.<\/p>\n<p>\u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0420\u0430\u0448\u0438\u0442 \u0413\u0430\u0444\u0430\u0440\u043e\u0432, \u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0438\u043a \u042f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0443\u043c\u0430. \u041c\u044b \u0441 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u043d\u0438\u0446\u0435\u0439 \u042e\u043b\u0438\u0435\u0439 \u041c\u0443\u0440\u0442\u0430\u0437\u0438\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0435\u0449\u0451 \u043f\u044f\u0442\u044c\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Pytnon \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u041a\u0425\u041b.<\/p>\n<p>\u0417\u0430 \u0440\u0435\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 \u0432\u0437\u044f\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u042d\u0440\u0434\u0451\u0448\u0430-\u0411\u044d\u0439\u043a\u043e\u043d\u0430 \u2014 \u0448\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0451\u0440\u0430\u043c\u0438. \u0425\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f:<\/p>\n<p>1. \u041e\u0442 \u0443\u0447\u0451\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e \u0432\u0435\u043d\u0433\u0435\u0440\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u041f\u0430\u043b\u0430 \u042d\u0440\u0434\u0451\u0448\u0430 \u043f\u043e \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u043c \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u043c \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c;<\/p>\n<p>2. \u0427\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0440\u043e\u043b\u0438 \u0432 \u043a\u0438\u043d\u043e, \u0441\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043a\u0442\u0451\u0440\u0430 \u0438 \u041a\u0435\u0432\u0438\u043d\u0430 \u0411\u044d\u0439\u043a\u043e\u043d\u0430.<br \/>\u0427\u0435\u043c \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u2014 \u0442\u0435\u043c \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u043a \u042d\u0440\u0434\u0451\u0448\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u0411\u044d\u0439\u043a\u043e\u043d\u0443.<\/p>\n<h3>\u0418\u0434\u0435\u044f \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430<\/h3>\n<p>\u0412 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0435 \u00ab\u0421\u0438\u043c\u043f\u0441\u043e\u043d\u044b \u0438 \u0438\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0435\u043a\u0440\u0435\u0442\u044b\u00bb \u044f \u043d\u0430\u0442\u043a\u043d\u0443\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u042d\u0440\u0434\u0451\u0448\u0430-\u0411\u044d\u0439\u043a\u043e\u043d\u0430. \u0412 1969 \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a \u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u041a\u0430\u0441\u043f\u0435\u0440 \u0413\u043e\u0444\u0444\u043c\u0430\u043d \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u0433\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u0442\u0440\u0443\u0434\u0430\u043c\u0438 \u041f\u0430\u043b\u0430 \u042d\u0440\u0434\u0451\u0448\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0447\u0451\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 1500 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0444\u0430\u043d\u0430\u0442 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u044f, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0434\u043b\u044f \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u041d\u0438\u043a\u043e\u043b\u0430\u044f \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a, \u0437\u0430\u0442\u043e \u043e\u043d \u0441\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 10 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0443 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043a\u0430\u043a \u0443 \u042d\u0440\u0434\u0451\u0448\u0430 \u2014 \u0441\u043e\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432.\u00a0<\/p>\n<p>\u0421 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0438\u0434\u0435\u0435\u0439 \u044f \u043f\u0440\u0438\u0448\u0451\u043b \u0432 \u041c\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0441\u043a\u0443\u044e \u042f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0443\u043c\u0430. \u041c\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0441\u043a\u0430\u044f \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432. \u042d\u0442\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u043b\u0438 50 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432, \u0430 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u0432\u043e\u0448\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0414\u0438\u0430\u043d\u044b \u041b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043d\u0434, \u041b\u044e\u0431\u043e\u0432\u0438 \u0416\u0443\u043b\u0438\u043d\u043e\u0439, \u041a\u0438\u0440\u0438\u043b\u043b\u0430 \u0412\u043e\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432\u0430, \u0420\u0443\u0441\u043b\u0430\u043d\u0430 \u0411\u0430\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0410\u043d\u0434\u0440\u0435\u044f \u0418\u0432\u0430\u043d\u043e\u0432\u0430.<\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/h3>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e\u043c \u043c\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438: <code>pandas<\/code>, <code>numpy<\/code>, <code>scipy.stats<\/code>, <code>pingouin<\/code>, <code>matplotlib.pyplot<\/code>, <code>seaborn<\/code>, <code>plotly<\/code>, <code>holoviews<\/code>, <code>requests<\/code>, <code>queue<\/code>, <code>tqdm<\/code>, <code>scipy<\/code> \u0438 <code>networkx<\/code>.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0434\u0432\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430. \u041e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u043f\u0443\u0442\u0451\u043c \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 <a href=\"https:\/\/www.eliteprospects.com\"><u>Elite Prospects<\/u><\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/en.khl.ru\/\"><u>\u041a\u0425\u041b<\/u><\/a>. \u041e\u0442\u0442\u0443\u0434\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430\u0445, \u0438\u0445 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0441 2008 \u043f\u043e 2023 \u0433., \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u0435\u0440\u0430\u0445 \u043d\u0430 \u0438\u044e\u043d\u044c 2023, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u041a\u0425\u041b (\u0440\u043e\u0441\u0442, \u0432\u0435\u0441, \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0440\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b \u0438 \u0442.\u00a0\u043f.) \u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u0432\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430.<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b \u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u043f\u043e \u043d\u0438\u043c:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code>dfs = [players, transfers, pers_data, stats, players_1, stats_1]  for df in dfs:   name =[x for x in globals() if globals()[x] is df][0]   print(name)   display(df.sample(5))   print(df.info())   print('=' * 30)<\/code><\/pre>\n<p>\u0410\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0435, \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0430\u0439\u043b\u0438\u043d\u0433. \u041e\u043d \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u043d\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<pre><code>#for df in dfs: \u00a0\u00a0#display(pandas_profiling.ProfileReport(df))<\/code><\/pre>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0438\u0434\u0451\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430: \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044b \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u043a \u043d\u0438\u0436\u043d\u0435\u043c\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0443 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c <code>lower()<\/code> \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0435\u0451 \u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u0441 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0441 \u0441\u0430\u043c\u0438\u043c \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 (self-join) \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0435. \u0411\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0442\u0435\u0445 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0433\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0435 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0418\u0449\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438:\u00a0<\/p>\n<p><strong>\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u21161<\/strong><\/p>\n<pre><code># \u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u044b \u043f\u043e \u043f\u043e\u043b\u044e team df = players_1.merge(players_1, on='team', how = 'left')   # \u0423\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0430 \u0441 \u0441\u0430\u043c\u0438\u043c \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 df = df.query('player_x != player_y').copy()   # \u041d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432: \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a \u0425 \u043f\u0440\u0438\u0448\u0451\u043b \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0451 \u0443\u0448\u0451\u043b \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a Y \u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a X \u0443\u0448\u0451\u043b \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u043d\u0435 \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0451 \u043f\u0440\u0438\u0448\u0451\u043b \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a Y df['teammate'] = False df['teammate'] = df.teammate.mask(((df.start_date_x &lt;= df.end_date_y) &amp; (df.end_date_x >= df.start_date_y)), True)   # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 df.teammate.value_counts() <\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u21162<\/strong><\/p>\n<pre><code># \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u0441 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 result = defaultdict(set) # overlapping_rows = [] overlapping_rows = pd.DataFrame()  for row in players_1.itertuples():     player_start = row.start_date     player_end = row.end_date     player_name = row.player     player_team = row.team      # \u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432, \u0443 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u043a\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u043c \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c     overlapping_rows = players_1[(players_1['start_date'] &lt;= player_end)                                &amp; (players_1['end_date'] >= player_start) &amp;                                (players_1['player'] != player_name) &amp;                                (players_1['team'] == player_team)]      # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u043a\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u044b \u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a     # overlapping_rows.append(overlapping_rows)     overlapping_rows = pd.concat([overlapping_rows, overlapping_rows], axis=0)      # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c result     teammates = overlapping_rows['player'].unique().tolist()     result[player_name].update(teammates)  result = dict(sorted(result.items(), key=lambda x: len(x[1]), reverse=True))  # \u0421\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0442\u043e\u043f-5 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 for position, (k, v) in enumerate(islice(result.items(), 5), 1):     print(f\"{position}) \u0418\u0433\u0440\u043e\u043a: {k}, \u041a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u0441\u043e\u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432: {len(v)}\")<\/code><\/pre>\n<h3>\u0420\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430<\/h3>\n<p>\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u043c\u0443 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<p><strong>\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u21161<\/strong><\/p>\n<p>\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0451\u043c \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c.<\/p>\n<pre><code># \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 cross_table = pd.crosstab(df_tm.player_x, df_tm.player_y)  # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 players = cross_table.index.values<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0435\u0451 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441\u043c\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432 <code>networkX<\/code> \u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0424\u043b\u043e\u0439\u0434\u0430-\u0423\u043e\u0440\u0448\u0435\u043b\u043b\u0430 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u043c, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u043e\u0436\u0430\u0442\u0438\u0439 \u0431\u044b\u043b\u043e \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<pre><code># \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441\u043c\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 graph = nx.from_pandas_adjacency(cross_table)   # \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u0440\u0430\u0442\u0447\u0430\u0439\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0443\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 lemtyugov_matrix = nx.floyd_warshall_numpy(graph)   # \u0412\u043e\u0441\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c DataFrame \u0441 \u00ab\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u043e\u0442\u0434\u0430\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u00bb \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 lemtyugov_df = pd.DataFrame(lemtyugov_matrix, index=players, columns=players)  # \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 lemtyugov_df.loc[:, ['Nikolai Lemtyugov']].sort_values(by='Nikolai Lemtyugov', ascending=False)<\/code><\/pre>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e \u041d\u0438\u043a\u043e\u043b\u0430\u0439 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 3 \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u043e\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u2014 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438, \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 3. \u041d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 1, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432 \u0438\u0433\u0440\u0430\u043b \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043a\u043b\u0443\u0431\u0435.\u00a0<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043e\u0442\u0434\u0430\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430 \u2014 4.<\/p>\n<pre><code>print('\u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0442\u0434\u0430\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u041a\u0425\u041b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430:', int(lemtyugov_df.max().max()))<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0442\u0435, \u043a\u0442\u043e \u0438\u0433\u0440\u0430\u043b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441\u0435\u0437\u043e\u043d \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0435, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 4 \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u043e\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f.<br \/>\u0412 \u041a\u0425\u041b \u043d\u0435\u0442 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0431\u0435\u0437 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0431\u044b \u043e\u043d\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0438\u0445 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b <code>np.inf<\/code>.<\/p>\n<p><strong>\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u21162<\/strong><\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0432 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0443.<\/p>\n<pre><code>def calculate_lem_numbers(teammates_dict, source):     lem_numbers = {}  # \u0421\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430      # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0432 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0443     queue = deque()     queue.append(         (source, 0))  # \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435\u043c 0      # \u0421\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0435\u0449\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432     visited = {source}      while queue:         current, distance = queue.popleft()          # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u0430         lem_numbers[current] = distance          # \u041f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0432 \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442 \u0438\u0433\u0440\u0430\u043b         for teammate in teammates_dict[current]:             if teammate not in visited:                 queue.append((teammate, distance + 1))                 visited.add(teammate)      return lem_numbers # \u0420\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 source_hockeyist = 'Nikolai Lemtyugov' # \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 lem_numbers = calculate_lem_numbers(result, source_hockeyist) # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u0434\u043b\u0438\u043d\u0443 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432\u0448\u0435\u0433\u043e\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f, \u043e\u043d\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 3720 \u2014 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0443 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 len(lem_numbers)<\/code><\/pre>\n<pre><code># \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f values = list(lem_numbers.values())  # \u0420\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u0443 \u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 max_value = np.max(values) print(f'\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430: {max_value}')<\/code><\/pre>\n<pre><code># \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c max \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438 lem_numbers_dict = {} for player in players_1['player']:     lem_numbers = calculate_lem_numbers(result, player)     lem_numbers_dict[player] = lem_numbers max_lem_number = max(     max(lem_numbers.values()) for lem_numbers in lem_numbers_dict.values()) print('\u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0442\u0434\u0430\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u041a\u0425\u041b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430:', max_lem_number)<\/code><\/pre>\n<p>\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c 3, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u043c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u043c, \u0430 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0443\u0434\u0430\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430 \u2014 4.<\/p>\n<h3>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430<\/h3>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <code>holoviews<\/code>.<\/p>\n<pre><code># \u0412\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0443 source_node = 'Nikolai Lemtyugov'  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444 G = graph  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u044b neighbors = list(G.neighbors(source_node))  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0430\u0444, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0443 \u0438 \u0435\u0451 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 subgraph = G.subgraph([source_node] + neighbors)  # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0438\u0433\u0440\u0430\u043b \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442 for node in G.nodes:     G.nodes[node]['teams'] = players_1.query('player == @node')['team'].nunique()  kwargs = dict(width=1100, height=800, xaxis=None, yaxis=None) opts.defaults(opts.Nodes(**kwargs), opts.Graph(**kwargs))  # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444 NetworkX \u0432 \u0433\u0440\u0430\u0444 Holoviews graph_hv = hv.Graph.from_networkx(subgraph, nx.spring_layout)  # \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430 colors = ['#000000'] + list(hv.Cycle('Category20').values)  graph_hv.opts(cmap=colors,               node_color='teams',               node_size=10,               edge_line_width=0.2,               node_line_color='gray',               edge_color='gray',               clabel='teams',               title='\u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0443\u0433, \u0446\u0432\u0435\u0442 \u043f\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0443 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434')  # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f Bokeh \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430 \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b HTML hv.extension('bokeh') output_file('test.html')  show(hv.render(graph_hv))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/80f\/72b\/828\/80f72b8286fdd6620bc506a4fc1ab9c6.png\" alt=\"\u0426\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u0438\u0433\u0440\u0430\u043b \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442. \u0427\u0451\u0440\u043d\u044b\u0439 \u2014 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430. \u0421\u0432\u0435\u0442\u043b\u043e-\u0431\u0438\u0440\u044e\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u2014 10 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u2014 \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430.\" title=\"\u0426\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u0438\u0433\u0440\u0430\u043b \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442. \u0427\u0451\u0440\u043d\u044b\u0439 \u2014 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430. \u0421\u0432\u0435\u0442\u043b\u043e-\u0431\u0438\u0440\u044e\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u2014 10 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u2014 \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430.\" width=\"1280\" height=\"931\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/80f\/72b\/828\/80f72b8286fdd6620bc506a4fc1ab9c6.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0426\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u0438\u0433\u0440\u0430\u043b \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442. \u0427\u0451\u0440\u043d\u044b\u0439 \u2014 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430. \u0421\u0432\u0435\u0442\u043b\u043e-\u0431\u0438\u0440\u044e\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u2014 10 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u2014 \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430.<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c <code>bundle_graph<\/code> \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u043c \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438, \u00ab\u0443\u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435\u00bb \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0422\u0430\u043a \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<pre><code>bundled = bundle_graph(graph_hv)  hv.extension('bokeh') hv.output(size=100) output_file('test.html') show(hv.render(bundled))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/1aa\/d53\/1d3\/1aad531d3f00de5035af863a64722e34.png\" width=\"1280\" height=\"931\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/1aa\/d53\/1d3\/1aad531d3f00de5035af863a64722e34.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0443\u0433 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u0432\u043e\u0448\u043b\u043e 357 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432.\u00a0<\/p>\n<pre><code># \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 df_tm.groupby('player_x').nunique().sort_values(by='player_y',  ascending=False).reset_index().query('player_x == \"Nikolai Lemtyugov\"')<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u043d\u0435 \u043b\u0438\u0434\u0435\u0440 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u2014 \u043b\u0438\u0448\u044c \u043d\u0430 71-\u043c \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435. \u041f\u0440\u0438\u0447\u0451\u043c \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u044b \u0441 \u0431\u043e\u0301\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u043a\u0440\u0443\u0433\u0435 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430.<\/p>\n<pre><code># \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u041a\u0425\u041b lem_number = lemtyugov_df.loc[:, ['Nikolai Lemtyugov']]\\ .sort_values(by='Nikolai Lemtyugov', ascending=False)\\ .reset_index()\\ .rename(columns={'index': 'player', 'Nikolai Lemtyugov': '\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430'}) lem_number['\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430'] = lem_number['\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430'].astype(int)  # \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430 \u0443 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 first_circle = df_tm.groupby('player_x').nunique()\\                .sort_values(by='player_y',ascending=False).reset_index()\\                .rename(columns={'player_x': 'player', 'player_y': 'qvt_tm'})  # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 first_circle = first_circle.merge(lem_number)  # \u0420\u0438\u0441\u0443\u0435\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a ax = plt.figure(figsize=(10, 6)) ax = sns.barplot(first_circle.head(20),             x='qvt_tm',             y='player',             dodge=False,             width=0.5,             hue='\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430') for index, value in enumerate(first_circle.head(20).values):     plt.text(value[1], index, str(value[1]), va='center', fontsize=8) plt.xlabel('\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432') plt.ylabel(None) plt.title('\u0422\u043e\u043f \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432') sns.move_legend(ax, bbox_to_anchor=(1.02, 1), loc='upper left');<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/0ca\/d17\/989\/0cad17989a3ffb000d72664c2ff3dcad.png\" width=\"1118\" height=\"547\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/0ca\/d17\/989\/0cad17989a3ffb000d72664c2ff3dcad.png\"\/><\/figure>\n<h3>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/h3>\n<p>\u0413\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0430, \u0447\u0442\u043e \u043c\u0438\u0440 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u044f \u0442\u0435\u0441\u0435\u043d, \u043f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0434\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c: \u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 4000 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u041a\u0425\u041b \u0435\u0441\u0442\u044c \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0430 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u043d\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 3 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0435\u0433\u043e \u043a \u041d\u0438\u043a\u043e\u043b\u0430\u044e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0443. \u0410 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438 \u2014 4.\u00a0<\/p>\n<p>\u041c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u2014 2. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u041a\u0425\u041b \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0441 \u041d\u0438\u043a\u043e\u043b\u0430\u0435\u043c \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u044b\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 2 \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u043e\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f. \u042d\u0442\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u043e \u0442\u0435\u0441\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435. \u0414\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u042d\u0440\u0434\u0451\u0448\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0432\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f 5.<\/p>\n<p>\u0412 2008\u20132009 \u0433\u043e\u0434\u0430\u0445, \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u0435\u0437\u043e\u043d\u0430 \u041a\u0425\u041b, \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0431\u044b\u043b\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0435. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0435 \u043b\u0438\u0433\u0438 \u0443 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0431\u044b\u043b\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438\u0433\u0440\u0430\u0442\u044c \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u2014 \u0446\u0435\u043f\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u0435\u0435. \u0421 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435\u043c \u041a\u0425\u041b \u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0441\u0435\u0437\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430.<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u0420\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Python \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430\u0445 <a href=\"https:\/\/practicum.yandex.ru\/data-analyst\/?utm_source=pr&amp;utm_medium=content&amp;utm_campaign=pr_content_data-analyst_habr&amp;utm_content=26_09_23\">\u00ab\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\u00bb<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/practicum.yandex.ru\/data-scientist\/?utm_source=pr&amp;utm_medium=content&amp;utm_campaign=pr_content_data-scientist_habr&amp;utm_content=26_09_23\">\u00ab\u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442 \u043f\u043e Data Science\u00bb<\/a>. \u0410 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u041c\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0441\u043a\u0443\u044e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u043e\u043f\u043b\u043e\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0435 \u0441\u0432\u043e\u044e \u0438\u0434\u0435\u044e \u0438\u0437 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0438\u0434\u0435\u044e \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u0447\u0438\u043a\u0430.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043b\u0438 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u044c\u0435\u0440\u0430 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u0430 \u043e\u0442 \u0434\u0430\u0442\u044b \u0435\u0433\u043e \u0440\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \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:\/\/habr.com\/ru\/articles\/762850\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/762850\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! \u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435\u0441\u0435\u043d \u043c\u0438\u0440 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u044f.<\/p>\n<p>\u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0420\u0430\u0448\u0438\u0442 \u0413\u0430\u0444\u0430\u0440\u043e\u0432, \u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0438\u043a \u042f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0443\u043c\u0430. \u041c\u044b \u0441 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u043d\u0438\u0446\u0435\u0439 \u042e\u043b\u0438\u0435\u0439 \u041c\u0443\u0440\u0442\u0430\u0437\u0438\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0435\u0449\u0451 \u043f\u044f\u0442\u044c\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Pytnon \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u041a\u0425\u041b.<\/p>\n<p>\u0417\u0430 \u0440\u0435\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 \u0432\u0437\u044f\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u042d\u0440\u0434\u0451\u0448\u0430-\u0411\u044d\u0439\u043a\u043e\u043d\u0430 \u2014 \u0448\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0451\u0440\u0430\u043c\u0438. \u0425\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f:<\/p>\n<p>1. \u041e\u0442 \u0443\u0447\u0451\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e \u0432\u0435\u043d\u0433\u0435\u0440\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u041f\u0430\u043b\u0430 \u042d\u0440\u0434\u0451\u0448\u0430 \u043f\u043e \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u043c \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u043c \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c;<\/p>\n<p>2. \u0427\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0440\u043e\u043b\u0438 \u0432 \u043a\u0438\u043d\u043e, \u0441\u0432\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043a\u0442\u0451\u0440\u0430 \u0438 \u041a\u0435\u0432\u0438\u043d\u0430 \u0411\u044d\u0439\u043a\u043e\u043d\u0430.<br \/>\u0427\u0435\u043c \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u2014 \u0442\u0435\u043c \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u043a \u042d\u0440\u0434\u0451\u0448\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u0411\u044d\u0439\u043a\u043e\u043d\u0443.<\/p>\n<h3>\u0418\u0434\u0435\u044f \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430<\/h3>\n<p>\u0412 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0435 \u00ab\u0421\u0438\u043c\u043f\u0441\u043e\u043d\u044b \u0438 \u0438\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0435\u043a\u0440\u0435\u0442\u044b\u00bb \u044f \u043d\u0430\u0442\u043a\u043d\u0443\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u042d\u0440\u0434\u0451\u0448\u0430-\u0411\u044d\u0439\u043a\u043e\u043d\u0430. \u0412 1969 \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a \u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u041a\u0430\u0441\u043f\u0435\u0440 \u0413\u043e\u0444\u0444\u043c\u0430\u043d \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u0433\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u0442\u0440\u0443\u0434\u0430\u043c\u0438 \u041f\u0430\u043b\u0430 \u042d\u0440\u0434\u0451\u0448\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0447\u0451\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 1500 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0444\u0430\u043d\u0430\u0442 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u044f, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0434\u043b\u044f \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u041d\u0438\u043a\u043e\u043b\u0430\u044f \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a, \u0437\u0430\u0442\u043e \u043e\u043d \u0441\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 10 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0443 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043a\u0430\u043a \u0443 \u042d\u0440\u0434\u0451\u0448\u0430 \u2014 \u0441\u043e\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432.\u00a0<\/p>\n<p>\u0421 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0438\u0434\u0435\u0435\u0439 \u044f \u043f\u0440\u0438\u0448\u0451\u043b \u0432 \u041c\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0441\u043a\u0443\u044e \u042f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0443\u043c\u0430. \u041c\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0441\u043a\u0430\u044f \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432. \u042d\u0442\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u043b\u0438 50 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432, \u0430 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u0432\u043e\u0448\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0414\u0438\u0430\u043d\u044b \u041b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043d\u0434, \u041b\u044e\u0431\u043e\u0432\u0438 \u0416\u0443\u043b\u0438\u043d\u043e\u0439, \u041a\u0438\u0440\u0438\u043b\u043b\u0430 \u0412\u043e\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432\u0430, \u0420\u0443\u0441\u043b\u0430\u043d\u0430 \u0411\u0430\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0410\u043d\u0434\u0440\u0435\u044f \u0418\u0432\u0430\u043d\u043e\u0432\u0430.<\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/h3>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e\u043c \u043c\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438: <code>pandas<\/code>, <code>numpy<\/code>, <code>scipy.stats<\/code>, <code>pingouin<\/code>, <code>matplotlib.pyplot<\/code>, <code>seaborn<\/code>, <code>plotly<\/code>, <code>holoviews<\/code>, <code>requests<\/code>, <code>queue<\/code>, <code>tqdm<\/code>, <code>scipy<\/code> \u0438 <code>networkx<\/code>.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0434\u0432\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430. \u041e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u043f\u0443\u0442\u0451\u043c \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 <a href=\"https:\/\/www.eliteprospects.com\"><u>Elite Prospects<\/u><\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/en.khl.ru\/\"><u>\u041a\u0425\u041b<\/u><\/a>. \u041e\u0442\u0442\u0443\u0434\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430\u0445, \u0438\u0445 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0441 2008 \u043f\u043e 2023 \u0433., \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u0435\u0440\u0430\u0445 \u043d\u0430 \u0438\u044e\u043d\u044c 2023, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u041a\u0425\u041b (\u0440\u043e\u0441\u0442, \u0432\u0435\u0441, \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0440\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0434\u044b \u0438 \u0442.\u00a0\u043f.) \u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u0432\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430.<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b \u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u043f\u043e \u043d\u0438\u043c:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code>dfs = [players, transfers, pers_data, stats, players_1, stats_1]  for df in dfs:   name =[x for x in globals() if globals()[x] is df][0]   print(name)   display(df.sample(5))   print(df.info())   print('=' * 30)<\/code><\/pre>\n<p>\u0410\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0435, \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0430\u0439\u043b\u0438\u043d\u0433. \u041e\u043d \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u043d\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<pre><code>#for df in dfs: \u00a0\u00a0#display(pandas_profiling.ProfileReport(df))<\/code><\/pre>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0438\u0434\u0451\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430: \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044b \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u043a \u043d\u0438\u0436\u043d\u0435\u043c\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0443 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c <code>lower()<\/code> \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0435\u0451 \u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u0441 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0441 \u0441\u0430\u043c\u0438\u043c \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 (self-join) \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0435. \u0411\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0442\u0435\u0445 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0433\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0435 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0418\u0449\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438:\u00a0<\/p>\n<p><strong>\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u21161<\/strong><\/p>\n<pre><code># \u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u044b \u043f\u043e \u043f\u043e\u043b\u044e team df = players_1.merge(players_1, on='team', how = 'left')   # \u0423\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0430 \u0441 \u0441\u0430\u043c\u0438\u043c \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 df = df.query('player_x != player_y').copy()   # \u041d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432: \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a \u0425 \u043f\u0440\u0438\u0448\u0451\u043b \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0451 \u0443\u0448\u0451\u043b \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a Y \u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a X \u0443\u0448\u0451\u043b \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u043d\u0435 \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0451 \u043f\u0440\u0438\u0448\u0451\u043b \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a Y df['teammate'] = False df['teammate'] = df.teammate.mask(((df.start_date_x &lt;= df.end_date_y) &amp; (df.end_date_x >= df.start_date_y)), True)   # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 df.teammate.value_counts() <\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u21162<\/strong><\/p>\n<pre><code># \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u0441 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 result = defaultdict(set) # overlapping_rows = [] overlapping_rows = pd.DataFrame()  for row in players_1.itertuples():     player_start = row.start_date     player_end = row.end_date     player_name = row.player     player_team = row.team      # \u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432, \u0443 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u043a\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u043c \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c     overlapping_rows = players_1[(players_1['start_date'] &lt;= player_end)                                &amp; (players_1['end_date'] >= player_start) &amp;                                (players_1['player'] != player_name) &amp;                                (players_1['team'] == player_team)]      # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u043a\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u044b \u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a     # overlapping_rows.append(overlapping_rows)     overlapping_rows = pd.concat([overlapping_rows, overlapping_rows], axis=0)      # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c result     teammates = overlapping_rows['player'].unique().tolist()     result[player_name].update(teammates)  result = dict(sorted(result.items(), key=lambda x: len(x[1]), reverse=True))  # \u0421\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0442\u043e\u043f-5 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0443\u0431\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 for position, (k, v) in enumerate(islice(result.items(), 5), 1):     print(f\"{position}) \u0418\u0433\u0440\u043e\u043a: {k}, \u041a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u0441\u043e\u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432: {len(v)}\")<\/code><\/pre>\n<h3>\u0420\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430<\/h3>\n<p>\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u043c\u0443 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<p><strong>\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u21161<\/strong><\/p>\n<p>\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0451\u043c \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c.<\/p>\n<pre><code># \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 cross_table = pd.crosstab(df_tm.player_x, df_tm.player_y)  # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 players = cross_table.index.values<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0435\u0451 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441\u043c\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432 <code>networkX<\/code> \u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0424\u043b\u043e\u0439\u0434\u0430-\u0423\u043e\u0440\u0448\u0435\u043b\u043b\u0430 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u043c, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u043e\u0436\u0430\u0442\u0438\u0439 \u0431\u044b\u043b\u043e \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<pre><code># \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441\u043c\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 graph = nx.from_pandas_adjacency(cross_table)   # \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u0440\u0430\u0442\u0447\u0430\u0439\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0443\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 lemtyugov_matrix = nx.floyd_warshall_numpy(graph)   # \u0412\u043e\u0441\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c DataFrame \u0441 \u00ab\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u043e\u0442\u0434\u0430\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u00bb \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 lemtyugov_df = pd.DataFrame(lemtyugov_matrix, index=players, columns=players)  # \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 lemtyugov_df.loc[:, ['Nikolai Lemtyugov']].sort_values(by='Nikolai Lemtyugov', ascending=False)<\/code><\/pre>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e \u041d\u0438\u043a\u043e\u043b\u0430\u0439 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 3 \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u043e\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u2014 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438, \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 3. \u041d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 1, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432 \u0438\u0433\u0440\u0430\u043b \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043a\u043b\u0443\u0431\u0435.\u00a0<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043e\u0442\u0434\u0430\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430 \u2014 4.<\/p>\n<pre><code>print('\u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0442\u0434\u0430\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u041a\u0425\u041b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430:', int(lemtyugov_df.max().max()))<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0442\u0435, \u043a\u0442\u043e \u0438\u0433\u0440\u0430\u043b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441\u0435\u0437\u043e\u043d \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0435, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 4 \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u043e\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f.<br \/>\u0412 \u041a\u0425\u041b \u043d\u0435\u0442 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0431\u0435\u0437 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0431\u044b \u043e\u043d\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0438\u0445 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b <code>np.inf<\/code>.<\/p>\n<p><strong>\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u21162<\/strong><\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0432 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0443.<\/p>\n<pre><code>def calculate_lem_numbers(teammates_dict, source):     lem_numbers = {}  # \u0421\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430      # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0432 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0443     queue = deque()     queue.append(         (source, 0))  # \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435\u043c 0      # \u0421\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0435\u0449\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432     visited = {source}      while queue:         current, distance = queue.popleft()          # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u0430         lem_numbers[current] = distance          # \u041f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0432 \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442 \u0438\u0433\u0440\u0430\u043b         for teammate in teammates_dict[current]:             if teammate not in visited:                 queue.append((teammate, distance + 1))                 visited.add(teammate)      return lem_numbers # \u0420\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 source_hockeyist = 'Nikolai Lemtyugov' # \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 lem_numbers = calculate_lem_numbers(result, source_hockeyist) # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u0434\u043b\u0438\u043d\u0443 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432\u0448\u0435\u0433\u043e\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f, \u043e\u043d\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 3720 \u2014 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0443 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 len(lem_numbers)<\/code><\/pre>\n<pre><code># \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f values = list(lem_numbers.values())  # \u0420\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u0443 \u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 max_value = np.max(values) print(f'\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430: {max_value}')<\/code><\/pre>\n<pre><code># \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c max \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438 lem_numbers_dict = {} for player in players_1['player']:     lem_numbers = calculate_lem_numbers(result, player)     lem_numbers_dict[player] = lem_numbers max_lem_number = max(     max(lem_numbers.values()) for lem_numbers in lem_numbers_dict.values()) print('\u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0442\u0434\u0430\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u041a\u0425\u041b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430:', max_lem_number)<\/code><\/pre>\n<p>\u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c 3, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u043c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u043c, \u0430 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0443\u0434\u0430\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430 \u2014 4.<\/p>\n<h3>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430<\/h3>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <code>holoviews<\/code>.<\/p>\n<pre><code># \u0412\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0443 source_node = 'Nikolai Lemtyugov'  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444 G = graph  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u044b neighbors = list(G.neighbors(source_node))  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0430\u0444, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0443 \u0438 \u0435\u0451 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 subgraph = G.subgraph([source_node] + neighbors)  # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0438\u0433\u0440\u0430\u043b \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442 for node in G.nodes:     G.nodes[node]['teams'] = players_1.query('player == @node')['team'].nunique()  kwargs = dict(width=1100, height=800, xaxis=None, yaxis=None) opts.defaults(opts.Nodes(**kwargs), opts.Graph(**kwargs))  # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444 NetworkX \u0432 \u0433\u0440\u0430\u0444 Holoviews graph_hv = hv.Graph.from_networkx(subgraph, nx.spring_layout)  # \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430 colors = ['#000000'] + list(hv.Cycle('Category20').values)  graph_hv.opts(cmap=colors,               node_color='teams',               node_size=10,               edge_line_width=0.2,               node_line_color='gray',               edge_color='gray',               clabel='teams',               title='\u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0443\u0433, \u0446\u0432\u0435\u0442 \u043f\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0443 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434')  # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f Bokeh \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430 \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b HTML hv.extension('bokeh') output_file('test.html')  show(hv.render(graph_hv))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0426\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u0438\u0433\u0440\u0430\u043b \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442. \u0427\u0451\u0440\u043d\u044b\u0439 \u2014 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430. \u0421\u0432\u0435\u0442\u043b\u043e-\u0431\u0438\u0440\u044e\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u2014 10 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u2014 \u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443 \u041b\u0435\u043c\u0442\u044e\u0433\u043e\u0432\u0430.<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c <code>bundle_graph<\/code> \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u043c \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0430\u043c\u0438, \u00ab\u0443\u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435\u00bb \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0422\u0430\u043a \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<pre><code>bundled = bundle_graph(graph_hv)  hv.extension('bokeh') hv.output(size=100) output_file('test.html') show(hv.render(bundled))<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\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-355615","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/355615","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=355615"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/355615\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=355615"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=355615"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=355615"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}