dict = {} for i in df['学历要求']: if i not in dict.keys(): dict[i] = 0 else: dict[i] += 1 index = list(dict.keys()) print('index:',index) num = [] for i in index: num.append(dict[i]) print('num:',num) plt.bar(index, num, width=0.5) plt.savefig(city+'_'+kind+'_'+'学历要求.png') plt.show()

这段代码的作用是读取一个数据集中的学历要求列，统计每个学历要求出现的次数，并将其可视化为柱状图。其中，`df`是数据集，`city`和`kind`分别表示城市和工作类型。下面是代码的详细解释：

- `dict = {}`：定义一个空字典`dict`，用于存储每个学历要求出现的次数。
- `for i in df['学历要求']:`：遍历数据集中的学历要求列，对于每个学历要求进行统计。
- `if i not in dict.keys(): dict[i] = 0 else: dict[i] += 1`：如果该学历要求不在字典`dict`中，则将其加入字典，并设置其出现次数为0；否则将其出现次数加1。
- `index = list(dict.keys())`：获取所有学历要求作为横坐标。
- `num = []`：定义一个空列表`num`，用于存储每个学历要求出现的次数。
- `for i in index: num.append(dict[i])`：遍历所有学历要求，将其出现次数加入列表`num`中。
- `plt.bar(index, num, width=0.5)`：绘制柱状图，横坐标为学历要求，纵坐标为出现次数，每个柱子的宽度为0.5。
- `plt.savefig(city+'_'+kind+'_'+'学历要求.png')`：保存柱状图，以城市、工作类型和学历要求作为文件名。
- `plt.show()`：显示柱状图。