数据分析小案例：招聘数据可视化，查看领域最需技术~

前言

嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐

在前一章：让我们用python来采集数据看看找工作都要会什么吧~

我们讲了如何采集zhaopin网站数据，现在~

我们来把数据可视化，更好的查看在自己领域最需的技术是什么~

下面，我们直接上代码~

代码提供者：青灯教育-自游老师

代码

import pandas as pd
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
import re
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts.commons.utils import JsCode

完整可视化代码可查看并点击网页主页（文章）左侧的流动文字免费获取哦~（可能需要往下划一下呐）

也可以直接查看文章下方推广加助理小姐姐V免费获取呐~

# 读取数据
df = pd.read_csv("招聘数据.csv")
df.head()

df.info()

df['薪资'].unique()
df['bottom']=df['薪资'].str.extract('^(\d+).*')
df['top']=df['薪资'].str.extract('^.*?-(\d+).*')
df['top'].fillna(df['bottom'],inplace=True)

df['commision_pct']=df['薪资'].str.extract('^.*?·(\d{2})薪')
df['commision_pct'].fillna(12,inplace=True)
df['commision_pct']=df['commision_pct'].astype('float64')
df['commision_pct']=df['commision_pct']/12

df.dropna(inplace=True)

df['bottom'] = df['bottom'].astype('int64')
df['top'] = df['top'].astype('int64')
df['平均薪资'] = (df['bottom']+df['top'])/2*df['commision_pct']
df['平均薪资'] = df['平均薪资'].astype('int64')

df.head()

df['薪资'] = df['薪资'].apply(lambda x:re.sub('.*千/月', '0.3-0.7万/月', x))
df["薪资"].unique()

df['bottom'] = df['薪资'].str.extract('^(.*?)-.*?')
df['top'] = df['薪资'].str.extract('^.*?-(\d\.\d|\d)')
df.dropna(inplace=True)
df['bottom'] = df['bottom'].astype('float64')
df['top'] = df['top'].astype('float64')
df['平均薪资'] = (df['bottom']+df['top'])/2 * 10
df.head()

mean = df.groupby('学历')['平均薪资'].mean().sort_values()
x = mean.index.tolist()
y = mean.values.tolist