2.  DataWrangler All.ipynb

{
 "cells": [
  {
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   "id": "438ddcfb-bee8-4ed6-9c0d-22f2b551044b",
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       "StatementMeta(, ccd389bc-7fe6-4424-94a5-03ae5d2c1afb, 3, Finished, Available)"
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       "SynapseWidget(Synapse.DataFrame, c5e0c39f-ee53-4105-9c4e-70755b87e1ad)"
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   "source": [
    "df = spark.read.format(\"csv\").option(\"header\",\"true\").load(\"abfss://1fe39462-9846-4fe4-93dd-46978e9def3a@onelake.dfs.fabric.microsoft.com/a1121598-372c-4ac8-bc11-78500c7274bc/Files/HR_file.csv\")\n",
    "# df now is a Spark DataFrame containing CSV data from \"abfss://1fe39462-9846-4fe4-93dd-46978e9def3a@onelake.dfs.fabric.microsoft.com/a1121598-372c-4ac8-bc11-78500c7274bc/Files/HR_file.csv\".\n",
    "display(df)"
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       "StatementMeta(, ccd389bc-7fe6-4424-94a5-03ae5d2c1afb, 4, Finished, Available)"
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       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>Departments</th>\n",
       "      <th>salary</th>\n",
       "      <th>promotion_last_5years_count</th>\n",
       "      <th>number_project_mode</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>Accounting</td>\n",
       "      <td>High</td>\n",
       "      <td>97</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>Accounting</td>\n",
       "      <td>Low</td>\n",
       "      <td>86</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>Accounting</td>\n",
       "      <td>Medium</td>\n",
       "      <td>86</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>Hr</td>\n",
       "      <td>Low</td>\n",
       "      <td>140</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>Hr</td>\n",
       "      <td>Medium</td>\n",
       "      <td>131</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>It</td>\n",
       "      <td>High</td>\n",
       "      <td>129</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>It</td>\n",
       "      <td>Low</td>\n",
       "      <td>123</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>It</td>\n",
       "      <td>Medium</td>\n",
       "      <td>141</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>8</th>\n",
       "      <td>Management</td>\n",
       "      <td>High</td>\n",
       "      <td>64</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>9</th>\n",
       "      <td>Management</td>\n",
       "      <td>Medium</td>\n",
       "      <td>66</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>10</th>\n",
       "      <td>Marketing</td>\n",
       "      <td>High</td>\n",
       "      <td>78</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>11</th>\n",
       "      <td>Marketing</td>\n",
       "      <td>Low</td>\n",
       "      <td>95</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>12</th>\n",
       "      <td>Marketing</td>\n",
       "      <td>Medium</td>\n",
       "      <td>99</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>13</th>\n",
       "      <td>Product_Mng</td>\n",
       "      <td>High</td>\n",
       "      <td>97</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>14</th>\n",
       "      <td>Product_Mng</td>\n",
       "      <td>Low</td>\n",
       "      <td>80</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>15</th>\n",
       "      <td>Product_Mng</td>\n",
       "      <td>Medium</td>\n",
       "      <td>89</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>16</th>\n",
       "      <td>Randd</td>\n",
       "      <td>High</td>\n",
       "      <td>103</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>17</th>\n",
       "      <td>Randd</td>\n",
       "      <td>Low</td>\n",
       "      <td>102</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>18</th>\n",
       "      <td>Randd</td>\n",
       "      <td>Medium</td>\n",
       "      <td>84</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>19</th>\n",
       "      <td>Sales</td>\n",
       "      <td>High</td>\n",
       "      <td>436</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "    Departments  salary  promotion_last_5years_count number_project_mode\n",
       "0    Accounting    High                           97                   4\n",
       "1    Accounting     Low                           86                   2\n",
       "2    Accounting  Medium                           86                   4\n",
       "3            Hr     Low                          140                   4\n",
       "4            Hr  Medium                          131                   4\n",
       "5            It    High                          129                   5\n",
       "6            It     Low                          123                   4\n",
       "7            It  Medium                          141                   2\n",
       "8    Management    High                           64                   3\n",
       "9    Management  Medium                           66                   4\n",
       "10    Marketing    High                           78                   4\n",
       "11    Marketing     Low                           95                   4\n",
       "12    Marketing  Medium                           99                   2\n",
       "13  Product_Mng    High                           97                   4\n",
       "14  Product_Mng     Low                           80                   4\n",
       "15  Product_Mng  Medium                           89                   4\n",
       "16        Randd    High                          103                   3\n",
       "17        Randd     Low                          102                   4\n",
       "18        Randd  Medium                           84                   3\n",
       "19        Sales    High                          436                   2"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Code generated by Data Wrangler for pandas sample\n",
    "\n",
    "def clean_data(pandas_df):\n",
    "    # Rename column 'average_montly_hours' to 'average_monthly_hours'\n",
    "    pandas_df = pandas_df.rename(columns={'average_montly_hours': 'average_monthly_hours'})\n",
    "    # Drop duplicate rows across all columns\n",
    "    pandas_df = pandas_df.drop_duplicates()\n",
    "    # Replace missing values with \"0\" in columns: 'satisfaction_level', 'last_evaluation', 'time_spend_company'\n",
    "    pandas_df = pandas_df.fillna({'satisfaction_level': \"0\", 'last_evaluation': \"0\", 'time_spend_company': \"0\"})\n",
    "    # Capitalize the first character in columns: 'Departments', 'salary'\n",
    "    pandas_df['Departments'] = pandas_df['Departments'].str.title()\n",
    "    pandas_df['salary'] = pandas_df['salary'].str.title()\n",
    "    # Performed 2 aggregations grouped on columns: 'Departments', 'salary'\n",
    "    pandas_df = pandas_df.groupby(['Departments', 'salary']).agg(promotion_last_5years_count=('promotion_last_5years', 'count'), number_project_mode=('number_project', lambda s: s.value_counts().index[0])).reset_index()\n",
    "    return pandas_df\n",
    "\n",
    "# Loaded variable 'df' from kernel state\n",
    "pandas_df = df.limit(5000).toPandas()\n",
    "\n",
    "pandas_df_clean = clean_data(pandas_df.copy())\n",
    "pandas_df_clean.head(20)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "id": "ba423166-a7cb-43b5-ab03-b702243a0ebb",
   "metadata": {
    "jupyter": {
     "outputs_hidden": false,
     "source_hidden": false
    },
    "nteract": {
     "transient": {
      "deleting": false
     }
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "application/vnd.livy.statement-meta+json": {
       "execution_finish_time": "2024-02-27T17:02:33.2811865Z",
       "execution_start_time": "2024-02-27T17:02:32.5061092Z",
       "livy_statement_state": "available",
       "parent_msg_id": "c36be32c-7313-4d56-889f-43799afdaa07",
       "queued_time": "2024-02-27T17:02:18.1198414Z",
       "session_id": "ccd389bc-7fe6-4424-94a5-03ae5d2c1afb",
       "session_start_time": null,
       "spark_pool": null,
       "state": "finished",
       "statement_id": 5
      },
      "text/plain": [
       "StatementMeta(, ccd389bc-7fe6-4424-94a5-03ae5d2c1afb, 5, Finished, Available)"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    },
    {
     "data": {
      "application/vnd.synapse.widget-view+json": {
       "widget_id": "83bd7bdf-dc0e-4d7b-b9f8-214c2a5963f2",
       "widget_type": "Synapse.DataFrame"
      },
      "text/plain": [
       "SynapseWidget(Synapse.DataFrame, 83bd7bdf-dc0e-4d7b-b9f8-214c2a5963f2)"
      ]
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    "display(pandas_df_clean)"
   ]
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         "0": "Hr",
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         "0": "It",
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