Data Summarization .ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<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>ID</th>\n",
       "      <th>Experience_Years</th>\n",
       "      <th>Age</th>\n",
       "      <th>Gender</th>\n",
       "      <th>Salary</th>\n",
       "      <th>Unnamed: 5</th>\n",
       "      <th>Unnamed: 6</th>\n",
       "      <th>Unnamed: 7</th>\n",
       "      <th>Unnamed: 8</th>\n",
       "      <th>Unnamed: 9</th>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <th>Unnamed: 16374</th>\n",
       "      <th>Unnamed: 16375</th>\n",
       "      <th>Unnamed: 16376</th>\n",
       "      <th>Unnamed: 16377</th>\n",
       "      <th>Unnamed: 16378</th>\n",
       "      <th>Unnamed: 16379</th>\n",
       "      <th>Unnamed: 16380</th>\n",
       "      <th>Unnamed: 16381</th>\n",
       "      <th>Unnamed: 16382</th>\n",
       "      <th>Unnamed: 16383</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>5.0</td>\n",
       "      <td>28.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>250000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>21.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>50000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>23.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>170000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>4.0</td>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "      <td>22.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>25000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>5.0</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>17.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>10000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>6.0</td>\n",
       "      <td>25.0</td>\n",
       "      <td>62.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>5001000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>7.0</td>\n",
       "      <td>19.0</td>\n",
       "      <td>54.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>800000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>8.0</td>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "      <td>21.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>9000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>8</th>\n",
       "      <td>9.0</td>\n",
       "      <td>10.0</td>\n",
       "      <td>36.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>61500.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>9</th>\n",
       "      <td>10.0</td>\n",
       "      <td>15.0</td>\n",
       "      <td>54.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>650000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>10</th>\n",
       "      <td>11.0</td>\n",
       "      <td>4.0</td>\n",
       "      <td>26.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>250000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>11</th>\n",
       "      <td>12.0</td>\n",
       "      <td>6.0</td>\n",
       "      <td>29.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>1400000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>12</th>\n",
       "      <td>13.0</td>\n",
       "      <td>14.0</td>\n",
       "      <td>39.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>6000050.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>13</th>\n",
       "      <td>14.0</td>\n",
       "      <td>11.0</td>\n",
       "      <td>40.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>220100.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>14</th>\n",
       "      <td>15.0</td>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "      <td>23.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>7500.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>15</th>\n",
       "      <td>16.0</td>\n",
       "      <td>4.0</td>\n",
       "      <td>27.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>87000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>16</th>\n",
       "      <td>17.0</td>\n",
       "      <td>10.0</td>\n",
       "      <td>34.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>930000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>17</th>\n",
       "      <td>18.0</td>\n",
       "      <td>15.0</td>\n",
       "      <td>54.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>7900000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>18</th>\n",
       "      <td>19.0</td>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "      <td>21.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>15000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>19</th>\n",
       "      <td>20.0</td>\n",
       "      <td>10.0</td>\n",
       "      <td>36.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>330000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>20</th>\n",
       "      <td>21.0</td>\n",
       "      <td>15.0</td>\n",
       "      <td>54.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>6570000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21</th>\n",
       "      <td>22.0</td>\n",
       "      <td>4.0</td>\n",
       "      <td>26.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>25000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>22</th>\n",
       "      <td>23.0</td>\n",
       "      <td>5.0</td>\n",
       "      <td>29.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>6845000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>23</th>\n",
       "      <td>24.0</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>21.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>6000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>24</th>\n",
       "      <td>25.0</td>\n",
       "      <td>4.0</td>\n",
       "      <td>23.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>8900.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>25</th>\n",
       "      <td>26.0</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>22.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>20000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>26</th>\n",
       "      <td>27.0</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>18.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>3000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>27</th>\n",
       "      <td>28.0</td>\n",
       "      <td>27.0</td>\n",
       "      <td>62.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>10000000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>28</th>\n",
       "      <td>29.0</td>\n",
       "      <td>19.0</td>\n",
       "      <td>54.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>5000000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>29</th>\n",
       "      <td>30.0</td>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "      <td>21.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>6100.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>30</th>\n",
       "      <td>31.0</td>\n",
       "      <td>10.0</td>\n",
       "      <td>34.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>80000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>31</th>\n",
       "      <td>32.0</td>\n",
       "      <td>15.0</td>\n",
       "      <td>54.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>900000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>32</th>\n",
       "      <td>33.0</td>\n",
       "      <td>20.0</td>\n",
       "      <td>55.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>1540000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>33</th>\n",
       "      <td>34.0</td>\n",
       "      <td>19.0</td>\n",
       "      <td>53.0</td>\n",
       "      <td>Female</td>\n",
       "      <td>9300000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>34</th>\n",
       "      <td>35.0</td>\n",
       "      <td>16.0</td>\n",
       "      <td>49.0</td>\n",
       "      <td>Male</td>\n",
       "      <td>7600000.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>35</th>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>36</th>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>37</th>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>38</th>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>39</th>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>40 rows × 16384 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "      ID  Experience_Years   Age  Gender      Salary  Unnamed: 5  Unnamed: 6  \\\n",
       "0    1.0               5.0  28.0  Female    250000.0         NaN         NaN   \n",
       "1    2.0               1.0  21.0    Male     50000.0         NaN         NaN   \n",
       "2    3.0               3.0  23.0  Female    170000.0         NaN         NaN   \n",
       "3    4.0               2.0  22.0    Male     25000.0         NaN         NaN   \n",
       "4    5.0               1.0  17.0    Male     10000.0         NaN         NaN   \n",
       "5    6.0              25.0  62.0    Male   5001000.0         NaN         NaN   \n",
       "6    7.0              19.0  54.0  Female    800000.0         NaN         NaN   \n",
       "7    8.0               2.0  21.0  Female      9000.0         NaN         NaN   \n",
       "8    9.0              10.0  36.0  Female     61500.0         NaN         NaN   \n",
       "9   10.0              15.0  54.0  Female    650000.0         NaN         NaN   \n",
       "10  11.0               4.0  26.0  Female    250000.0         NaN         NaN   \n",
       "11  12.0               6.0  29.0    Male   1400000.0         NaN         NaN   \n",
       "12  13.0              14.0  39.0    Male   6000050.0         NaN         NaN   \n",
       "13  14.0              11.0  40.0    Male    220100.0         NaN         NaN   \n",
       "14  15.0               2.0  23.0    Male      7500.0         NaN         NaN   \n",
       "15  16.0               4.0  27.0  Female     87000.0         NaN         NaN   \n",
       "16  17.0              10.0  34.0  Female    930000.0         NaN         NaN   \n",
       "17  18.0              15.0  54.0  Female   7900000.0         NaN         NaN   \n",
       "18  19.0               2.0  21.0    Male     15000.0         NaN         NaN   \n",
       "19  20.0              10.0  36.0    Male    330000.0         NaN         NaN   \n",
       "20  21.0              15.0  54.0    Male   6570000.0         NaN         NaN   \n",
       "21  22.0               4.0  26.0    Male     25000.0         NaN         NaN   \n",
       "22  23.0               5.0  29.0    Male   6845000.0         NaN         NaN   \n",
       "23  24.0               1.0  21.0  Female      6000.0         NaN         NaN   \n",
       "24  25.0               4.0  23.0  Female      8900.0         NaN         NaN   \n",
       "25  26.0               3.0  22.0  Female     20000.0         NaN         NaN   \n",
       "26  27.0               1.0  18.0    Male      3000.0         NaN         NaN   \n",
       "27  28.0              27.0  62.0  Female  10000000.0         NaN         NaN   \n",
       "28  29.0              19.0  54.0  Female   5000000.0         NaN         NaN   \n",
       "29  30.0               2.0  21.0  Female      6100.0         NaN         NaN   \n",
       "30  31.0              10.0  34.0    Male     80000.0         NaN         NaN   \n",
       "31  32.0              15.0  54.0    Male    900000.0         NaN         NaN   \n",
       "32  33.0              20.0  55.0  Female   1540000.0         NaN         NaN   \n",
       "33  34.0              19.0  53.0  Female   9300000.0         NaN         NaN   \n",
       "34  35.0              16.0  49.0    Male   7600000.0         NaN         NaN   \n",
       "35   NaN               NaN   NaN     NaN         NaN         NaN         NaN   \n",
       "36   NaN               NaN   NaN     NaN         NaN         NaN         NaN   \n",
       "37   NaN               NaN   NaN     NaN         NaN         NaN         NaN   \n",
       "38   NaN               NaN   NaN     NaN         NaN         NaN         NaN   \n",
       "39   NaN               NaN   NaN     NaN         NaN         NaN         NaN   \n",
       "\n",
       "    Unnamed: 7  Unnamed: 8  Unnamed: 9  ...  Unnamed: 16374  Unnamed: 16375  \\\n",
       "0          NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "1          NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "2          NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "3          NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "4          NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "5          NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "6          NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "7          NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "8          NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "9          NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "10         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "11         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "12         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "13         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "14         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "15         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "16         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "17         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "18         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "19         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "20         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "21         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "22         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "23         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "24         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "25         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "26         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "27         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "28         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "29         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "30         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "31         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "32         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "33         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "34         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "35         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "36         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "37         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "38         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "39         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
       "\n",
       "    Unnamed: 16376  Unnamed: 16377  Unnamed: 16378  Unnamed: 16379  \\\n",
       "0              NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "1              NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "2              NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "3              NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "4              NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "5              NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "6              NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "7              NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "8              NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "9              NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "10             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "11             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "12             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "13             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "14             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "15             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "16             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "17             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "18             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "19             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "20             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "21             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "22             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "23             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "24             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "25             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "26             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "27             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "28             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "29             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "30             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "31             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "32             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "33             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "34             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "35             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "36             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "37             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "38             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "39             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
       "\n",
       "    Unnamed: 16380  Unnamed: 16381  Unnamed: 16382  Unnamed: 16383  \n",
       "0              NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "1              NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "2              NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "3              NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "4              NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "5              NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "6              NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "7              NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "8              NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "9              NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "10             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "11             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "12             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "13             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "14             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "15             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "16             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "17             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "18             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "19             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "20             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "21             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "22             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "23             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "24             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "25             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "26             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "27             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "28             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "29             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "30             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "31             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "32             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "33             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "34             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "35             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "36             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "37             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "38             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "39             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
       "\n",
       "[40 rows x 16384 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 1,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd \n",
    "data = pd.read_csv(\"employeedata.csv\")\n",
    "data"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000020398AF26D0>\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(data.groupby([\"Gender\"]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "{('Female', 5.0): [0], ('Male', 1.0): [1, 4, 26], ('Female', 3.0): [2, 25], ('Male', 2.0): [3, 14, 18], ('Male', 25.0): [5], ('Female', 19.0): [6, 28, 33], ('Female', 2.0): [7, 29], ('Female', 10.0): [8, 16], ('Female', 15.0): [9, 17], ('Female', 4.0): [10, 15, 24], ('Male', 6.0): [11], ('Male', 14.0): [12], ('Male', 11.0): [13], ('Male', 10.0): [19, 30], ('Male', 15.0): [20, 31], ('Male', 4.0): [21], ('Male', 5.0): [22], ('Female', 1.0): [23], ('Female', 27.0): [27], ('Female', 20.0): [32], ('Male', 16.0): [34], (nan, nan): [35], (nan, nan): [36], (nan, nan): [37], (nan, nan): [38], (nan, nan): [39]}\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "a=data.groupby([\"Gender\",\"Experience_Years\"])\n",
    "print(a.groups)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "          ID  Experience_Years   Age      Salary  Unnamed: 5  Unnamed: 6  \\\n",
      "Gender                                                                     \n",
      "Female  34.0              27.0  62.0  10000000.0         NaN         NaN   \n",
      "Male    35.0              25.0  62.0   7600000.0         NaN         NaN   \n",
      "\n",
      "        Unnamed: 7  Unnamed: 8  Unnamed: 9  Unnamed: 10  ...  Unnamed: 16374  \\\n",
      "Gender                                                   ...                   \n",
      "Female         NaN         NaN         NaN          NaN  ...             NaN   \n",
      "Male           NaN         NaN         NaN          NaN  ...             NaN   \n",
      "\n",
      "        Unnamed: 16375  Unnamed: 16376  Unnamed: 16377  Unnamed: 16378  \\\n",
      "Gender                                                                   \n",
      "Female             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "Male               NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "\n",
      "        Unnamed: 16379  Unnamed: 16380  Unnamed: 16381  Unnamed: 16382  \\\n",
      "Gender                                                                   \n",
      "Female             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "Male               NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "\n",
      "        Unnamed: 16383  \n",
      "Gender                  \n",
      "Female             NaN  \n",
      "Male               NaN  \n",
      "\n",
      "[2 rows x 16383 columns]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(data.groupby([\"Gender\"]).max())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "               ID  Experience_Years        Age        Salary  Unnamed: 5  \\\n",
      "Gender                                                                     \n",
      "Female  18.277778         10.111111  37.111111  2.054917e+06         NaN   \n",
      "Male    17.705882          8.235294  33.764706  2.063626e+06         NaN   \n",
      "\n",
      "        Unnamed: 6  Unnamed: 7  Unnamed: 8  Unnamed: 9  Unnamed: 10  ...  \\\n",
      "Gender                                                               ...   \n",
      "Female         NaN         NaN         NaN         NaN          NaN  ...   \n",
      "Male           NaN         NaN         NaN         NaN          NaN  ...   \n",
      "\n",
      "        Unnamed: 16374  Unnamed: 16375  Unnamed: 16376  Unnamed: 16377  \\\n",
      "Gender                                                                   \n",
      "Female             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "Male               NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "\n",
      "        Unnamed: 16378  Unnamed: 16379  Unnamed: 16380  Unnamed: 16381  \\\n",
      "Gender                                                                   \n",
      "Female             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "Male               NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "\n",
      "        Unnamed: 16382  Unnamed: 16383  \n",
      "Gender                                  \n",
      "Female             NaN             NaN  \n",
      "Male               NaN             NaN  \n",
      "\n",
      "[2 rows x 16383 columns]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(data.groupby([\"Gender\"]).mean())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "{'Female': [0, 2, 6, 7, 8, 9, 10, 15, 16, 17, 23, 24, 25, 27, 28, 29, 32, 33], 'Male': [1, 3, 4, 5, 11, 12, 13, 14, 18, 19, 20, 21, 22, 26, 30, 31, 34]}\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(data.groupby([\"Gender\"]).groups)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "      ID  Experience_Years   Age Gender     Salary  Unnamed: 5  Unnamed: 6  \\\n",
      "1    2.0               1.0  21.0   Male    50000.0         NaN         NaN   \n",
      "3    4.0               2.0  22.0   Male    25000.0         NaN         NaN   \n",
      "4    5.0               1.0  17.0   Male    10000.0         NaN         NaN   \n",
      "5    6.0              25.0  62.0   Male  5001000.0         NaN         NaN   \n",
      "11  12.0               6.0  29.0   Male  1400000.0         NaN         NaN   \n",
      "12  13.0              14.0  39.0   Male  6000050.0         NaN         NaN   \n",
      "13  14.0              11.0  40.0   Male   220100.0         NaN         NaN   \n",
      "14  15.0               2.0  23.0   Male     7500.0         NaN         NaN   \n",
      "18  19.0               2.0  21.0   Male    15000.0         NaN         NaN   \n",
      "19  20.0              10.0  36.0   Male   330000.0         NaN         NaN   \n",
      "20  21.0              15.0  54.0   Male  6570000.0         NaN         NaN   \n",
      "21  22.0               4.0  26.0   Male    25000.0         NaN         NaN   \n",
      "22  23.0               5.0  29.0   Male  6845000.0         NaN         NaN   \n",
      "26  27.0               1.0  18.0   Male     3000.0         NaN         NaN   \n",
      "30  31.0              10.0  34.0   Male    80000.0         NaN         NaN   \n",
      "31  32.0              15.0  54.0   Male   900000.0         NaN         NaN   \n",
      "34  35.0              16.0  49.0   Male  7600000.0         NaN         NaN   \n",
      "\n",
      "    Unnamed: 7  Unnamed: 8  Unnamed: 9  ...  Unnamed: 16374  Unnamed: 16375  \\\n",
      "1          NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "3          NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "4          NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "5          NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "11         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "12         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "13         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "14         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "18         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "19         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "20         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "21         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "22         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "26         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "30         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "31         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "34         NaN         NaN         NaN  ...             NaN             NaN   \n",
      "\n",
      "    Unnamed: 16376  Unnamed: 16377  Unnamed: 16378  Unnamed: 16379  \\\n",
      "1              NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "3              NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "4              NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "5              NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "11             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "12             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "13             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "14             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "18             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "19             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "20             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "21             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "22             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "26             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "30             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "31             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "34             NaN             NaN             NaN             NaN   \n",
      "\n",
      "    Unnamed: 16380  Unnamed: 16381  Unnamed: 16382  Unnamed: 16383  \n",
      "1              NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "3              NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "4              NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "5              NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "11             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "12             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "13             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "14             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "18             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "19             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "20             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "21             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "22             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "26             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "30             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "31             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "34             NaN             NaN             NaN             NaN  \n",
      "\n",
      "[17 rows x 16384 columns]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "g=data.groupby([\"Gender\"])\n",
    "print(g.get_group(\"Male\"))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Female    18\n",
       "Male      17\n",
       "Name: Gender, dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 16,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "data[\"Gender\"].value_counts()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.8.5"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}