人力资源数据分析python
时间: 2023-08-09 11:11:05 浏览: 77
人力资源数据分析是指使用Python编程语言对人力资源数据进行处理和分析的过程。在这个过程中,可以使用pandas库来载入和处理数据,numpy库来进行数值计算,以及matplotlib库来可视化数据。
首先,可以使用pandas库的read_csv函数来读取CSV格式的人力资源数据文件。例如,可以使用以下代码将数据文件载入到名为data的DataFrame对象中:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'D:\Users\Desktop\HR_comma_sep.csv')
```
接下来,可以使用data.head()函数来查看数据的前几行,以确保数据正确载入。这将显示DataFrame对象的前几行数据。
要进行人力资源数据的分析,可以使用groupby函数对数据进行分组和聚合操作。例如,可以使用以下代码查看工作类型与工资、工作满意度之间的关系:
```python
data1 = data.groupby(\['salary','sales'\])\['satisfaction_level'\].mean().unstack(0).plot(rot = 60)
```
这将绘制一个图表,横轴为工作类型,纵轴为工作满意度,不同工资水平的数据将以不同的曲线进行展示。
类似地,可以使用以下代码查看工作类型与工资、工作时长之间的关系,并以柱状图的形式展示:
```python
data1 = data.groupby(\['salary','sales'\])\['average_montly_hours'\].mean().unstack(0)
data1.plot.bar(rot = 60)
```
这将绘制一个柱状图,横轴为工作类型,纵轴为工作时长,不同工资水平的数据将以不同的颜色进行展示。
通过以上代码,可以对人力资源数据进行分析,并可视化不同变量之间的关系,从而得出一些有关人力资源管理的结论。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [人力资源数据分析(python)](https://blog.csdn.net/hahaha66888/article/details/79837190)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [人力资源数据分析(包含数据来源文件)](https://blog.csdn.net/sunzhipan11/article/details/122497051)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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