爬取51job某岗位、分析、可视化、挖掘特征

一、大数据职位数据分析与挖掘

1、数据爬取

import requests
import pprint
import re
import json
import csv
import time

f = open('300-724.csv',mode = 'a',encoding = 'gbk',newline = '')
csv_writer = csv.DictWriter(f,fieldnames = [
        '岗位名称',
        '公司名称',
        '薪资',
        '城市',
        '福利',
        '公司规模',
        '所处行业',
        '工作经验要求',
        '学历要求',
        '发布时间',
])
csv_writer.writeheader()  
# for i in range(1,100):
for i in range(300,725):
    url = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,%25E5%25A4%25A7%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE,2,{}.html'.format(i)
    headers = {
        'Cookie':'',
        # 'Host':'search.51job.com',
        # 'Referer': url,
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.64 Safari/537.36 Edg/101.0.1210.53'
    }
    
    time.sleep(3)
    req = requests.get(url = url, headers = headers)
    html_data = re.findall('window.__SEARCH_RESULT__ = (.*?)</script>', req.text)[0]
    json_data = json.loads(html_data)
    engine_jds = json_data['engine_jds']
    print('正在采集...')
    for index in engine_jds:
        if (len(index['attribute_text'])==3):
            dit = {
                    '岗位名称':index['job_name'],
                    '公司名称':index['company_name'],
                    '薪资':index['providesalary_text'],
                    '城市':index['workarea_text'],
                    '福利':index['jobwelf'],
                    '公司规模':index['companysize_text'],
                    '所处行业':index['companytype_text'],
                    '工作经验要求':index['attribute_text'][1],
                    '学历要求':index['attribute_text'][2],
                    '发布时间':index['issuedate'],
                    }    
            csv_writer.writerow(dit)
        else:
            print('异常数据---已跳过')
    print("已采集一页数据")    
    
    
f.close()

print('采集完成')

采集完成

2、数据清洗

数据读取

#数据读取
import pandas as pd
df = pd.read_csv('0-725.csv',encoding="gbk")

预览数据

#预览数据
#df.head()
df

	岗位名称	公司名称	薪资	城市	福利	公司规模	所处行业	工作经验要求	学历要求	发布时间
0	大数据开发工程师	广东德生科技股份有限公司	1-1.8万/月	广州-天河区	五险一金 免费班车 员工旅游 交通补贴 年终奖金 绩效奖金 定期体检	1000-5000人	上市公司	3-4年经验	本科	2022/5/24 16:44
1	大数据ETL开发	友达光电（苏州）有限公司	0.8-1.4万/月	苏州	五险一金 免费班车 员工旅游 年终奖金 餐饮补贴 定期体检	10000人以上	外资（非欧美）	无需经验	本科	2022/5/24 11:07
2	大数据开发工程师	中软国际科技服务有限公司	1.5-2.5万/月	上海-浦东新区	五险一金 补充医疗保险 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	合资	3-4年经验	本科	2022/5/24 17:35
3	大数据交付工程师(J14637)	广州神州数码有限公司	2-3万/月	广州-海珠区	五险一金 补充医疗保险 餐饮补贴 通讯补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 13:00
4	大数据研发工程师	上海机颖智能科技有限公司	2.5-4万/月	上海-长宁区	五险一金 补充医疗保险 交通补贴 餐饮补贴 弹性工作 定期体检	50-150人	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 17:57
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
25554	伊利 2022 年校招-数字化专训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	7-8千/月	潍坊-临朐县	五险一金 年终奖金 专业培训 定期体检 免费班车 绩效奖金	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:03
25555	伊利2022年校招-销售培训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	0.7-1.4万/月	苏州	五险一金 绩效奖金 通讯补贴 专业培训 弹性工作 节日福利 高温补贴 住房补贴	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:01
25556	IT需求分析师（GSK）	上海外服（集团）有限公司	1-1.5万/月	上海-浦东新区	五险一金 年终奖金 做五休二 周末双休 带薪年假 节日福利	1000-5000人	国企	在校生/应届生	本科	2022/5/23 10:55
25557	研发技术岗（应届生）	三一重机有限公司	1.2-2.2万/月	昆山	五险一金 免费班车 餐饮补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 节假日物资	1000-5000人	民营公司	在校生/应届生	硕士	2022/5/22 20:00
25558	房产销售/底薪5500门店店员/销售实习ls	四川链家房地产经纪有限公司	5.5-9千/月	成都-锦江区	NaN	10000人以上	民营公司	在校生/应届生	本科	2022/5/20 15:42

25559 rows × 10 columns

查看数据类型

#数据类型
df.dtypes
#df.info()

岗位名称      object
公司名称      object
薪资        object
城市        object
福利        object
公司规模      object
所处行业      object
工作经验要求    object
学历要求      object
发布时间      object
dtype: object

检查所有列是否包含空值

#判断哪一列数据含有空值
df.isna().any()
#df.isnull().any()

岗位名称      False
公司名称      False
薪资         True
城市        False
福利         True
公司规模       True
所处行业       True
工作经验要求    False
学历要求      False
发布时间      False
dtype: bool


可以看出，在薪资、福利、公司规模、所处行业存在空值行，但是这其中有些列的值对数据分析而言无足轻重，所以我这里只对薪资，所处行业的空值进行删除处理。

a.空值预处理

#查看薪资列含有空值的行
df[df['薪资'].isna() == True]

	岗位名称	公司名称	薪资	城市	福利	公司规模	所处行业	工作经验要求	学历要求	发布时间
281	大数据平台开发	施耐德电气（中国）有限公司	NaN	北京	五险一金 补充医疗保险 免费班车 绩效奖金 定期体检	10000人以上	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 11:00
406	电子与辅助驾驶-大数据开发工程师	采埃孚（广州）科技有限公司	NaN	广州-花都区	五险一金 补充医疗保险 通讯补贴 出国机会 专业培训 绩效奖金 弹性工作 定期体检	50-150人	外资（欧美）	3-4年经验	本科	2022/5/24 9:15
513	智能信息事业群-大数据技术专家-北京	阿里巴巴集团	NaN	北京	NaN	10000人以上	上市公司	3-4年经验	本科	2022/5/24 7:02
675	总行信用卡中心-大数据开发岗	中国光大银行总行信用卡中心	NaN	北京	NaN	1000-5000人	国企	1年经验	硕士	2022/5/20 20:03
676	总行信息科技部-大数据开发工程师岗	中国光大银行总行信息科技部	NaN	北京	NaN	500-1000人	国企	2年经验	硕士	2022/5/20 20:03
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
24994	ABG-数据治理	埃森哲（中国）有限公司	NaN	上海	五险一金 弹性工作 年终奖金 绩效奖金 定期体检	10000人以上	外资（欧美）	8-9年经验	本科	2022/5/24 11:00
24995	Consulting - Utility - 咨询顾问	埃森哲（中国）有限公司	NaN	广州	NaN	10000人以上	外资（欧美）	3-4年经验	本科	2022/5/24 11:00
24998	Technology-Design Thinking咨询专家	埃森哲信息技术（大连）有限公司	NaN	北京	NaN	10000人以上	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 11:00
24999	Technology-Design Thinking（技术创新）	埃森哲信息技术（大连）有限公司	NaN	上海	NaN	10000人以上	外资（欧美）	8-9年经验	本科	2022/5/24 11:00
25000	Technology-Design Thinking（数字包容）	埃森哲信息技术（大连）有限公司	NaN	上海	NaN	10000人以上	外资（欧美）	8-9年经验	本科	2022/5/24 11:00

527 rows × 10 columns

#删除薪资中含有缺失值的行
df = df.dropna(axis=0,subset=["薪资"])  #可以看出原数据由25559行删减为25032行
df

	岗位名称	公司名称	薪资	城市	福利	公司规模	所处行业	工作经验要求	学历要求	发布时间
0	大数据开发工程师	广东德生科技股份有限公司	1-1.8万/月	广州-天河区	五险一金 免费班车 员工旅游 交通补贴 年终奖金 绩效奖金 定期体检	1000-5000人	上市公司	3-4年经验	本科	2022/5/24 16:44
1	大数据ETL开发	友达光电（苏州）有限公司	0.8-1.4万/月	苏州	五险一金 免费班车 员工旅游 年终奖金 餐饮补贴 定期体检	10000人以上	外资（非欧美）	无需经验	本科	2022/5/24 11:07
2	大数据开发工程师	中软国际科技服务有限公司	1.5-2.5万/月	上海-浦东新区	五险一金 补充医疗保险 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	合资	3-4年经验	本科	2022/5/24 17:35
3	大数据交付工程师(J14637)	广州神州数码有限公司	2-3万/月	广州-海珠区	五险一金 补充医疗保险 餐饮补贴 通讯补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 13:00
4	大数据研发工程师	上海机颖智能科技有限公司	2.5-4万/月	上海-长宁区	五险一金 补充医疗保险 交通补贴 餐饮补贴 弹性工作 定期体检	50-150人	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 17:57
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
25554	伊利 2022 年校招-数字化专训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	7-8千/月	潍坊-临朐县	五险一金 年终奖金 专业培训 定期体检 免费班车 绩效奖金	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:03
25555	伊利2022年校招-销售培训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	0.7-1.4万/月	苏州	五险一金 绩效奖金 通讯补贴 专业培训 弹性工作 节日福利 高温补贴 住房补贴	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:01
25556	IT需求分析师（GSK）	上海外服（集团）有限公司	1-1.5万/月	上海-浦东新区	五险一金 年终奖金 做五休二 周末双休 带薪年假 节日福利	1000-5000人	国企	在校生/应届生	本科	2022/5/23 10:55
25557	研发技术岗（应届生）	三一重机有限公司	1.2-2.2万/月	昆山	五险一金 免费班车 餐饮补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 节假日物资	1000-5000人	民营公司	在校生/应届生	硕士	2022/5/22 20:00
25558	房产销售/底薪5500门店店员/销售实习ls	四川链家房地产经纪有限公司	5.5-9千/月	成都-锦江区	NaN	10000人以上	民营公司	在校生/应届生	本科	2022/5/20 15:42

25032 rows × 10 columns

#删除所处行业中含有缺失值的行
df = df.dropna(axis=0,subset=["所处行业"])  #数据由25032行删减为25018行
df

	岗位名称	公司名称	薪资	城市	福利	公司规模	所处行业	工作经验要求	学历要求	发布时间
0	大数据开发工程师	广东德生科技股份有限公司	1-1.8万/月	广州-天河区	五险一金 免费班车 员工旅游 交通补贴 年终奖金 绩效奖金 定期体检	1000-5000人	上市公司	3-4年经验	本科	2022/5/24 16:44
1	大数据ETL开发	友达光电（苏州）有限公司	0.8-1.4万/月	苏州	五险一金 免费班车 员工旅游 年终奖金 餐饮补贴 定期体检	10000人以上	外资（非欧美）	无需经验	本科	2022/5/24 11:07
2	大数据开发工程师	中软国际科技服务有限公司	1.5-2.5万/月	上海-浦东新区	五险一金 补充医疗保险 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	合资	3-4年经验	本科	2022/5/24 17:35
3	大数据交付工程师(J14637)	广州神州数码有限公司	2-3万/月	广州-海珠区	五险一金 补充医疗保险 餐饮补贴 通讯补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 13:00
4	大数据研发工程师	上海机颖智能科技有限公司	2.5-4万/月	上海-长宁区	五险一金 补充医疗保险 交通补贴 餐饮补贴 弹性工作 定期体检	50-150人	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 17:57
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
25554	伊利 2022 年校招-数字化专训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	7-8千/月	潍坊-临朐县	五险一金 年终奖金 专业培训 定期体检 免费班车 绩效奖金	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:03
25555	伊利2022年校招-销售培训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	0.7-1.4万/月	苏州	五险一金 绩效奖金 通讯补贴 专业培训 弹性工作 节日福利 高温补贴 住房补贴	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:01
25556	IT需求分析师（GSK）	上海外服（集团）有限公司	1-1.5万/月	上海-浦东新区	五险一金 年终奖金 做五休二 周末双休 带薪年假 节日福利	1000-5000人	国企	在校生/应届生	本科	2022/5/23 10:55
25557	研发技术岗（应届生）	三一重机有限公司	1.2-2.2万/月	昆山	五险一金 免费班车 餐饮补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 节假日物资	1000-5000人	民营公司	在校生/应届生	硕士	2022/5/22 20:00
25558	房产销售/底薪5500门店店员/销售实习ls	四川链家房地产经纪有限公司	5.5-9千/月	成都-锦江区	NaN	10000人以上	民营公司	在校生/应届生	本科	2022/5/20 15:42

25018 rows × 10 columns

b.对薪资列数据进行预处理

由于薪资数据内含大量不规则数据，比如数据中存在 年、月薪资，单位的不同将会导致数据分析结果与实际偏差过大，这里我将年薪统一转换为月薪且单位为元，并将数据处理为浮点型数据

df['薪资']

0          1-1.8万/月
1        0.8-1.4万/月
2        1.5-2.5万/月
3            2-3万/月
4          2.5-4万/月
            ...    
25554        7-8千/月
25555    0.7-1.4万/月
25556      1-1.5万/月
25557    1.2-2.2万/月
25558      5.5-9千/月
Name: 薪资, Length: 25018, dtype: object

#定义一个薪资处理函数
# x = '1.5-2.5万/月'
# x = '4-8千/月'
#x = '20-30万/年'
#先取均值
# if '-' in x:
#     x.split('-')
#     print(x.split('-'))
# else:
#     print(x)

#薪资后缀格式有 ：'万/月'、'万/年'、'千/月'
#将薪资范围值取均值处理

def Salary_processing(x):
    if x.endswith("万/月"):
        value = x.replace("万/月",'')
        value = value.split('-')
        value = eval(value[0]+'+'+value[1])*5000
        return value
        #print(value)
     

    elif x.endswith("万/年"):
        value = x.replace("万/年",'')
        value = value.split('-')
        value = eval(value[0]+'+'+value[1])*416.67
        #print(value)
        return value

    elif x.endswith("千/月"):
        value = x.replace("千/月",'')
        value = value.split('-')
        value = eval(value[0]+'+'+value[1])*500
        #print(value)
        return value

df['薪资'] = df['薪资'].map(Salary_processing)
df

C:\Users\13717\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  """Entry point for launching an IPython kernel.

	岗位名称	公司名称	薪资	城市	福利	公司规模	所处行业	工作经验要求	学历要求	发布时间
0	大数据开发工程师	广东德生科技股份有限公司	14000.0	广州-天河区	五险一金 免费班车 员工旅游 交通补贴 年终奖金 绩效奖金 定期体检	1000-5000人	上市公司	3-4年经验	本科	2022/5/24 16:44
1	大数据ETL开发	友达光电（苏州）有限公司	11000.0	苏州	五险一金 免费班车 员工旅游 年终奖金 餐饮补贴 定期体检	10000人以上	外资（非欧美）	无需经验	本科	2022/5/24 11:07
2	大数据开发工程师	中软国际科技服务有限公司	20000.0	上海-浦东新区	五险一金 补充医疗保险 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	合资	3-4年经验	本科	2022/5/24 17:35
3	大数据交付工程师(J14637)	广州神州数码有限公司	25000.0	广州-海珠区	五险一金 补充医疗保险 餐饮补贴 通讯补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 13:00
4	大数据研发工程师	上海机颖智能科技有限公司	32500.0	上海-长宁区	五险一金 补充医疗保险 交通补贴 餐饮补贴 弹性工作 定期体检	50-150人	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 17:57
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
25554	伊利 2022 年校招-数字化专训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	7500.0	潍坊-临朐县	五险一金 年终奖金 专业培训 定期体检 免费班车 绩效奖金	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:03
25555	伊利2022年校招-销售培训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	10500.0	苏州	五险一金 绩效奖金 通讯补贴 专业培训 弹性工作 节日福利 高温补贴 住房补贴	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:01
25556	IT需求分析师（GSK）	上海外服（集团）有限公司	12500.0	上海-浦东新区	五险一金 年终奖金 做五休二 周末双休 带薪年假 节日福利	1000-5000人	国企	在校生/应届生	本科	2022/5/23 10:55
25557	研发技术岗（应届生）	三一重机有限公司	17000.0	昆山	五险一金 免费班车 餐饮补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 节假日物资	1000-5000人	民营公司	在校生/应届生	硕士	2022/5/22 20:00
25558	房产销售/底薪5500门店店员/销售实习ls	四川链家房地产经纪有限公司	7250.0	成都-锦江区	NaN	10000人以上	民营公司	在校生/应届生	本科	2022/5/20 15:42

25018 rows × 10 columns

c.对城市列数据进行处理

#定义一个处理城市列数据的函数
def city_processing(x):
    if '-' in x:
        value = x.split('-')
        city = value[0]
        return city        
    else:
        return x

#删除少数几条只精确到省的数据(数据由25018删减为24925)
df = df[~df['城市'].str.contains('省')] # ~ 取反
df

	岗位名称	公司名称	薪资	城市	福利	公司规模	所处行业	工作经验要求	学历要求	发布时间
0	大数据开发工程师	广东德生科技股份有限公司	14000.0	广州-天河区	五险一金 免费班车 员工旅游 交通补贴 年终奖金 绩效奖金 定期体检	1000-5000人	上市公司	3-4年经验	本科	2022/5/24 16:44
1	大数据ETL开发	友达光电（苏州）有限公司	11000.0	苏州	五险一金 免费班车 员工旅游 年终奖金 餐饮补贴 定期体检	10000人以上	外资（非欧美）	无需经验	本科	2022/5/24 11:07
2	大数据开发工程师	中软国际科技服务有限公司	20000.0	上海-浦东新区	五险一金 补充医疗保险 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	合资	3-4年经验	本科	2022/5/24 17:35
3	大数据交付工程师(J14637)	广州神州数码有限公司	25000.0	广州-海珠区	五险一金 补充医疗保险 餐饮补贴 通讯补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 13:00
4	大数据研发工程师	上海机颖智能科技有限公司	32500.0	上海-长宁区	五险一金 补充医疗保险 交通补贴 餐饮补贴 弹性工作 定期体检	50-150人	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 17:57
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
25554	伊利 2022 年校招-数字化专训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	7500.0	潍坊-临朐县	五险一金 年终奖金 专业培训 定期体检 免费班车 绩效奖金	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:03
25555	伊利2022年校招-销售培训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	10500.0	苏州	五险一金 绩效奖金 通讯补贴 专业培训 弹性工作 节日福利 高温补贴 住房补贴	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:01
25556	IT需求分析师（GSK）	上海外服（集团）有限公司	12500.0	上海-浦东新区	五险一金 年终奖金 做五休二 周末双休 带薪年假 节日福利	1000-5000人	国企	在校生/应届生	本科	2022/5/23 10:55
25557	研发技术岗（应届生）	三一重机有限公司	17000.0	昆山	五险一金 免费班车 餐饮补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 节假日物资	1000-5000人	民营公司	在校生/应届生	硕士	2022/5/22 20:00
25558	房产销售/底薪5500门店店员/销售实习ls	四川链家房地产经纪有限公司	7250.0	成都-锦江区	NaN	10000人以上	民营公司	在校生/应届生	本科	2022/5/20 15:42

24925 rows × 10 columns

df['城市'] = df['城市'].map(city_processing)
df

C:\Users\13717\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  """Entry point for launching an IPython kernel.

	岗位名称	公司名称	薪资	城市	福利	公司规模	所处行业	工作经验要求	学历要求	发布时间
0	大数据开发工程师	广东德生科技股份有限公司	14000.0	广州	五险一金 免费班车 员工旅游 交通补贴 年终奖金 绩效奖金 定期体检	1000-5000人	上市公司	3-4年经验	本科	2022/5/24 16:44
1	大数据ETL开发	友达光电（苏州）有限公司	11000.0	苏州	五险一金 免费班车 员工旅游 年终奖金 餐饮补贴 定期体检	10000人以上	外资（非欧美）	无需经验	本科	2022/5/24 11:07
2	大数据开发工程师	中软国际科技服务有限公司	20000.0	上海	五险一金 补充医疗保险 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	合资	3-4年经验	本科	2022/5/24 17:35
3	大数据交付工程师(J14637)	广州神州数码有限公司	25000.0	广州	五险一金 补充医疗保险 餐饮补贴 通讯补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 13:00
4	大数据研发工程师	上海机颖智能科技有限公司	32500.0	上海	五险一金 补充医疗保险 交通补贴 餐饮补贴 弹性工作 定期体检	50-150人	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 17:57
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
25554	伊利 2022 年校招-数字化专训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	7500.0	潍坊	五险一金 年终奖金 专业培训 定期体检 免费班车 绩效奖金	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:03
25555	伊利2022年校招-销售培训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	10500.0	苏州	五险一金 绩效奖金 通讯补贴 专业培训 弹性工作 节日福利 高温补贴 住房补贴	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:01
25556	IT需求分析师（GSK）	上海外服（集团）有限公司	12500.0	上海	五险一金 年终奖金 做五休二 周末双休 带薪年假 节日福利	1000-5000人	国企	在校生/应届生	本科	2022/5/23 10:55
25557	研发技术岗（应届生）	三一重机有限公司	17000.0	昆山	五险一金 免费班车 餐饮补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 节假日物资	1000-5000人	民营公司	在校生/应届生	硕士	2022/5/22 20:00
25558	房产销售/底薪5500门店店员/销售实习ls	四川链家房地产经纪有限公司	7250.0	成都	NaN	10000人以上	民营公司	在校生/应届生	本科	2022/5/20 15:42

24925 rows × 10 columns

#数据本地保存
df = df.dropna(axis=0,subset=["薪资"])
df.to_csv("new3.csv",index = False,encoding = 'gbk')

3、数据分析

#数据读取
import pandas as pd
new_df = pd.read_csv('new2.csv',encoding="gbk")

new_df.head()

	岗位名称	公司名称	薪资	城市	福利	公司规模	所处行业	工作经验要求	学历要求	发布时间
0	大数据开发工程师	广东德生科技股份有限公司	14000.0	广州	五险一金 免费班车 员工旅游 交通补贴 年终奖金 绩效奖金 定期体检	1000-5000人	上市公司	3-4年经验	本科	2022/5/24 16:44
1	大数据ETL开发	友达光电（苏州）有限公司	11000.0	苏州	五险一金 免费班车 员工旅游 年终奖金 餐饮补贴 定期体检	10000人以上	外资（非欧美）	无需经验	本科	2022/5/24 11:07
2	大数据开发工程师	中软国际科技服务有限公司	20000.0	上海	五险一金 补充医疗保险 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	合资	3-4年经验	本科	2022/5/24 17:35
3	大数据交付工程师(J14637)	广州神州数码有限公司	25000.0	广州	五险一金 补充医疗保险 餐饮补贴 通讯补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 13:00
4	大数据研发工程师	上海机颖智能科技有限公司	32500.0	上海	五险一金 补充医疗保险 交通补贴 餐饮补贴 弹性工作 定期体检	50-150人	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 17:57

new_df.iloc[:,3]

0        广州
1        苏州
2        上海
3        广州
4        上海
         ..
24897    潍坊
24898    苏州
24899    上海
24900    昆山
24901    成都
Name: 城市, Length: 24902, dtype: object

城市数据

#获取所有城市名
city_name = new_df['城市'].unique()
city_num = new_df['城市'].nunique()
print("含有该岗位的城市有：{} \n共计{}个城市".format(city_name,city_num))

含有该岗位的城市有：['广州' '苏州' '上海' '北京' '青岛' '深圳' '合肥' '杭州' '武汉' '重庆' '成都' '昆明' '中山' '长沙'
 '南京' '佛山' '嘉兴' '海口' '南昌' '福州' '常州' '昆山' '珠海' '哈尔滨' '厦门' '济南' '泉州' '郑州'
 '天津' '贵阳' '无锡' '西安' '东莞' '台州' '温州' '潍坊' '石家庄' '太原' '宁德' '宁波' '大连' '桂林'
 '泸州' '襄阳' '南宁' '常熟' '揭阳' '芜湖' '长春' '南通' '柳州' '徐州' '湘潭' '银川' '乌鲁木齐' '盐城'
 '沈阳' '义乌' '兰州' '赣州' '曲靖' '保定' '舟山' '日照' '绵阳' '吉林' '呼和浩特' '黄石' '丽水' '大庆'
 '莆田' '金华' '惠州' '宜昌' '湖州' '汕头' '阜阳' '红河州' '漳州' '江门' '荆州' '张家港' '海宁' '清远'
 '德阳' '绍兴' '衢州' '扬州' '聊城' '上饶' '衡阳' '黔南' '泰安' '内江' '韶关' '滁州' '邯郸' '连云港'
 '泰州' '淮安' '肇庆' '临沂' '威海' '茂名' '株洲' '烟台' '三亚' '陇南' '湛江' '宜春' '黄冈' '包头'
 '信阳' '玉林' '渭南' '宜宾' '安顺' '洛阳' '荆门' '永州' '六盘水' '十堰' '宿迁' '商丘' '乐山' '安庆'
 '孝感' '邢台' '张家口' '马鞍山' '西昌' '随州' '保山' '榆林' '淮南' '九江' '山南' '衡水' '达州' '新乡'
 '河源' '遂宁' '南阳' '亳州' '大理' '广安' '龙岩' '鹤壁' '西宁' '延安' '拉萨' '日喀则' '梧州' '毕节'
 '梅州' '宝鸡' '焦作' '平顶山' '广西' '唐山' '大同' '运城' '平凉' '酒泉' '嘉峪关' '伊春' '金昌' '淄博'
 '咸阳' '牡丹江' '岳阳' '锡林郭勒盟' '开封' '太仓' '沧州' '德州' '长治' '云浮' '菏泽' '吉安' '鹰潭' '益阳'
 '眉山' '濮阳' '许昌' '周口' '昭通' '宣城' '鄂州' '雅安' '凉山' '廊坊' '石河子' '黄山' '淮北' '文昌'
 '宿州' '遵义' '蚌埠' '自贡' '南充' '楚雄' '仙桃' '鄂尔多斯' '滨州' '咸宁' '南平' '济宁' '新余' '秦皇岛'
 '安阳' '钦州' '漯河' '辽阳' '武威' '博尔塔拉' '三明' '北海' '西藏' '新疆' '三门峡' '驻马店' '邓州' '济源'
 '玉树' '果洛' '海南' '黄南' '海北' '海西' '海东' '内蒙古' '宁夏' '固原' '石嘴山' '吴忠' '阿拉善盟'
 '兴安盟' '乌兰察布' '乌海' '呼伦贝尔' '通辽' '赤峰' '汉中' '铜川' '临夏' '甘南' '庆阳' '定西' '天水'
 '白银' '张掖' '潮州' '阳江' '六安' '巴音郭楞' '铜陵' '齐齐哈尔' '阳泉' '晋城' '临汾' '吕梁' '忻州' '晋中'
 '朔州' '黔东南' '承德' '丽江'] 
共计268个城市

每个城市对应的岗位数量

#每个城市对应的岗位数量
#city_name[0]
city_job_num={}
for i in range(city_num):
    city_job = len(new_df[new_df['城市']==city_name[i]])
    city_job_num[city_name[i]] = city_job
city_job_num

{'广州': 2881,
 '苏州': 621,
 '上海': 4324,
 '北京': 2198,
 '青岛': 175,
 '深圳': 2222,
 '合肥': 463,
 '杭州': 944,
 '武汉': 1468,
 '重庆': 509,
 '成都': 1400,
 '昆明': 273,
 '中山': 71,
 '长沙': 406,
 '南京': 894,
 '佛山': 311,
 '嘉兴': 135,
 '海口': 76,
 '南昌': 188,
 '福州': 188,
 '常州': 113,
 '昆山': 81,
 '珠海': 112,
 '哈尔滨': 127,
 '厦门': 129,
 '济南': 152,
 '泉州': 18,
 '郑州': 297,
 '天津': 214,
 '贵阳': 92,
 '无锡': 286,
 '西安': 429,
 '东莞': 209,
 '台州': 25,
 '温州': 66,
 '潍坊': 24,
 '石家庄': 109,
 '太原': 61,
 '宁德': 13,
 '宁波': 299,
 '大连': 165,
 '桂林': 27,
 '泸州': 12,
 '襄阳': 13,
 '南宁': 161,
 '常熟': 23,
 '揭阳': 27,
 '芜湖': 80,
 '长春': 117,
 '南通': 33,
 '柳州': 21,
 '徐州': 36,
 '湘潭': 6,
 '银川': 25,
 '乌鲁木齐': 38,
 '盐城': 31,
 '沈阳': 93,
 '义乌': 10,
 '兰州': 38,
 '赣州': 24,
 '曲靖': 3,
 '保定': 33,
 '舟山': 8,
 '日照': 4,
 '绵阳': 15,
 '吉林': 4,
 '呼和浩特': 35,
 '黄石': 6,
 '丽水': 8,
 '大庆': 4,
 '莆田': 12,
 '金华': 24,
 '惠州': 72,
 '宜昌': 17,
 '湖州': 22,
 '汕头': 20,
 '阜阳': 8,
 '红河州': 8,
 '漳州': 10,
 '江门': 19,
 '荆州': 7,
 '张家港': 11,
 '海宁': 7,
 '清远': 20,
 '德阳': 6,
 '绍兴': 41,
 '衢州': 10,
 '扬州': 33,
 '聊城': 1,
 '上饶': 20,
 '衡阳': 5,
 '黔南': 9,
 '泰安': 16,
 '内江': 2,
 '韶关': 11,
 '滁州': 15,
 '邯郸': 2,
 '连云港': 9,
 '泰州': 21,
 '淮安': 8,
 '肇庆': 40,
 '临沂': 8,
 '威海': 3,
 '茂名': 7,
 '株洲': 10,
 '烟台': 15,
 '三亚': 23,
 '陇南': 3,
 '湛江': 15,
 '宜春': 3,
 '黄冈': 3,
 '包头': 5,
 '信阳': 2,
 '玉林': 1,
 '渭南': 3,
 '宜宾': 7,
 '安顺': 2,
 '洛阳': 13,
 '荆门': 3,
 '永州': 7,
 '六盘水': 16,
 '十堰': 4,
 '宿迁': 26,
 '商丘': 3,
 '乐山': 9,
 '安庆': 3,
 '孝感': 6,
 '邢台': 4,
 '张家口': 5,
 '马鞍山': 15,
 '西昌': 1,
 '随州': 12,
 '保山': 1,
 '榆林': 7,
 '淮南': 4,
 '九江': 14,
 '山南': 1,
 '衡水': 4,
 '达州': 5,
 '新乡': 4,
 '河源': 6,
 '遂宁': 2,
 '南阳': 9,
 '亳州': 2,
 '大理': 14,
 '广安': 5,
 '龙岩': 4,
 '鹤壁': 3,
 '西宁': 16,
 '延安': 2,
 '拉萨': 5,
 '日喀则': 1,
 '梧州': 2,
 '毕节': 1,
 '梅州': 2,
 '宝鸡': 2,
 '焦作': 2,
 '平顶山': 3,
 '广西': 3,
 '唐山': 14,
 '大同': 8,
 '运城': 6,
 '平凉': 4,
 '酒泉': 4,
 '嘉峪关': 4,
 '伊春': 1,
 '金昌': 2,
 '淄博': 7,
 '咸阳': 15,
 '牡丹江': 1,
 '岳阳': 5,
 '锡林郭勒盟': 1,
 '开封': 4,
 '太仓': 8,
 '沧州': 3,
 '德州': 6,
 '长治': 9,
 '云浮': 3,
 '菏泽': 3,
 '吉安': 3,
 '鹰潭': 6,
 '益阳': 1,
 '眉山': 2,
 '濮阳': 3,
 '许昌': 16,
 '周口': 2,
 '昭通': 2,
 '宣城': 1,
 '鄂州': 1,
 '雅安': 2,
 '凉山': 3,
 '廊坊': 13,
 '石河子': 2,
 '黄山': 1,
 '淮北': 1,
 '文昌': 5,
 '宿州': 1,
 '遵义': 2,
 '蚌埠': 2,
 '自贡': 2,
 '南充': 14,
 '楚雄': 1,
 '仙桃': 1,
 '鄂尔多斯': 2,
 '滨州': 3,
 '咸宁': 1,
 '南平': 7,
 '济宁': 2,
 '新余': 1,
 '秦皇岛': 9,
 '安阳': 2,
 '钦州': 1,
 '漯河': 6,
 '辽阳': 1,
 '武威': 2,
 '博尔塔拉': 1,
 '三明': 2,
 '北海': 3,
 '西藏': 1,
 '新疆': 2,
 '三门峡': 1,
 '驻马店': 1,
 '邓州': 1,
 '济源': 19,
 '玉树': 1,
 '果洛': 1,
 '海南': 1,
 '黄南': 1,
 '海北': 1,
 '海西': 1,
 '海东': 1,
 '内蒙古': 1,
 '宁夏': 1,
 '固原': 1,
 '石嘴山': 1,
 '吴忠': 1,
 '阿拉善盟': 1,
 '兴安盟': 1,
 '乌兰察布': 2,
 '乌海': 1,
 '呼伦贝尔': 1,
 '通辽': 1,
 '赤峰': 1,
 '汉中': 1,
 '铜川': 1,
 '临夏': 1,
 '甘南': 1,
 '庆阳': 1,
 '定西': 1,
 '天水': 1,
 '白银': 1,
 '张掖': 1,
 '潮州': 7,
 '阳江': 1,
 '六安': 1,
 '巴音郭楞': 1,
 '铜陵': 1,
 '齐齐哈尔': 1,
 '阳泉': 3,
 '晋城': 3,
 '临汾': 5,
 '吕梁': 3,
 '忻州': 3,
 '晋中': 4,
 '朔州': 3,
 '黔东南': 1,
 '承德': 2,
 '丽江': 1}

#根据值进行排序，得出岗位最多的城市
city_job_num_sort = sorted(city_job_num.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
city_job_num_sort

[('上海', 4324),
 ('广州', 2881),
 ('深圳', 2222),
 ('北京', 2198),
 ('武汉', 1468),
 ('成都', 1400),
 ('杭州', 944),
 ('南京', 894),
 ('苏州', 621),
 ('重庆', 509),
 ('合肥', 463),
 ('西安', 429),
 ('长沙', 406),
 ('佛山', 311),
 ('宁波', 299),
 ('郑州', 297),
 ('无锡', 286),
 ('昆明', 273),
 ('天津', 214),
 ('东莞', 209),
 ('南昌', 188),
 ('福州', 188),
 ('青岛', 175),
 ('大连', 165),
 ('南宁', 161),
 ('济南', 152),
 ('嘉兴', 135),
 ('厦门', 129),
 ('哈尔滨', 127),
 ('长春', 117),
 ('常州', 113),
 ('珠海', 112),
 ('石家庄', 109),
 ('沈阳', 93),
 ('贵阳', 92),
 ('昆山', 81),
 ('芜湖', 80),
 ('海口', 76),
 ('惠州', 72),
 ('中山', 71),
 ('温州', 66),
 ('太原', 61),
 ('绍兴', 41),
 ('肇庆', 40),
 ('乌鲁木齐', 38),
 ('兰州', 38),
 ('徐州', 36),
 ('呼和浩特', 35),
 ('南通', 33),
 ('保定', 33),
 ('扬州', 33),
 ('盐城', 31),
 ('桂林', 27),
 ('揭阳', 27),
 ('宿迁', 26),
 ('台州', 25),
 ('银川', 25),
 ('潍坊', 24),
 ('赣州', 24),
 ('金华', 24),
 ('常熟', 23),
 ('三亚', 23),
 ('湖州', 22),
 ('柳州', 21),
 ('泰州', 21),
 ('汕头', 20),
 ('清远', 20),
 ('上饶', 20),
 ('江门', 19),
 ('济源', 19),
 ('泉州', 18),
 ('宜昌', 17),
 ('泰安', 16),
 ('六盘水', 16),
 ('西宁', 16),
 ('许昌', 16),
 ('绵阳', 15),
 ('滁州', 15),
 ('烟台', 15),
 ('湛江', 15),
 ('马鞍山', 15),
 ('咸阳', 15),
 ('九江', 14),
 ('大理', 14),
 ('唐山', 14),
 ('南充', 14),
 ('宁德', 13),
 ('襄阳', 13),
 ('洛阳', 13),
 ('廊坊', 13),
 ('泸州', 12),
 ('莆田', 12),
 ('随州', 12),
 ('张家港', 11),
 ('韶关', 11),
 ('义乌', 10),
 ('漳州', 10),
 ('衢州', 10),
 ('株洲', 10),
 ('黔南', 9),
 ('连云港', 9),
 ('乐山', 9),
 ('南阳', 9),
 ('长治', 9),
 ('秦皇岛', 9),
 ('舟山', 8),
 ('丽水', 8),
 ('阜阳', 8),
 ('红河州', 8),
 ('淮安', 8),
 ('临沂', 8),
 ('大同', 8),
 ('太仓', 8),
 ('荆州', 7),
 ('海宁', 7),
 ('茂名', 7),
 ('宜宾', 7),
 ('永州', 7),
 ('榆林', 7),
 ('淄博', 7),
 ('南平', 7),
 ('潮州', 7),
 ('湘潭', 6),
 ('黄石', 6),
 ('德阳', 6),
 ('孝感', 6),
 ('河源', 6),
 ('运城', 6),
 ('德州', 6),
 ('鹰潭', 6),
 ('漯河', 6),
 ('衡阳', 5),
 ('包头', 5),
 ('张家口', 5),
 ('达州', 5),
 ('广安', 5),
 ('拉萨', 5),
 ('岳阳', 5),
 ('文昌', 5),
 ('临汾', 5),
 ('日照', 4),
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 ('丽江', 1)]

每个城市对应的平均薪资

city_mean_salary = {}
for i in range(city_num):
    mean_salary = new_df[new_df['城市']==city_name[i]]['薪资'].sum() / len(new_df[new_df['城市']==city_name[i]])
    city_mean_salary[city_name[i]] = int(mean_salary)
city_mean_salary #单位为（元/月）

{'广州': 15807,
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 '贵阳': 9598,
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 '东莞': 14867,
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 '宁德': 21705,
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 '常熟': 17532,
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 '玉林': 7000,
 '渭南': 16055,
 '宜宾': 9500,
 '安顺': 7500,
 '洛阳': 9000,
 '荆门': 9833,
 '永州': 8378,
 '六盘水': 10406,
 '十堰': 7041,
 '宿迁': 8871,
 '商丘': 14583,
 '乐山': 12064,
 '安庆': 8500,
 '孝感': 9041,
 '邢台': 7750,
 '张家口': 9100,
 '马鞍山': 12161,
 '西昌': 4500,
 '随州': 6833,
 '保山': 4000,
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 '淮南': 7875,
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 '山南': 11000,
 '衡水': 8125,
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 '亳州': 4625,
 '大理': 10404,
 '广安': 10200,
 '龙岩': 12250,
 '鹤壁': 13166,
 '西宁': 12750,
 '延安': 9500,
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 '梧州': 8500,
 '毕节': 8500,
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 '焦作': 11000,
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 '广西': 7833,
 '唐山': 9500,
 '大同': 13750,
 '运城': 9583,
 '平凉': 9000,
 '酒泉': 8625,
 '嘉峪关': 9000,
 '伊春': 9000,
 '金昌': 9000,
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 '咸阳': 6073,
 '牡丹江': 4500,
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 '开封': 8687,
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 '德州': 30000,
 '长治': 18666,
 '云浮': 6833,
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 '吉安': 12500,
 '鹰潭': 12416,
 '益阳': 9000,
 '眉山': 6500,
 '濮阳': 9416,
 '许昌': 12218,
 '周口': 11000,
 '昭通': 14000,
 '宣城': 6000,
 '鄂州': 7000,
 '雅安': 9000,
 '凉山': 8833,
 '廊坊': 10506,
 '石河子': 9500,
 '黄山': 7500,
 '淮北': 7500,
 '文昌': 6400,
 '宿州': 12000,
 '遵义': 9750,
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 '仙桃': 11500,
 '鄂尔多斯': 8250,
 '滨州': 5000,
 '咸宁': 9000,
 '南平': 8714,
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 '新余': 10000,
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 '武威': 8250,
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 '张掖': 9000,
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 '阳江': 7500,
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 '巴音郭楞': 7500,
 '铜陵': 7000,
 '齐齐哈尔': 7000,
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#根据薪资排序，获取薪资最高的城市
city_mean_salary_sort = sorted(city_mean_salary.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
city_mean_salary_sort

[('德州', 30000),
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 ('日照', 18000),
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 ('天津', 16878),
 ('南京', 16341),
 ('连云港', 16166),
 ('大连', 16106),
 ('苏州', 16093),
 ('渭南', 16055),
 ('重庆', 15967),
 ('广州', 15807),
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 ('常州', 15317),
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 ('珠海', 15197),
 ('三门峡', 15000),
 ('驻马店', 15000),
 ('邓州', 15000),
 ('西安', 14992),
 ('东莞', 14867),
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 ('商丘', 14583),
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 ('中山', 14321),
 ('金华', 14010),
 ('昭通', 14000),
 ('潍坊', 13881),
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 ('陇南', 12500),
 ('吉安', 12500),
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大数据专业对每个学历阶段的招聘需求

#获取每个学历要求对应的岗位数
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education

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    post = len(new_df[new_df['学历要求']==education[i]])
    education_post[education[i]] = post
education_post_sort = sorted(education_post.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
education_post_sort

[('本科', 15187),
 ('大专', 6455),
 ('硕士', 1490),
 ('博士', 849),
 ('高中', 635),
 ('中技/中专', 277),
 ('初中及以下', 9)]

每个学历阶段对应的平均薪资

edu_avg_sal={}
education = new_df['学历要求'].unique()
for i in range(len(education)):
    avg_sal = new_df[new_df['学历要求']==education[i]]['薪资'].sum()/ len(new_df[new_df['学历要求']==education[i]])
    edu_avg_sal[education[i]] = int(avg_sal)
edu_avg_sal
    

{'本科': 16760,
 '大专': 12371,
 '硕士': 19004,
 '高中': 9105,
 '博士': 31765,
 '中技/中专': 8747,
 '初中及以下': 8722}

#按薪资排序
edu_avg_sal_sort = sorted(edu_avg_sal.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
edu_avg_sal_sort

[('博士', 31765),
 ('硕士', 19004),
 ('本科', 16760),
 ('大专', 12371),
 ('高中', 9105),
 ('中技/中专', 8747),
 ('初中及以下', 8722)]

每个学历阶段对工作经验要求的岗位数量

#获取学历
education = new_df['学历要求'].unique()
education

array(['本科', '大专', '硕士', '高中', '博士', '中技/中专', '初中及以下'], dtype=object)

#获取工作经验要求
work_exp = new_df[new_df['学历要求'] == education[0]]['工作经验要求'].unique()
work_exp

array(['3-4年经验', '无需经验', '5-7年经验', '2年经验', '1年经验', '10年以上经验', '8-9年经验',
       '在校生/应届生'], dtype=object)

#同等学力下，对应的按工作经验划分的岗位数量
work_exp_num = len(new_df[new_df['学历要求'] == education[0]][new_df[new_df['学历要求'] == education[0]]['工作经验要求'] == work_exp[0]])
work_exp_num

4398

#数据格式 {'学历':{'工作经验'：'岗位数量'}...}
edu_exp_num = {}
for i in range(len(education)):
    work_exp = new_df[new_df['学历要求'] == education[i]]['工作经验要求'].unique()
    exp_num = {}
    for j in range(len(work_exp)):
        #同等学力下，对应的按工作经验划分的岗位数量
        work_exp_num = len(new_df[new_df['学历要求'] == education[i]][new_df[new_df['学历要求'] == education[i]]['工作经验要求'] == work_exp[j]])
        exp_num[work_exp[j]] = work_exp_num
    edu_exp_num[education[i]] = exp_num
edu_exp_num    

{'本科': {'3-4年经验': 4398,
  '无需经验': 2181,
  '5-7年经验': 2693,
  '2年经验': 1862,
  '1年经验': 1283,
  '10年以上经验': 268,
  '8-9年经验': 378,
  '在校生/应届生': 2124},
 '大专': {'3-4年经验': 1558,
  '5-7年经验': 648,
  '2年经验': 971,
  '无需经验': 1445,
  '1年经验': 1241,
  '8-9年经验': 49,
  '10年以上经验': 24,
  '在校生/应届生': 519},
 '硕士': {'1年经验': 134,
  '3-4年经验': 201,
  '2年经验': 129,
  '无需经验': 123,
  '5-7年经验': 111,
  '8-9年经验': 17,
  '10年以上经验': 29,
  '在校生/应届生': 746},
 '高中': {'无需经验': 501,
  '3-4年经验': 27,
  '1年经验': 56,
  '2年经验': 22,
  '5-7年经验': 3,
  '在校生/应届生': 26},
 '博士': {'无需经验': 90,
  '3-4年经验': 26,
  '1年经验': 20,
  '5-7年经验': 29,
  '2年经验': 15,
  '10年以上经验': 12,
  '8-9年经验': 2,
  '在校生/应届生': 655},
 '中技/中专': {'无需经验': 139,
  '1年经验': 53,
  '2年经验': 41,
  '3-4年经验': 10,
  '5-7年经验': 9,
  '在校生/应届生': 25},
 '初中及以下': {'无需经验': 7, '1年经验': 2}}

不同类型的公司平均薪资

company_type = new_df['所处行业'].unique()
company_type

array(['上市公司', '外资（非欧美）', '合资', '外资（欧美）', '民营公司', '国企', '非营利组织', '事业单位',
       '创业公司', '政府机关'], dtype=object)

company_type_avg_sal = {}
for i in range(len(company_type)):
    avg_sal = new_df[new_df['所处行业']==company_type[i]]['薪资'].sum()/ len(new_df[new_df['所处行业']==company_type[i]])
    company_type_avg_sal[company_type[i]] = int(avg_sal)
company_type_avg_sal

{'上市公司': 15546,
 '外资（非欧美）': 16522,
 '合资': 14892,
 '外资（欧美）': 19281,
 '民营公司': 15285,
 '国企': 16526,
 '非营利组织': 13786,
 '事业单位': 23026,
 '创业公司': 12914,
 '政府机关': 18500}

company_type_avg_sal_sort = sorted(company_type_avg_sal.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
company_type_avg_sal_sort

[('事业单位', 23026),
 ('外资（欧美）', 19281),
 ('政府机关', 18500),
 ('国企', 16526),
 ('外资（非欧美）', 16522),
 ('上市公司', 15546),
 ('民营公司', 15285),
 ('合资', 14892),
 ('非营利组织', 13786),
 ('创业公司', 12914)]

不同月份新发布的岗位数量

#定义一个获取月份的函数
def data_processing(x):
    y = x.split('\n')[0].split('/')[1]
    return y

new_df['发布月份'] = new_df['发布时间'].map(data_processing)
new_df

	岗位名称	公司名称	薪资	城市	福利	公司规模	所处行业	工作经验要求	学历要求	发布时间	发布月份
0	大数据开发工程师	广东德生科技股份有限公司	14000.0	广州	五险一金 免费班车 员工旅游 交通补贴 年终奖金 绩效奖金 定期体检	1000-5000人	上市公司	3-4年经验	本科	2022/5/24 16:44	5
1	大数据ETL开发	友达光电（苏州）有限公司	11000.0	苏州	五险一金 免费班车 员工旅游 年终奖金 餐饮补贴 定期体检	10000人以上	外资（非欧美）	无需经验	本科	2022/5/24 11:07	5
2	大数据开发工程师	中软国际科技服务有限公司	20000.0	上海	五险一金 补充医疗保险 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	合资	3-4年经验	本科	2022/5/24 17:35	5
3	大数据交付工程师(J14637)	广州神州数码有限公司	25000.0	广州	五险一金 补充医疗保险 餐饮补贴 通讯补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 13:00	5
4	大数据研发工程师	上海机颖智能科技有限公司	32500.0	上海	五险一金 补充医疗保险 交通补贴 餐饮补贴 弹性工作 定期体检	50-150人	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 17:57	5
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
24897	伊利 2022 年校招-数字化专训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	7500.0	潍坊	五险一金 年终奖金 专业培训 定期体检 免费班车 绩效奖金	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:03	5
24898	伊利2022年校招-销售培训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	10500.0	苏州	五险一金 绩效奖金 通讯补贴 专业培训 弹性工作 节日福利 高温补贴 住房补贴	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:01	5
24899	IT需求分析师（GSK）	上海外服（集团）有限公司	12500.0	上海	五险一金 年终奖金 做五休二 周末双休 带薪年假 节日福利	1000-5000人	国企	在校生/应届生	本科	2022/5/23 10:55	5
24900	研发技术岗（应届生）	三一重机有限公司	17000.0	昆山	五险一金 免费班车 餐饮补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 节假日物资	1000-5000人	民营公司	在校生/应届生	硕士	2022/5/22 20:00	5
24901	房产销售/底薪5500门店店员/销售实习ls	四川链家房地产经纪有限公司	7250.0	成都	NaN	10000人以上	民营公司	在校生/应届生	本科	2022/5/20 15:42	5

24902 rows × 11 columns

issue_month = new_df['发布月份'].unique()
issue_month

array(['5', '4', '3'], dtype=object)

issue_month_job ={}
for i in issue_month:
    job_num = len(new_df[new_df['发布月份'] == i])
    issue_month_job[i] = job_num   
issue_month_job

{'5': 19915, '4': 3889, '3': 1098}

4、数据可视化

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line

城市岗位数量排行

x =[]#城市
y =[]#岗位数量
for i,j in city_job_num_sort:
    x.append(i)
    y.append(j)     
line=(
    Line()
    .add_xaxis(xaxis_data=x[0:10]  )
    .add_yaxis(series_name="岗位数量",y_axis=y[0:10], is_smooth=True)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="城市岗位数量排行"))
)
line.render_notebook()

    <div id="c6715a6f911042dab0fc9dc09278025b" style="width:900px; height:500px;"></div>

# # 需要引用的库
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map

# def create_china_map():
#     ''' 
#      作用：生成中国地图
#     '''
#     (
#         Map()
#         .add(
#             series_name="岗位数量", 
#             data_pair=city_job_num_sort, 
#             maptype="china", 
#             # 是否默认选中，默认为True
#             is_selected=True,
#             # 是否启用鼠标滚轮缩放和拖动平移，默认为True
#             is_roam=True,
#             # 是否显示图形标记，默认为True
#             is_map_symbol_show=False,
#             # 图元样式配置
#             itemstyle_opts={
#                 # 常规显示
#                 "normal": {"areaColor": "white", "borderColor": "red"},
#                 # 强调颜色
#                 "emphasis": {"areaColor": "rgba(0,0,0,1)"}
#             }
#         )
#         # 全局配置项
#         .set_global_opts(
#             # 设置标题
#             title_opts=opts.TitleOpts(title="中国地图"),
#             # 设置标准显示
#             visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=5000, is_piecewise=True)
#         )
#         # 系列配置项
#         .set_series_opts(
#             # 标签名称显示，默认为True
#             label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, color="blue")
#         )
#         # 生成本地html文件
#         .render("中国地图.html")
#     )
# create_china_map()




# from pyecharts import options as opts
# from pyecharts.charts import Map
# from pyecharts.faker import Faker
# import os
 
# # 基础数据
# # 省和直辖市

 
# provice = list(province_distribution.keys())
# values = list(province_distribution.values())
 
# c = (
#     Map()
#     .add("",city_job_num_sort, "china")
#     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="中国地图"))
#     .render()
# )
 
# # 打开html
# os.system("render.html")



# from pyecharts.charts import Geo
# from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType
# from pyecharts import options as opts #引入配置项入口

# geo = (
# Geo()
# 	.add_schema(maptype="china")
# 	.add("",city_job_num_sort
#         )
# 	.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
# 	.set_global_opts(
# 		visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
# 		title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo地图示例"),
# 	)
# )
# geo.render("测试.html")
# geo.render_notebook()

city_job_num_sort

[('上海', 4324),
 ('广州', 2881),
 ('深圳', 2222),
 ('北京', 2198),
 ('武汉', 1468),
 ('成都', 1400),
 ('杭州', 944),
 ('南京', 894),
 ('苏州', 621),
 ('重庆', 509),
 ('合肥', 463),
 ('西安', 429),
 ('长沙', 406),
 ('佛山', 311),
 ('宁波', 299),
 ('郑州', 297),
 ('无锡', 286),
 ('昆明', 273),
 ('天津', 214),
 ('东莞', 209),
 ('南昌', 188),
 ('福州', 188),
 ('青岛', 175),
 ('大连', 165),
 ('南宁', 161),
 ('济南', 152),
 ('嘉兴', 135),
 ('厦门', 129),
 ('哈尔滨', 127),
 ('长春', 117),
 ('常州', 113),
 ('珠海', 112),
 ('石家庄', 109),
 ('沈阳', 93),
 ('贵阳', 92),
 ('昆山', 81),
 ('芜湖', 80),
 ('海口', 76),
 ('惠州', 72),
 ('中山', 71),
 ('温州', 66),
 ('太原', 61),
 ('绍兴', 41),
 ('肇庆', 40),
 ('乌鲁木齐', 38),
 ('兰州', 38),
 ('徐州', 36),
 ('呼和浩特', 35),
 ('南通', 33),
 ('保定', 33),
 ('扬州', 33),
 ('盐城', 31),
 ('桂林', 27),
 ('揭阳', 27),
 ('宿迁', 26),
 ('台州', 25),
 ('银川', 25),
 ('潍坊', 24),
 ('赣州', 24),
 ('金华', 24),
 ('常熟', 23),
 ('三亚', 23),
 ('湖州', 22),
 ('柳州', 21),
 ('泰州', 21),
 ('汕头', 20),
 ('清远', 20),
 ('上饶', 20),
 ('江门', 19),
 ('济源', 19),
 ('泉州', 18),
 ('宜昌', 17),
 ('泰安', 16),
 ('六盘水', 16),
 ('西宁', 16),
 ('许昌', 16),
 ('绵阳', 15),
 ('滁州', 15),
 ('烟台', 15),
 ('湛江', 15),
 ('马鞍山', 15),
 ('咸阳', 15),
 ('九江', 14),
 ('大理', 14),
 ('唐山', 14),
 ('南充', 14),
 ('宁德', 13),
 ('襄阳', 13),
 ('洛阳', 13),
 ('廊坊', 13),
 ('泸州', 12),
 ('莆田', 12),
 ('随州', 12),
 ('张家港', 11),
 ('韶关', 11),
 ('义乌', 10),
 ('漳州', 10),
 ('衢州', 10),
 ('株洲', 10),
 ('黔南', 9),
 ('连云港', 9),
 ('乐山', 9),
 ('南阳', 9),
 ('长治', 9),
 ('秦皇岛', 9),
 ('舟山', 8),
 ('丽水', 8),
 ('阜阳', 8),
 ('红河州', 8),
 ('淮安', 8),
 ('临沂', 8),
 ('大同', 8),
 ('太仓', 8),
 ('荆州', 7),
 ('海宁', 7),
 ('茂名', 7),
 ('宜宾', 7),
 ('永州', 7),
 ('榆林', 7),
 ('淄博', 7),
 ('南平', 7),
 ('潮州', 7),
 ('湘潭', 6),
 ('黄石', 6),
 ('德阳', 6),
 ('孝感', 6),
 ('河源', 6),
 ('运城', 6),
 ('德州', 6),
 ('鹰潭', 6),
 ('漯河', 6),
 ('衡阳', 5),
 ('包头', 5),
 ('张家口', 5),
 ('达州', 5),
 ('广安', 5),
 ('拉萨', 5),
 ('岳阳', 5),
 ('文昌', 5),
 ('临汾', 5),
 ('日照', 4),
 ('吉林', 4),
 ('大庆', 4),
 ('十堰', 4),
 ('邢台', 4),
 ('淮南', 4),
 ('衡水', 4),
 ('新乡', 4),
 ('龙岩', 4),
 ('平凉', 4),
 ('酒泉', 4),
 ('嘉峪关', 4),
 ('开封', 4),
 ('晋中', 4),
 ('曲靖', 3),
 ('威海', 3),
 ('陇南', 3),
 ('宜春', 3),
 ('黄冈', 3),
 ('渭南', 3),
 ('荆门', 3),
 ('商丘', 3),
 ('安庆', 3),
 ('鹤壁', 3),
 ('平顶山', 3),
 ('广西', 3),
 ('沧州', 3),
 ('云浮', 3),
 ('菏泽', 3),
 ('吉安', 3),
 ('濮阳', 3),
 ('凉山', 3),
 ('滨州', 3),
 ('北海', 3),
 ('阳泉', 3),
 ('晋城', 3),
 ('吕梁', 3),
 ('忻州', 3),
 ('朔州', 3),
 ('内江', 2),
 ('邯郸', 2),
 ('信阳', 2),
 ('安顺', 2),
 ('遂宁', 2),
 ('亳州', 2),
 ('延安', 2),
 ('梧州', 2),
 ('梅州', 2),
 ('宝鸡', 2),
 ('焦作', 2),
 ('金昌', 2),
 ('眉山', 2),
 ('周口', 2),
 ('昭通', 2),
 ('雅安', 2),
 ('石河子', 2),
 ('遵义', 2),
 ('蚌埠', 2),
 ('自贡', 2),
 ('鄂尔多斯', 2),
 ('济宁', 2),
 ('安阳', 2),
 ('武威', 2),
 ('三明', 2),
 ('新疆', 2),
 ('乌兰察布', 2),
 ('承德', 2),
 ('聊城', 1),
 ('玉林', 1),
 ('西昌', 1),
 ('保山', 1),
 ('山南', 1),
 ('日喀则', 1),
 ('毕节', 1),
 ('伊春', 1),
 ('牡丹江', 1),
 ('锡林郭勒盟', 1),
 ('益阳', 1),
 ('宣城', 1),
 ('鄂州', 1),
 ('黄山', 1),
 ('淮北', 1),
 ('宿州', 1),
 ('楚雄', 1),
 ('仙桃', 1),
 ('咸宁', 1),
 ('新余', 1),
 ('钦州', 1),
 ('辽阳', 1),
 ('博尔塔拉', 1),
 ('西藏', 1),
 ('三门峡', 1),
 ('驻马店', 1),
 ('邓州', 1),
 ('玉树', 1),
 ('果洛', 1),
 ('海南', 1),
 ('黄南', 1),
 ('海北', 1),
 ('海西', 1),
 ('海东', 1),
 ('内蒙古', 1),
 ('宁夏', 1),
 ('固原', 1),
 ('石嘴山', 1),
 ('吴忠', 1),
 ('阿拉善盟', 1),
 ('兴安盟', 1),
 ('乌海', 1),
 ('呼伦贝尔', 1),
 ('通辽', 1),
 ('赤峰', 1),
 ('汉中', 1),
 ('铜川', 1),
 ('临夏', 1),
 ('甘南', 1),
 ('庆阳', 1),
 ('定西', 1),
 ('天水', 1),
 ('白银', 1),
 ('张掖', 1),
 ('阳江', 1),
 ('六安', 1),
 ('巴音郭楞', 1),
 ('铜陵', 1),
 ('齐齐哈尔', 1),
 ('黔东南', 1),
 ('丽江', 1)]

城市平均薪资排行

x =[]#城市
y =[]#平均薪资
for i,j in city_mean_salary_sort:
    x.append(i)
    y.append(j)     
line=(
    Line()
    .add_xaxis(xaxis_data=x[0:10]  )
    .add_yaxis(series_name="平均薪资",y_axis=y[0:10], is_smooth=True)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="城市平均薪资排行"))
)
line.render_notebook()

    <div id="4c31936a1dcd4428a9e6af3f9e6e326f" style="width:900px; height:500px;"></div>

大数据专业对每个学历阶段的招聘数量

x =[]#学历
y =[]#岗位数量
for i,j in education_post_sort:
    x.append(i)
    y.append(j)     
line=(
    Line()
    .add_xaxis(xaxis_data=x)
    .add_yaxis(series_name="岗位数量",y_axis=y, is_smooth=True)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="大数据专业对每个学历阶段的招聘数量"))
)
line.render_notebook()

    <div id="a3acf2796cd14b69875705856be0c131" style="width:900px; height:500px;"></div>

每个学历阶段对应的平均薪资

x =[]#学历
y =[]#平均薪资
for i,j in edu_avg_sal_sort:
    x.append(i)
    y.append(j)     
line=(
    Line()
    .add_xaxis(xaxis_data=x[0:10]  )
    .add_yaxis(series_name="平均薪资",y_axis=y[0:10], is_smooth=True)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="每个学历阶段对应的平均薪资"))
)
line.render_notebook()

    <div id="2ffcc259d3a84d8ca978dab7d6bd5294" style="width:900px; height:500px;"></div>

每个学历阶段对工作经验要求的岗位数量

x =[]#学历
y =[]#经验
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#对图表进行渲染输出
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不同类型的公司平均薪资

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)

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#将福利列所有数据存储到word
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            word.append(j)
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['五险一金',
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 '年终奖金',
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 '节日福利',
 '季度奖金',
 '专业培训',
 '五险一金',
 '免费班车',
 '交通补贴',
 '餐饮补贴',
 '通讯补贴',
 '专业培训',
 '年终奖金',
 '带薪年假',
 '五险一金',
 '节日福利',
 '餐饮补贴',
 '绩效奖金',
 '年终奖金',
 '免费班车',
 '专业培训',
 '周末双休',
 '意外险',
 '五险一金',
 '员工旅游',
 '定期体检',
 '年终奖金',
 '绩效奖金',
 '补充公积金',
 '周末双休',
 '五险一金',
 '绩效奖金',
 '带薪年假',
 '带薪病假',
 '补贴',
 '生日福利',
 '五险一金',
 '餐饮补贴',
 '通讯补贴',
 ...]

#共计多少词条
len(word)

128978

#统计词频
from collections import Counter
Counter(word).keys()

word_count = list(zip(Counter(word).keys(),Counter(word).values()))

#词云图
#定义函数形式显示
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Page, WordCloud
from pyecharts.globals import SymbolType

words = word_count
def wordcloud_base() -> WordCloud:
    c = (
        WordCloud()
        .add("", words,word_size_range=[20, 100])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="福利词云图"))
    )
    return c
c=wordcloud_base()
c.render_notebook()

    <div id="4b26067e00fe4febab5b8c9fdd943b18" style="width:900px; height:500px;"></div>

5、挖掘数据特征

#数据读取
import pandas as pd
new_df = pd.read_csv('new2.csv',encoding="gbk")
new_df = new_df.dropna(axis=0,subset=["薪资"])
new_df

	岗位名称	公司名称	薪资	城市	福利	公司规模	所处行业	工作经验要求	学历要求	发布时间
0	大数据开发工程师	广东德生科技股份有限公司	14000.0	广州	五险一金 免费班车 员工旅游 交通补贴 年终奖金 绩效奖金 定期体检	1000-5000人	上市公司	3-4年经验	本科	2022/5/24 16:44
1	大数据ETL开发	友达光电（苏州）有限公司	11000.0	苏州	五险一金 免费班车 员工旅游 年终奖金 餐饮补贴 定期体检	10000人以上	外资（非欧美）	无需经验	本科	2022/5/24 11:07
2	大数据开发工程师	中软国际科技服务有限公司	20000.0	上海	五险一金 补充医疗保险 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	合资	3-4年经验	本科	2022/5/24 17:35
3	大数据交付工程师(J14637)	广州神州数码有限公司	25000.0	广州	五险一金 补充医疗保险 餐饮补贴 通讯补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 弹性工作 定期体检	10000人以上	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 13:00
4	大数据研发工程师	上海机颖智能科技有限公司	32500.0	上海	五险一金 补充医疗保险 交通补贴 餐饮补贴 弹性工作 定期体检	50-150人	外资（欧美）	5-7年经验	本科	2022/5/24 17:57
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
24897	伊利 2022 年校招-数字化专训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	7500.0	潍坊	五险一金 年终奖金 专业培训 定期体检 免费班车 绩效奖金	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:03
24898	伊利2022年校招-销售培训生（液态奶）	内蒙古伊利实业集团股份有限公司	10500.0	苏州	五险一金 绩效奖金 通讯补贴 专业培训 弹性工作 节日福利 高温补贴 住房补贴	10000人以上	上市公司	在校生/应届生	本科	2022/5/24 9:01
24899	IT需求分析师（GSK）	上海外服（集团）有限公司	12500.0	上海	五险一金 年终奖金 做五休二 周末双休 带薪年假 节日福利	1000-5000人	国企	在校生/应届生	本科	2022/5/23 10:55
24900	研发技术岗（应届生）	三一重机有限公司	17000.0	昆山	五险一金 免费班车 餐饮补贴 专业培训 绩效奖金 年终奖金 节假日物资	1000-5000人	民营公司	在校生/应届生	硕士	2022/5/22 20:00
24901	房产销售/底薪5500门店店员/销售实习ls	四川链家房地产经纪有限公司	7250.0	成都	NaN	10000人以上	民营公司	在校生/应届生	本科	2022/5/20 15:42

24707 rows × 10 columns

#将字符类型特征值转换成数值
'''from sklearn import preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit_transform(new_df['城市'])
#array([ 95, 203,   3, ...,   3, 121, 109])
le.inverse_transform([0])
#array(['三亚'], dtype=object)
#-----------------
le.fit(new_df['城市'])
#le.classes_
le.transform(new_df['城市'])
#array([ 95, 203,   3, ...,   3, 121, 109])
le.inverse_transform([0, 0, 1, 2])
#array(['三亚', '三亚', '三明', '三门峡'], dtype=object)
'''

"from sklearn import preprocessing\nle = preprocessing.LabelEncoder()\nle.fit_transform(new_df['城市'])\n#array([ 95, 203,   3, ...,   3, 121, 109])\nle.inverse_transform([0])\n#array(['三亚'], dtype=object)\n#-----------------\nle.fit(new_df['城市'])\n#le.classes_\nle.transform(new_df['城市'])\n#array([ 95, 203,   3, ...,   3, 121, 109])\nle.inverse_transform([0, 0, 1, 2])\n#array(['三亚', '三亚', '三明', '三门峡'], dtype=object)\n"

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import preprocessing

le = preprocessing.LabelEncoder()
new_df['城市编码'] = le.fit_transform(new_df['城市'])
new_df['工作经验要求编码'] = le.fit_transform(new_df['工作经验要求'])
new_df['学历要求编码'] = le.fit_transform(new_df['学历要求'])
new_df.head()
X = new_df[['城市编码','工作经验要求编码','学历要求编码']]
Y = new_df['薪资'].astype(int)
print('数据维度：',X.shape,Y.shape)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=0)
print('训练集维度：',X_train.shape, y_train.shape)
# 查看测试集维度
print('测试集维度：',X_test.shape, y_test.shape)

数据维度： (24707, 3) (24707,)
训练集维度： (19765, 3) (19765,)
测试集维度： (4942, 3) (4942,)

建立高斯朴素贝叶斯模型

clf = GaussianNB()
clf.fit(X_train, y_train)
print('测试集数据检验模型准确率：',clf.score(X_test, y_test))
from sklearn import metrics
print("模型准确度：", metrics.precision_score(y_test, y_pred,average='micro'))
#y_li = clf.predict(X_li2)
#print("预测结果：",y_li)
print('召回率:',metrics.recall_score(y_test,y_pred,average='micro'))

测试集数据检验模型准确率： 0.05584783488466208
模型准确度： 0.10602994738972076
召回率: 0.10602994738972076

y_pred = clf.predict(X_test)
print("真实薪资：",y_train.values)
print("预测薪资：",y_pred)

真实薪资： [12500 12000  7500 ... 12500  8000 16000]
预测薪资： [ 3200 12916 80000 ... 34000 34000 25416]

使用支持向量机分类模型预测薪资

#支持向量机
from sklearn import svm

高斯核函数

clf = svm.SVC(kernel='rbf')
clf.fit(X_train, y_train)

SVC()

rv = clf.score(X_train, y_train)#模型准确率 针对训练集

rv#准确率

0.10392107260308626

R = clf.predict(X_test)

print("真实薪资：",y_test.values)
print("预测薪资：",R)

真实薪资： [13000 12500 37500 ...  9000 13500 30000]
预测薪资： [12500  9000  9000 ...  9000 12500  9000]

y_test.values.size
#19765
j=0
v=4500
for i in range(R.size):
    if y_test.values[i] == R[i]:
        j+=1
    elif y_test.values[i] > R[i]:
        if (y_test.values[i]-v)<R[i]:
            j+=1
        else:
            j+=0
    else:
        if (y_test.values[i]+v)>R[i]:
            j+=1
        else:
            j+=0
z =j/R.size
print("准确率为：",z)
    

准确率为： 0.5194253338729259

多项式核函数

clf = svm.SVC(kernel='poly')
clf.fit(X_train, y_train)
rv = clf.score(X_train, y_train)#模型准确率 针对训练集
print(rv)

0.09896281305337719

线性核函数

clf = svm.SVC(kernel='linear')#sigmoid
clf.fit(X_train, y_train)
rv = clf.score(X_train, y_train)#模型准确率 针对训练集
print(rv)

0.13751581077662534

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
clf = MLPClassifier(solver = 'lbfgs',alpha = 1e-5,hidden_layer_sizes = (5,2),random_state =1,max_iter=1000)
clf.fit(X_train, y_train)
rv = clf.score(X_train, y_train)
print('准确率:',rv)

准确率: 0.09835567923096382

print("最高工资：",Y.max())
print("最低工资：",Y.min())
#for i in range(Y.size):

最高工资： 1498500
最低工资： 1000





int

# import numpy as np

# s = np.linspace(Y.min(),Y.max(),1000)
# s

array([1.00000000e+03, 2.49899900e+03, 3.99799800e+03, 5.49699700e+03,
       6.99599600e+03, 8.49499499e+03, 9.99399399e+03, 1.14929930e+04,
       1.29919920e+04, 1.44909910e+04, 1.59899900e+04, 1.74889890e+04,
       1.89879880e+04, 2.04869870e+04, 2.19859860e+04, 2.34849850e+04,
       2.49839840e+04, 2.64829830e+04, 2.79819820e+04, 2.94809810e+04,
       3.09799800e+04, 3.24789790e+04, 3.39779780e+04, 3.54769770e+04,
       3.69759760e+04, 3.84749750e+04, 3.99739740e+04, 4.14729730e+04,
       4.29719720e+04, 4.44709710e+04, 4.59699700e+04, 4.74689690e+04,
       4.89679680e+04, 5.04669670e+04, 5.19659660e+04, 5.34649650e+04,
       5.49639640e+04, 5.64629630e+04, 5.79619620e+04, 5.94609610e+04,
       6.09599600e+04, 6.24589590e+04, 6.39579580e+04, 6.54569570e+04,
       6.69559560e+04, 6.84549550e+04, 6.99539540e+04, 7.14529530e+04,
       7.29519520e+04, 7.44509510e+04, 7.59499499e+04, 7.74489489e+04,
       7.89479479e+04, 8.04469469e+04, 8.19459459e+04, 8.34449449e+04,
       8.49439439e+04, 8.64429429e+04, 8.79419419e+04, 8.94409409e+04,
       9.09399399e+04, 9.24389389e+04, 9.39379379e+04, 9.54369369e+04,
       9.69359359e+04, 9.84349349e+04, 9.99339339e+04, 1.01432933e+05,
       1.02931932e+05, 1.04430931e+05, 1.05929930e+05, 1.07428929e+05,
       1.08927928e+05, 1.10426927e+05, 1.11925926e+05, 1.13424925e+05,
       1.14923924e+05, 1.16422923e+05, 1.17921922e+05, 1.19420921e+05,
       1.20919920e+05, 1.22418919e+05, 1.23917918e+05, 1.25416917e+05,
       1.26915916e+05, 1.28414915e+05, 1.29913914e+05, 1.31412913e+05,
       1.32911912e+05, 1.34410911e+05, 1.35909910e+05, 1.37408909e+05,
       1.38907908e+05, 1.40406907e+05, 1.41905906e+05, 1.43404905e+05,
       1.44903904e+05, 1.46402903e+05, 1.47901902e+05, 1.49400901e+05,
       1.50899900e+05, 1.52398899e+05, 1.53897898e+05, 1.55396897e+05,
       1.56895896e+05, 1.58394895e+05, 1.59893894e+05, 1.61392893e+05,
       1.62891892e+05, 1.64390891e+05, 1.65889890e+05, 1.67388889e+05,
       1.68887888e+05, 1.70386887e+05, 1.71885886e+05, 1.73384885e+05,
       1.74883884e+05, 1.76382883e+05, 1.77881882e+05, 1.79380881e+05,
       1.80879880e+05, 1.82378879e+05, 1.83877878e+05, 1.85376877e+05,
       1.86875876e+05, 1.88374875e+05, 1.89873874e+05, 1.91372873e+05,
       1.92871872e+05, 1.94370871e+05, 1.95869870e+05, 1.97368869e+05,
       1.98867868e+05, 2.00366867e+05, 2.01865866e+05, 2.03364865e+05,
       2.04863864e+05, 2.06362863e+05, 2.07861862e+05, 2.09360861e+05,
       2.10859860e+05, 2.12358859e+05, 2.13857858e+05, 2.15356857e+05,
       2.16855856e+05, 2.18354855e+05, 2.19853854e+05, 2.21352853e+05,
       2.22851852e+05, 2.24350851e+05, 2.25849850e+05, 2.27348849e+05,
       2.28847848e+05, 2.30346847e+05, 2.31845846e+05, 2.33344845e+05,
       2.34843844e+05, 2.36342843e+05, 2.37841842e+05, 2.39340841e+05,
       2.40839840e+05, 2.42338839e+05, 2.43837838e+05, 2.45336837e+05,
       2.46835836e+05, 2.48334835e+05, 2.49833834e+05, 2.51332833e+05,
       2.52831832e+05, 2.54330831e+05, 2.55829830e+05, 2.57328829e+05,
       2.58827828e+05, 2.60326827e+05, 2.61825826e+05, 2.63324825e+05,
       2.64823824e+05, 2.66322823e+05, 2.67821822e+05, 2.69320821e+05,
       2.70819820e+05, 2.72318819e+05, 2.73817818e+05, 2.75316817e+05,
       2.76815816e+05, 2.78314815e+05, 2.79813814e+05, 2.81312813e+05,
       2.82811812e+05, 2.84310811e+05, 2.85809810e+05, 2.87308809e+05,
       2.88807808e+05, 2.90306807e+05, 2.91805806e+05, 2.93304805e+05,
       2.94803804e+05, 2.96302803e+05, 2.97801802e+05, 2.99300801e+05,
       3.00799800e+05, 3.02298799e+05, 3.03797798e+05, 3.05296797e+05,
       3.06795796e+05, 3.08294795e+05, 3.09793794e+05, 3.11292793e+05,
       3.12791792e+05, 3.14290791e+05, 3.15789790e+05, 3.17288789e+05,
       3.18787788e+05, 3.20286787e+05, 3.21785786e+05, 3.23284785e+05,
       3.24783784e+05, 3.26282783e+05, 3.27781782e+05, 3.29280781e+05,
       3.30779780e+05, 3.32278779e+05, 3.33777778e+05, 3.35276777e+05,
       3.36775776e+05, 3.38274775e+05, 3.39773774e+05, 3.41272773e+05,
       3.42771772e+05, 3.44270771e+05, 3.45769770e+05, 3.47268769e+05,
       3.48767768e+05, 3.50266767e+05, 3.51765766e+05, 3.53264765e+05,
       3.54763764e+05, 3.56262763e+05, 3.57761762e+05, 3.59260761e+05,
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