安装pandas模块包，载入练习数据。
在pandas中，常用的载入函数是read_csv。除此之外还有read_excel和read_table，table可以读取txt。若是服务器相关的部署，则还会用到read_sql，直接访问数据库，但它必须配合mysql相关包。read_csv拥有诸多的参数，encoding是最常用的参数之一，它用来读取csv格式的编码。这里使用了gb2312，该编码常见于windows，如果报错，可以尝试utf-8。
sep参数是分割符，有些csv文件用逗号分割列，有些是分号，有些是\t，这些都需要具体设置。header参数为是否使用表头作为列名。
names参数可以为列设置额外的名字，比如csv中的表头是中文，但是在pandas中最好转换成英文。
通过输出我们可以看到其表格的行与列数，但由于篇幅原因，显示中部分数据省略。我们可以通过调整展示的长度及宽度显示更多文件信息。
因为数据集的数据比较多，如果我们只想浏览部分的话，可以使用head函数，显示头部的数据，默认5，也可以自由设置参数，如果是尾部数据则是tail。
不设置head函数参数，输出结果如下：
设置head函数参数值为7，结果输出如下：
不设置tail函数参数，输出结果如下：
设置tail函数参数为6，输出结果如下：
检查是否有重复数据，其中positionId是职位ID，具备唯一性，我们通过此列进行重复数据检查。
我们得到唯一值只有5031个，但根据表格共有6876个数据，我们需要将重复数据清除。
使用drop_duplicates清除重复数据。
drop_duplicates函数通过subset参数选择以哪个列为去重基准。keep参数则是保留方式，first是保留第一个，删除后余重复值，last还是删除前面，保留最后一个。duplicated函数功能类似，但它返回的是布尔值。
接下来处理salary薪资数据。计算出薪资下限以及薪资上限。薪资内容没有特殊的规律，既有小写k，也有大写K，还有k以上等用法，k以上只能上下限默认相同。
这里需要用到pandas中的apply。它可以针对DataFrame中的一行或者一列数据进行操作，允许使用自定义函数。
定义一个cut_word函数，它查找「-」符号所在的位置，并且截取薪资范围开头至K之间的数字，也就是我们想要的薪资上限。
apply将cut_word函数应用在salary列的所有行。
对于k以上写法的数据，find函数会返回-1，如果按照原来的方式截取，是word[:-2]，不是我们想要的结果，所以需要加一个if判断。
因为python大小写敏感，我们用upper函数将k都转换为K，然后以K作为截取。
输出bottomSalary及topSalary值。
接下来进行平均薪资的求解，在求平均薪资前，我们需要将需要使用数据转换为int类型再进行运算。
数据类型转换为数字，这里引入新的知识点，匿名函数lambda作为一次性函数。
lambda x: * ，前面的lambda x:理解为输入，后面的星号区域则是针对输入的x进行运算。案例中，因为同时对top和bottom求平均值，所以需要加上x.bottomSalary和x.topSalary。word_cut的apply是针对Series，现在则是DataFrame。
axis是apply中的参数，axis=0表示将函数用在行，axis=1则是列。输出下图结果。
数据清理完成后，我们将想要分析的数据切选出，为后续的分析。
这里依旧可以使用head、tail函数等设置参数查看开始和结尾的部分数据。
下面对几个数据进行描述统计。
value_counts是计数，统计所有非零元素的个数，以降序的方式输出Series。对city一列进行统计：
对education一列进行统计：
对于薪资的统计，我们使用describe函数
Describe函数能快速生成各类统计指标。薪资的平均数是17k，中位数是15k，最大薪资在75k。
标准差在8.99k，有一定的波动性，大部分薪资在17±9k之间。
一般分类数据用value_counts，数值数据用describe，这是最常用的两个统计函数。
pandas自带绘图函数，它是以matplotlib包为基础封装，所以两者能够结合使用。
用hist函数很方便的就绘制除出直方图。图表列出了薪资的分布，因为大部分薪资集中20k以下，为了更细的粒度。将直方图的宽距继续缩小。
数据分析的一大思想是细分维度，现在观察不同城市、不同学历对薪资的影响。箱线图是最佳的观测方式。
图表的标签出了问题，出现了白框，主要是图表默认用英文字体，而这里的都是中文，导致了冲突。所以需要改用matplotlib。
boxplot是我们调用的箱线图函数，column选择箱线图的数值，by是选择分类变量，figsize是尺寸。从图上我们看到，北京的薪资高于其他城市，尤其是中位数。上海和深圳稍次，广州甚至不如杭州。
修改分类变量为education，得到学历对薪资的影响箱线图。
上述两个研究均为单一的变量的分析，现在想知道北京和上海这两座城市，学历对薪资的影响。
在by传递多个值，箱线图的刻度自动变成元组，也就达到了横向对比的作用。在pandas中，需要同时用到多个维度分析时，可以用groupby函数。它和SQL中的group by差不多，能将不同变量分组。
上图是标准的用法，按city列，针对不同城市进行了分组。不过它并没有返回分组后的结果，只返回了内存地址。这时它只是一个对象，没有进行任何的计算，现在调用groupby的count方法。
它返回的是不同城市的各列计数结果，因为没有NaN，每列结果都是相等的。现在它和value_counts等价。
换成mean，计算出了不同城市的平均薪资。因为mean方法只针对数值，而各列中只有aveSalary是数值，于是返回了这个唯一结果。
groupby可以传递一组列表，这时得到一组层次化的Series。按城市和学历分组计算了平均薪资。
后面再调用unstack方法，进行行列转置，这样看的就更清楚了。在不同城市中，博士学历最高的薪资在深圳，硕士学历最高的薪资在杭州。北京综合薪资最好。
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这次换成count，我们在groupby后面加一个avgSalary，说明只统计avgSalary的计数结果，不用混入相同数据。图上的结果很明确了，要求博士学历的岗位只有6个，所谓的平均薪资，也只取决于公司开出的价码，波动性很强，毕竟这只是招聘薪资，不代表真实的博士在职薪资。这也解释了上面几个图表的异常。
接下来计算不同公司招聘的数据分析师数量，并且计算平均数。
这里使用了agg函数，同时传入count和mean方法，然后返回了不同公司的计数和平均值两个结果。所以前文的mean，count，其实都省略了agg。agg除了系统自带的几个函数，它也支持自定义函数。
上图用lambda函数，返回了不同公司中最高薪资和最低薪资的差值。agg是一个很方便的函数，它能针对分组后的列数据进行丰富多彩的计算。但是在pandas的分组计算中，它也不是最灵活的函数。
下面想计算出不同城市，招聘数据分析师需求前5的公司，agg虽然能返回计数也能排序，但它返回的是所有结果，前五还需要手工计算。所以我们使用apply进行操作。
自定义了函数topN，将传入的数据计数，并且从大到小返回前五的数据。然后以city聚合分组，因为求的是前5的公司，所以对companyShortName调用topN函数。
同样的，想知道不同城市，各职位招聘数前五，也能直接调用topN。
agg和apply是不同的，虽然某些方法相近，比如求sum，count等，但是apply支持更细的粒度，它能按组进行复杂运算，将数据拆分合并，而agg则必须固定为列。
运用group by，我们已经能随意组合不同维度。接下来配合group by作图。
多重聚合在作图上面没有太大差异，行列数据转置不要混淆即可。
上述的图例我们都是用pandas封装过的方法作图，如果要进行更自由的可视化，直接调用matplotlib的函数会比较好，它和pandas及numpy是兼容的。plt已经在上文中调用并且命名。
上图将上海和北京的薪资数据以直方图的形式进行对比。因为北京和上海的分析师人数相差较远，所以无法直接对比，需要用destiny参数转化为密度。设置alpha透明度，它比箱线图更直观。
另外一种分析思路是对数据进行深加工。我们将薪资设立出不同的level。
cut的作用是分桶，它也是数据分析常用的一种方法，将不同数据划分出不同等级，也就是将数值型数据加工成分类数据，在机器学习的特征工程中应用比较多。
用lambda转换百分比，然后作堆积百分比柱形图(matplotlib好像没有直接调用的函数)。这里可以较为清晰的看到不同等级在不同地区的薪资占比。它比箱线图和直方图的好处在于，通过人工划分，具备业务含义。0～3是实习生的价位，3～6是刚毕业没有基础的新人，整理数据那种，6～10是有一定基础的，以此类推。
下面统计组标签一列的数据。
str方法允许我们针对列中的元素，进行字符串相关的处理，这里的[1:-1]不再是DataFrame和Series的切片，而是对字符串截取，这里把[]都截取掉了。如果漏了str，就变成选取Series第二行至最后一行的数据。
使用完str后，它返回的仍旧是Series，当我们想要再次用replace去除空格。还是需要添加str的。
positionLables本身有空值，所以要删除，不然容易报错。再次用str.split方法，把元素中的标签按「,」拆分成列表。
通过apply和value_counts函数统计标签数。因为各行元素已经转换成了列表，所以value_counts会逐行计算列表中的标签，apply函数将value_counts应用在行上，最后将结果组成一张新表。
用unstack完成行列转换，看上去有点怪，因为它是统计所有标签在各个职位的出现次数，绝大多数肯定是NaN。
将空值删除，并且重置为DataFrame，此时level_0为标签名，level_1为df_index的索引，也可以认为它对应着一个职位，0是该标签在职位中出现的次数。部分职位的标签可能出现多次，这里忽略它。reset_index可以还原索引，重新变为默认的整型索引。
最后用groupby计算出标签出现的次数。
清洗掉引号，设置词云相关的参数。因为在jupyter中显示图片，所以需要额外的配置figsize，不然wide和height的配置无效。wordcloud也兼容pandas，所以直接将结果传入，然后显示图片，去除坐标。
