购物网站策划案,wordpress更好域名,做二手车网站需要什么,网站即将上线 模板文章目录 #x1f3f3;️#x1f308; 1. 导入模块#x1f3f3;️#x1f308; 2. Pandas数据处理2.1 读取数据2.2 查看数据信息2.3 去除重复数据2.4 调整部分城市名称 #x1f3f3;️#x1f308; 3. Pyecharts数据可视化3.1 招聘数量前20岗位3.2 各城市招聘数量3… 文章目录 ️ 1. 导入模块️ 2. Pandas数据处理2.1 读取数据2.2 查看数据信息2.3 去除重复数据2.4 调整部分城市名称 ️ 3. Pyecharts数据可视化3.1 招聘数量前20岗位3.2 各城市招聘数量3.3 各城市平均薪资象形图3.4 招聘学历占比3.5 实习薪资分布3.6 实习薪资区间3.7 实习时间要求3.8 实习工作周期3.9 公司词云 ️ 4. 可视化大屏4.1 普通大屏4.2 Flask大屏 ️ 5. 可视化项目源码数据 大家好我是
【Python当打之年(点击跳转)】 本期将利用Python分析「实习僧网站招聘数据」 看看各城市python岗位实习生招聘数量招聘平均薪资分布招聘岗位分布招聘学历要求、实习周期分布等情况希望对大家有所帮助如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。
【下期实习僧网站岗位数据爬虫】
涉及到的库
Pandas — 数据处理Pyecharts — 数据可视化
️ 1. 导入模块
import pandas as pd
from pyecharts.charts import *
from pyecharts.commons.utils import JsCode
from pyecharts import options as opts
import warnings
warnings.filterwarnings(ignore)️ 2. Pandas数据处理
2.1 读取数据
df pd.read_excel(./实习僧招聘数据.xlsx)2.2 查看数据信息
df.info()一共有600条数据包含岗位名称、公司、城市、学历、福利、薪资、工作周期、实习时间等字段
2.3 去除重复数据
df1 df.drop_duplicates()2.4 调整部分城市名称
df[城市] df[城市].replace({上海市:上海,成都市:成都,武汉市:武汉,北京市:北京,深圳市:深圳})️ 3. Pyecharts数据可视化
3.1 招聘数量前20岗位
def get_bar1():chart (Bar().add_xaxis(x_data).add_yaxis(, y_data,label_optsopts.LabelOpts(positionright)).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title1-招聘数量前20岗位,pos_leftcenter,pos_top2%,subtitlesubtitle,),visualmap_optsopts.VisualMapOpts(is_showTrue,),) )招聘数量前20的岗位主要是后端开发、算法、软件开发、后端开发工程师、深度学习算法、NLP算法、后端、算法工程师、机器学习、视觉算法、python开发、后端研发、软件工程师、软件开发工程师、语音算法、NLP、Python开发、AI算法、大模型算法、图像算法等主要以后端算法为主。
3.2 各城市招聘数量 招聘地点主要集中在北京、上海、深圳、杭州、成都、南京、广州、苏州、武汉等城市。
3.3 各城市平均薪资象形图
def get_pictorialBar():chart (PictorialBar().add_xaxis(x_data).add_yaxis(,y_data,label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse),symbol_size12,symbol_repeatfixed,symbol_offset[0, 0],is_symbol_clipTrue,).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title3-各城市平均薪资象形图,pos_leftcenter,pos_top2%,subtitlesubtitle,),xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate90)),visualmap_optsopts.VisualMapOpts(is_showTrue,),))上海、北京、深圳、杭州等地的平均薪资相较于其他城市更高一些。
3.4 招聘学历占比 招聘学历方面主要以本科、硕士为主占比超过80%。
3.5 实习薪资分布
def get_scatter():chart (Scatter().add_xaxis(x_data).add_yaxis(,y_data,label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse),).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title5-实习薪资分布,pos_leftcenter,pos_top2%,subtitlesubtitle,),xaxis_optsopts.AxisOpts(nameid),yaxis_optsopts.AxisOpts(name元/天),visualmap_optsopts.VisualMapOpts(is_showTrue,),) )实习期间薪资基本上集中在100-400元/天这个区间。
3.6 实习薪资区间 3.7 实习时间要求 实习时间上大部分公司要求实习3-6个月以3个月居多也存在实习期1个月和1年的情况。
3.8 实习工作周期
def get_scatter():chart (Pie().add(,[list(z) for z in zip(x_data, y_data)],center[50%,55%],).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title8-实习工作周期,pos_leftcenter,pos_top2%,subtitlesubtitle,),visualmap_optsopts.VisualMapOpts(is_showTrue,),) )实习工作周期以5天/周为主占比接近65%。
3.9 公司词云
def get_WordCloud():chart (WordCloud(init_optsinit_opts).add(,words,word_size_range[5,34]).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title9-公司词云,subtitlesubtitle,pos_top2%,pos_leftcenter,),visualmap_optsopts.VisualMapOpts(is_showFalse,),) )️ 4. 可视化大屏
4.1 普通大屏 4.2 Flask大屏 ️ 5. 可视化项目源码数据 点击跳转【全部可视化项目源码数据】 以上就是本期为大家整理的全部内容了赶快练习起来吧原创不易喜欢的朋友可以点赞、收藏也可以分享注明出处让更多人知道。
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