1.待分析的数据
是从智联招聘平台上手动爬取的python数据分析职位的相关信息，表的关键字分别为“薪金”、“学历”、“经验”。为后续数据分析做准备。数据部分截图，所示
智联招聘平台爬取‘python数据分析’职位，记录总共有500多条，其中包括一小部分重复发布的记录。考虑到数据量本身比较小，在此不对重复数据进行筛选。对关键字“学历”、“经验”，分别进行统计，发现其对应频率分别如下：
发现学历一栏“不限”和“中专”相对比较少，打印出内容，发现学历为“不限”的工资与学历“本科”比较接近，“中专”工资与“大专”比较接近，并无多大区别，因此修改dataframe中，将”不限”修改为“本科”，“中专”修改为“大专”。调用pandas的replace()函数
details.replace({'education': '不限'}, '本科', inplace=True)
details.replace({'education': '中专'}, '大专', inplace=True)
details为原始数据表。注意，如果不想建立dataframe副本，可以设置inplace=True,直接修改原始dataframe.
同样道理，“无经验”，”1年以下“的工资和经验"不限”接近，同样可以合并。
details.replace({'experience': '无经验'}, '不限', inplace=True)
# 可以这样做，因为不影响数据使用
details.replace({'experience': '1年以下'}, '不限', inplace=True)
“10年以上”，在本记录中只有一条数据，而且工资与其他差别很大，若将其并入“5-10”年，会直接拉高平均记录值，因此将其舍弃。
2.数据处理。
数据处理主要是分离将工资一栏分离得到，最低工资，最高工资，并分别将最低工资平均值，最高工资平均值，添加到学历，经验要求相同，工资为“面议”。为后续进行工资与学历，经验的关系做准备。
先把同等学历，经验要求的数据分开，代码如下：
# data_whole 是根据学历，经验筛选出的数据
# data_salary则是给出实际工资的数据
# data_negia是工资为“面议”的数据
data_whole = data[(data['experience'] == experience) & (data['education'] == education)] data_salary = data_whole[~ data_whole['salary'].isin(['面议'])] data_negia = data_whole[data_whole['salary'].isin(['面议'])]
这里在爬取数据时有一点需要注意的地方，我们在爬取数据时，往往需要用到python自带的一个小函数strip()，用于去掉字符串首尾的空格或者换行符，注意只能是首尾，不可以去除字符串中间空格。str.strip(). 原因是，我在抓取工资时，“面议“后面跟着一个空格，也就是我抓取的数据是”面议 ”，而不是"面议”。因此，我在判断isin(["面议“])
以下代码应根据具体爬取的数据分类讨论，我这里的数据，同一组条件，一定会出现给出工资的记录，但是不一定会出现工资为"面议”的记录，因此判断逻辑如下：
if len(data_salary) > 0:
data_salary.reset_index(drop=True, inplace=True)
low_salary, high_salary = split_salary(data_salary['salary'].apply(get_salary))
data_salary.insert(3, 'low_salary', low_salary)
data_salary.insert(4, 'high_salary', high_salary)
salary = data_salary.drop('salary', axis=1)
# 如果面议表中有数据
if len(data_negia) > 0 :
data_negia.reset_index(drop=True, inplace=True)
data_negia.insert(3, 'low_salary', round(low_salary.mean()))
data_negia.insert(4, 'high_salary', round(high_salary.mean()))
salary = pd.concat([data_salary, data_negia], axis=0, ignore_index=True)
salary.drop('salary', inplace=True, axis=1)
重要：data_salary.reset_index(drop=True, inplace=True)这句代码很重要，如果不重新对data_salary()索引进行排序，data_salary是从data_whole分离得到，索引并不会从0重新分布，而是保留data_whole的索引。如果不重新排列索引，在将最低工资，最高工资新插入data_salary，因为最低（高）工资的索引是从0开始，与data_salary索引不一致，因此会插入失败。个人理解，dataframe.insert()必须两者索引严格保持一致才可以插入列成功。
# split_salary()函数，是分别得到最低工资，最高工资
# get_salary()是获取具体的最低工资，最高工资金额。代码如下：
def get_salary(value):
index_sep = value.find('-')
index_end = value.find('元')
return int(value[0:index_sep]), int(value[index_sep+1:index_end])
ef split_salary(tuple_list):
try:
if len(tuple_list) > 0:
low_list = []
high_list = []
for tup in tuple_list:
low = tup[0]
high = tup[1]
low_list.append(low)
high_list.append(high)
return pd.Series(low_list), pd.Series(high_list)
except Exception:
print('分离得到最低最高公资时出错')
3.完整代码
import pandas as pd
def read_csv(filename):
details = pd.read_csv(filename, sep=',', encoding='gb18030')
details.replace({'experience': '无经验'}, '不限', inplace=True)
# 可以这样做，因为不影响数据使用
details.replace({'experience': '1年以下'}, '不限', inplace=True)
# 已经查看数据，并无区别
details.replace({'education': '不限'}, '本科', inplace=True)
details.replace({'education': '中专'}, '大专', inplace=True)
# 3-5年都有面议
salart_3to5 = pd.concat([handle_no_salary(details, '3-5年', '本科'), handle_no_salary(details, '3-5年', '硕士'),
handle_no_salary(details, '3-5年', '大专')], axis=0,ignore_index=True)
# 经验不限的无面议
salart_noexper = pd.concat([handle_no_salary(details, '不限', '本科'), handle_no_salary(details, '不限', '硕士'),
handle_no_salary(details, '不限', '大专')], axis=0, ignore_index=True)
# 5-10年，没有硕士
salary_5to10 = handle_no_salary(details, '5-10年', '本科')
# 1-3年，都有面议
salary_1to3 = pd.concat([handle_no_salary(details, '1-3年', '本科'), handle_no_salary(details, '1-3年', '硕士'),
handle_no_salary(details, '1-3年', '大专')], axis=0,ignore_index=True)
salary_all = pd.concat([salart_3to5, salart_noexper, salary_5to10, salary_1to3], axis=0, ignore_index=True)
print(len(salary_all))
# 把最低，最高公资填进去，并且把平均工资填进面议一栏
def get_salary(value):
index_sep = value.find('-')
index_end = value.find('元')
return int(value[0:index_sep]), int(value[index_sep+1:index_end])
def split_salary(tuple_list):
try:
if len(tuple_list) > 0:
low_list = []
high_list = []
for tup in tuple_list:
low = tup[0]
high = tup[1]
low_list.append(low)
high_list.append(high)
return pd.Series(low_list), pd.Series(high_list)
except Exception:
print('分离得到最低最高公资时出错')
def handle_no_salary(data, experience, education):
data_whole = data[(data['experience'] == experience) & (data['education'] == education)]
# 剔除面议的工资，填进去
data_salary = data_whole[~ data_whole['salary'].isin(['面议'])]
data_negia = data_whole[data_whole['salary'].isin(['面议'])]
if len(data_salary) > 0:
data_salary.reset_index(drop=True, inplace=True)
low_salary, high_salary = split_salary(data_salary['salary'].apply(get_salary))
data_salary.insert(3, 'low_salary', low_salary)
data_salary.insert(4, 'high_salary', high_salary)
salary = data_salary.drop('salary', axis=1)
# 如果面议表中有数据
if len(data_negia) > 0 :
data_negia.reset_index(drop=True, inplace=True)
data_negia.insert(3, 'low_salary', round(low_salary.mean()))
data_negia.insert(4, 'high_salary', round(high_salary.mean()))
salary = pd.concat([data_salary, data_negia], axis=0, ignore_index=True)
salary.drop('salary', inplace=True, axis=1)
# axis = 0, 按照列对齐，ignore_index=True, 忽略两列表之前的索引，重新设置从0开始的索引
# 在某些函数，必须指定axis, 否则就会找不到一些索引而报错
print(experience, len(data_whole), len(data_salary), len(data_negia), len(salary))
return salary
if __name__ == '__main__':
read_csv("relation.csv")
4.我是数据分析小白，入手简单项目，围绕项目学习知识，是编程的最有效的途径。会遇到各种各样的问题，比如，因为事先不知道数据的分布特征，“本科”，“硕士”，“不限”，“中专”，”大专“，只理所当然考虑了”本科“，”硕士“这两种情况。因此，在进行数据处理前，最好利用value_counts()函数，看一下，每一列不同取值的大概分布。第一篇，内容估计有点乱，不过也算是往前迈了一大步。
来源：CSDN
作者：fade冰
链接：https://blog.csdn.net/qq_41199755/article/details/81105655