Анализ данных косметических брендов и продукции

Поэтому в качестве базы данных для проекта я поискала что-то, связанное с косметикой. Анализ помог посмотреть на бьюит-индустрию с другой точки зрения, а именно коммерция и химические составляющие.

Для оформления я взяла цвета, которые лично у меня больше всего ассоциируются с этой сферой — все яркое! И чуть-чуть девчачье.

Для исследования я брала данные с сайта Kaggle, искала их по ключевому слову Cosmetic. Датасеты содержат информацию о типах и категориях косметики, о различных брендах и крупных компаниях, о составе отдельных продуктах и их цене.

Данные представлены в виде гистограмм, так как категориальный тип данных понятнее всего воспринимается именно в такой форме. А еще полосочки напоминают мне следы от помады и других продуктов, когда тестируешь их на руке в магазине)

В коде я импортировала несколько библиотек:

а) чтобы задать оформление проекту import matplotlib.pyplot as plt

б) чтобы прочитать файлик import pandas as pd from google.colab import drive

df['CompanyName'].value_counts ().head (10).plot (kind='barh', color='#A8FBFF') plt.title ('Топ-10 крупных компаний, у кого больше всего продукции') plt.xticks (rotation=45) plt.show ()

df['CompanyName'].value_counts ().nsmallest (10).plot (kind='barh', color='#A8FBFF') plt.title ('Топ-10 компаний c минимальным количеством продукции') plt.xticks (rotation=45) plt.show ()

df['BrandName'].value_counts ().head (10).plot (kind='barh', color='#A8FBFF') plt.title ('Топ-10 брендов, у кого больше всего продукции') plt.xticks (rotation=45) plt.show ()

df['BrandName'].value_counts ().nsmallest (10).plot (kind='barh', color='#A8FBFF') plt.title ('Топ-10 брендов, у кого меньше всего продукции') plt.xticks (rotation=45) plt.show ()

df['PrimaryCategory'].value_counts ().plot (kind='barh', color='#A8FBFF') plt.title ('Количество продуктов по категориям') plt.xticks (rotation=45) plt.show ()

df.nlargest (10, 'Price')[['Name', 'Price']].plot.barh (x='Name', color='#A8FBFF') plt.title ('Топ-10 самых дорогих продуктов') plt.xticks (rotation=45) plt.show ()

df.nsmallest (10, 'Price')[['Name', 'Price']].plot.barh (x='Name', color='#A8FBFF') plt.title ('Топ-10 самых дешевых продуктов') plt.xticks (rotation=45) plt.show ()

pd.Series ([ing for ings in df['Ingredients'].dropna () for ing in ings.lower ().split (', ')]).str.strip ().value_counts ().head (10).plot.barh (color='#A8FBFF') plt.title ('Топ-10 ингредиентов') plt.show ()

df['ChemicalName'].value_counts ().head (10).plot (kind='barh', color='#A8FBFF') plt.title ('Топ-10 самых частых химикатов') plt.xticks (rotation=45) plt.show ()

skin_cols = ['Combination', 'Dry', 'Normal', 'Oily', 'Sensitive'] top10_brands = df['Brand'].value_counts ().head (10).index pivot = df[df['Brand'].isin (top10_brands)].groupby ('Brand')[skin_cols].sum () pivot.plot (kind='bar', figsize=(12,6)) plt.title ('Топ-10 брендов по типам кожи') plt.ylabel ('Количество продуктов') plt.xticks (rotation=45) plt.legend (title='Тип кожи') plt.tight_layout () plt.show ()

Для написания кода я использовала нейросеть Perplexity, для обложки — Ideogram.

Промты для кодов: а) Я хочу сделать графики: розовый фон и голубые текста и сам график. Напиши мне такой код на питоне, короткий и простой, несколько строк

б) Мне нужно проанализировать какие типы химикатов чаще всего встречаются в продуктах. Напиши код, чтобы он разбил по названиям и из них вывел нужную статистику

Промт обложка: Generate a photo of a futuristic mystical lipgloss. Gradients and pink, white palette. Photorealistic, glow.

Использованные датасеты:

а) Cosmetics datasets // Дата обращения: 23.12.2025

б) Chemicals in Cosmetics // Дата обращения: 23.12.2025