用python分析“数据分析”到底值不值得学习,以及学完之后大概能拿到多少工资

前言

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用python分析“数据分析”到底值不值得学习,以及学完之后大概能拿到多少工资

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数据分析流程

1.原始数据

2.数据清洗

3.数据分析

4.结论

事先采集得数据

[图片上传失败...(image-8a3a88-1649491520211)]

#%%

import pandas as pd   # anaconda里面自带的,如果是pycharm需要另外安装
# 导入绘图的图表
from pyecharts.charts import Bar,Pie  # 这个得命令安装

#%% md

### 读取csv,并且添加header

#%%

df = pd.read_csv('boss.csv') # 默认会隐藏掉一些行
pd.set_option('display.max_rows',None)   # 设置显示所有行  (一般不做这个操作)
df

#%% md

### 数据预览

#%%

df.head()

#%% md

## 数据可视化和简单的分析

#%%

df

#%%

[图片上传失败...(image-a3ae15-1649491520212)]

不同城市的平均工资差异

mean = df.groupby('address').salary.mean()
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(mean.index.tolist())
    .add_yaxis("均值", mean.values.astype('int64').tolist())
)
bar.render_notebook()

[图片上传失败...(image-7e565e-1649491520212)]

各学历薪资均值比较图

mean = df.groupby('diploma').salary.mean()

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(mean.index.tolist())
    .add_yaxis("平均工资", mean.values.astype('int64').tolist())
)

bar.render_notebook()

[图片上传失败...(image-5ac7e7-1649491520212)]

不同工作经验薪资均值比较图

mean = df.groupby('experience').salary.mean()

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(mean.index.tolist())
    .add_yaxis("均值", mean.values.astype('int64').tolist())
)

bar.render_notebook()

[图片上传失败...(image-b8b23d-1649491520212)]

市场学历需求占比

data = df['diploma'].value_counts()
x = data.index.tolist()
y = data.values.tolist()
c = (
    Pie()
    .add(""
        ,[list(b) for b in zip(x, y)]
        )
)
c.render_notebook()

[图片上传失败...(image-87b770-1649491520212)]

市场工作经验需求占比

data = df['experience'].value_counts()
x = data.index.tolist()
y = data.values.tolist()
c = (
    Pie()
    .add(""
        ,[list(b) for b in zip(x, y)]
        )
)
c.render_notebook()

[图片上传失败...(image-9c7d65-1649491520212)]

行业需求占比

data = df['lables'].value_counts()
x = data.index.tolist()
y = data.values.tolist()

c = (
    Pie()
    .add(""
         ,[list(b) for b in zip(x, y)]
        )
)
c.render_notebook()

[图片上传失败...(image-fb5b8b-1649491520212)]

视频教程

https://www.bilibili.com/video/BV1QF411472B?share_source=copy_web

尾语

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