def getBarData(educational, workExpirence): salaryList = ['0-10k', '10-20k', '20-30k', '30-40k', '40k以上'] if educational == '不限' and workExpirence == '不限': jobs = JobInfo.objects.all() elif workExpirence == '不限': jobs = JobInfo.objects.filter(educational=educational) elif educational == '不限': jobs = JobInfo.objects.filter(workExperience=workExpirence) else: jobs = JobInfo.objects.filter(educational=educational, workExperience=workExpirence) jobsType = {} for j in jobs: if j.pratice == 0: if jobsType.get(j.type, -1) == -1: jobsType[j.type] = [json.loads(j.salary)[1]] else: jobsType[j.type].append(json.loads(j.salary)[1]) barData = {} for k, v in jobsType.items(): if not barData.get(k, 0): barData[k] = [0 for x in range(5)] for i in v: s = i / 1000 if s < 10: barData[k][0] += 1 elif s >= 10 and s < 20: barData[k][1] += 1 elif s >= 20 and s < 30: barData[k][2] += 1 elif s >= 30 and s < 40: barData[k][3] += 1 else: barData[k][4] += 1 legend = list(barData.keys()) if len(legend) == 0: legend = None return salaryList, barData, list(barData.keys())有数据分析的代码是哪几行

这段代码是一个 Django 项目中的一个函数，用于获取职位信息的薪资柱状图数据。根据用户选择的学历和工作经验，统计不同职位类型在不同薪资范围内的职位数量，并将结果转换成前端需要的格式，返回一个列表。

数据分析的代码是在第13-25行的循环中，通过对每个职位的薪资进行分段统计，计算出每个职位在不同薪资范围内的职位数量。这里将薪资分为了五个区间，分别是0-10k、10-20k、20-30k、30-40k、40k以上。这样可以更直观地展示不同职位的薪资水平分布情况。

需要注意的是，这段代码只是对职位信息进行简单的分类和统计，并未进行更深入的数据分析。如果需要进行更深入的数据分析，需要采集更多的数据，并使用适当的算法进行分析和建模。