text: import sqlite3
  import pandas as pd
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  connection = sqlite3.connect("works.sqlite")
  cursor = connection.cursor()
  
  # 1. Выведите количество записей.
  
  print(cursor.execute('select count(*) from works').fetchone()[0])  # 32683
  
  # 2. Выведите количество мужчин и женщин.
  
  print(cursor.execute('select count(*) from works where gender = "Мужской"').fetchone()[0])  # 13386
  print(cursor.execute('select count(*) from works where gender = "Женский"').fetchone()[0])  # 17910
  
  # 3. У скольки записей заполнены skills?
  
  print(cursor.execute('select count(*) from works where skills != "None"').fetchone()[0])  # 8972
  
  # 4. Получить заполненные скиллы.
  
  print(cursor.execute('select skills from works where skills != "None"').fetchone())
  
  # 5. Вывести зарплату только у тех, у кого в скиллах есть Python.
  
  print(cursor.execute('select count(*) from works where skills like "%Python%"').fetchone()[0])
  
  # 6. Построить перцентили и разброс по з/п у мужчин и женщин.
  
  print(pd.read_sql('select salary from works where gender = "Мужской"', connection).describe()[3:].transpose())
  print(pd.read_sql('select salary from works where gender = "Женский"', connection).describe()[3:].transpose())
  
  # 7. Построить графики распределения по з/п мужчин и женщин (а также в зависимости от высшего образования).
  
  for (gender, ed) in [(gender, ed)
                       for ed in ("Высшее", "Незаконченное высшее", "Среднее", "Среднее профессиональное")
                       for gender in ('Мужской', 'Женский')]:
      sql_query = f'select salary from works where gender = "{gender}" and educationType = "{ed}"'
      salary = [row[0] for row in cursor.execute(sql_query).fetchall()]
      plt.hist(salary, bins=100)
      plt.title(f'{gender} заработок с образованием "{ed}"')
      plt.show()
  