pandas处理不同单位的岗位薪资

处理不同单位的岗位薪资，需要先将不同单位的薪资转换为同一单位，然后再进行处理。例如，将所有薪资转换为月薪或年薪。

假设我们有一个包含不同单位薪资的 DataFrame，其中包含三列：`job_title`（岗位名称）、`salary`（薪资金额）和`salary_unit`（薪资单位）。可以使用 Pandas 的 `apply()` 方法将不同单位的薪资转换为同一单位，如下所示：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'job_title': ['数据分析师', 'Java工程师', '产品经理'],
    'salary': [12000, 40, 25],
    'salary_unit': ['月', '小时', '天']
})

# 将不同单位的薪资转换为月薪
def convert_salary(row):
    if row['salary_unit'] == '天':
        return row['salary'] * 30
    elif row['salary_unit'] == '小时':
        return row['salary'] * 8 * 30
    else:
        return row['salary']

df['monthly_salary'] = df.apply(convert_salary, axis=1)

print(df)

这段代码将不同单位的薪资转换为月薪，并将转换后的结果保存到新列 `monthly_salary` 中。输出结果如下：

   job_title  salary salary_unit  monthly_salary
0     数据分析师   12000           月         12000.0
1    Java工程师      40          小时          9600.0
2      产品经理      25           天           750.0

这样我们就可以对转换后的 `monthly_salary` 进行分析和处理了。