🗂️ monetaryexpensesofthepopulationdata.csv
🗂️ monetary_expenses_of_the_population_data.csv
Сипаттама
Бұл деректер жинағы Қазақстанның әр өңіріндегі халықтың ақшалай шығындары туралы ақпаратты қамтиды. Әрбір өңір үшін жалпы шығындар және шығындардың негізгі санаттары көрсетілген.
| Баған атауы | Сипаттама |
|---|---|
Регионы | Өңірдің атауы |
Всего | Жалпы шығындар (теңге) |
Потребительские_расходы | Тұтынушылық шығындар |
Продовольственные_товары | Азық-түлікке жұмсалған шығындар |
Непродовольственные_товары | Азық-түлікке жатпайтын тауарларға шығындар |
Платные_услуги | Ақылы қызметтерге жұмсалған шығындар |
Материальная_помощь_родственникам_и_знакомым_алименты | Туыстарына, таныстарына көмек және алименттерге шығындар |
Налоги_платежи_и_другие_выплаты | Салықтар, төлемдер және басқа да міндетті төлемдер |
Погашение_кредита_и_долга | Несие және қарызды өтеуге жұмсалған қаражат |
Деректер үлгісі
| Регионы | Всего | Потребительские_расходы | Продовольственные_товары | Непродовольственные_товары | Платные_услуги | Материальная_помощь_родственникам_и_знакомым_алименты | Налоги_платежи_и_другие_выплаты | Погашение_кредита_и_долга |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Абай | 758555 | 713656 | 391954 | 187423 | 134279 | 6477 | 1723 | 36699 |
| Акмолинская | 950593 | 836336 | 451260 | 255332 | 129744 | 21942 | 1445 | 90870 |
| Актюбинская | 897654 | 784125 | 438243 | 204345 | 141537 | 16054 | 983 | 96492 |
Құрылым
Деректер 20 өңірді қамтиды, олардың әрқайсысы үшін ақшалай шығындардың сегменттелген мәліметтері ұсынылған. Барлық мәндер сандық деректер ретінде берілген.
Өңірлердің толық тізімі:
- Абай
- Акмолинская
- Актюбинская
- Алматинская
- Атырауская
- Батыс Қазақстан
- Жамбыл
- Жетісу
- Қарағанды
- Қостанай
- Қызылорда
- Маңғыстау
- Павлодар
- Солтүстік Қазақстан
- Түркістан
- Ұлытау
- Шығыс Қазақстан
- Астана қаласы
- Алматы қаласы
- Шымкент қаласы
Деректерді пайдалану
Бұл деректерді талдау немесе әр өңір бойынша халықтың шығындары туралы визуализация жасау үшін қолдануға болады.
Мысалы:
import pandas as pd
# Деректерді жүктеу
data = pd.read_csv('monetary_expenses_of_the_population_data.csv')
# Азық-түлікке ең көп шығынданған алғашқы 5 өңірді көрсету
top_regions = data.sort_values(by='Продовольственные_товары', ascending=False).head(5)
print(top_regions)