运用pands分析学历与薪资的关系:比较不同学历水平的平均薪资

在Python的数据分析库pandas中，你可以通过读取包含员工薪资和学历信息的数据集（比如CSV、Excel等），然后利用groupby函数按学历分组计算每组的平均薪资，来研究学历与薪资之间的关系。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，你需要导入pandas库并加载数据：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('salary_education_data.csv') # 假设数据文件名

2. 确保数据集中有表示学历和薪资的列，通常分别命名为"Education"和"Salary"（假设字段名称）：

df = data[['Education', 'Salary']]

3. 使用`groupby`对“Education”列进行分组，并计算每个组的平均薪资：

average_salaries = df.groupby('Education')['Salary'].mean()

这将返回一个DataFrame，其中每一行代表一种学历，对应的值是拥有该学历的平均薪资。

4. 可视化结果，比如用bar chart展示不同学历的平均薪资分布，以便于理解和比较：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,5))
average_salaries.plot(kind='bar')
plt.xlabel('学历')
plt.ylabel('平均薪资')
plt.title('学历与平均薪资对比')
plt.show()