python数据可视化自制职位分析生成岗位分析数据报表

下面我将详细讲解“python数据可视化自制职位分析生成岗位分析数据报表”的完整攻略。该攻略共分为以下几个步骤：

1. 确定数据来源

首先，你需要确定数据来源。可行的数据来源包括但不限于以下几种：

• 爬虫爬取招聘网站的招聘信息。
• 政府、社会机构等公开发布的就业数据。
• 自己收集及整理的数据。

2. 数据清洗

获取到数据后，需要进行数据清洗，将不需要的信息去掉，统一格式，并进行去重等处理。

3. 数据分析及可视化

使用Python提供的数据分析和可视化的工具（如pandas和matplotlib），对数据进行统计分析和可视化呈现。

下面我们将分别对这三个步骤进行详细说明：

1. 确定数据来源

示例1：爬虫爬取招聘网站的招聘信息

你可以使用Python编写爬虫程序，从招聘网站（如拉钩）上获取数据。具体步骤：

1. 分析目标网站的网页结构，确定需要爬取的数据和对应的元素节点。
2. 编写Python爬虫程序，使用Requests库获取网页源代码，使用BeautifulSoup库（或其他HTML解析器）解析网页代码，提取需要的数据。
3. 对提取到的数据进行清洗，仅保留需要的信息，并将其保存为某种格式的数据文件，如CSV、Excel等。

2. 数据清洗

示例2：对爬取数据进行清洗

假设你已经获取了拉钩网站上的招聘信息，并将其保存为CSV格式的文件（拉钩.csv）。由于爬虫爬取到的数据存在大量重复或者不需要的信息，需要对数据进行清洗。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('拉钩.csv')

# 去除重复行
df = df.drop_duplicates()

# 只保留需要的列
df = df[['职位名称', '薪资范围', '工作经验']]

# 对薪资范围列进行分列处理
df[['最低薪资', '最高薪资']] = df['薪资范围'].str.extract(r'(\d+)-(\d+)').astype(float)

# 对工作经验列进行分列处理
df[['最低工作经验', '最高工作经验']] = df['工作经验'].str.extract(r'(\d+)-(\d+)').astype(float)

# 去除薪资范围列和工作经验列
df = df.drop(['薪资范围', '工作经验'], axis=1)

# 保存清洗后的数据
df.to_csv('拉钩_清洗后.csv', index=False)

3. 数据分析及可视化

示例3：使用Pandas分析数据

在这里我们使用Pandas对清洗后的数据进行分析。假设你已经完成了爬虫爬取和数据清洗，现在有一份清洗后的数据文件（拉钩_清洗后.csv），下面开始对数据进行分析。

import pandas as pd

# 读取清洗后的CSV文件
df = pd.read_csv('拉钩_清洗后.csv')

# 查看薪资和工作经验的描述性统计信息
print(df[['最低薪资', '最高薪资', '最低工作经验', '最高工作经验']].describe())

# 查看工作经验和薪资的关系
print(df.plot(kind='scatter', x='最低工作经验', y='最低薪资'))

以上代码分别展示了如何查看薪资和工作经验的描述性统计信息，以及如何绘制工作经验和薪资的散点图，进一步了解薪资和工作经验之间的关系。

总结

以上就是整个攻略的具体实现步骤。具体而言，需要确定数据来源，并对数据进行清洗处理，最后使用Python提供的数据分析和可视化工具对数据进行统计分析和可视化。