毕业生年薪统计python

在Python中进行毕业生年薪统计，通常涉及到数据处理、清洗、分析和可视化。你可以使用pandas库来进行数据操作，例如读取CSV或Excel文件，然后对数据进行分组、计算平均值等。这里是一个简单的步骤示例：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加载数据集，假设数据包含在名为"graduates_data.csv"的文件中：

df = pd.read_csv('graduates_data.csv')

3. 清洗数据，处理缺失值或错误的数据：

df = df.dropna(subset=['annual_salary'])  # 删除年薪为空的行

4. 分析并按专业或其他分类计算平均年薪：

average_salaries = df.groupby('major')['annual_salary'].mean()

5. 可视化结果：

plt.figure(figsize=(10,6))
average_salaries.plot(kind='bar')
plt.xlabel('专业')
plt.ylabel('平均年薪')
plt.title('毕业生各专业年薪统计')
plt.show()

相关问题

毕业生年薪统计python题

毕业生年薪统计的Python题目通常涉及到数据分析和数据可视化，目的是了解一组毕业生的基本信息（如专业、学历等）与其起始年薪之间的关联。以下是一个简单的步骤示例：

1. **数据导入**：首先，你需要从CSV或其他数据源导入包含毕业生信息的数据集，例如pandas库的`read_csv`函数。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('graduates_data.csv')

2. **数据清洗**：检查并处理缺失值、异常值，以及将非数值字段（如专业名称）转换为适合分析的格式。

df.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值
df['Major'] = df['Major'].astype('category')  # 将专业转为类别类型

3. **描述性统计**：计算每个变量（包括年薪）的平均值、中位数等，可以使用`describe()`函数。

salary_stats = df['Salary'].describe()

4. **分组和聚合**：按专业或学历对年薪进行分组，计算各组的平均年薪。

grouped_salary = df.groupby('Major')['Salary'].mean()

5. **数据可视化**：使用matplotlib或seaborn绘制柱状图或箱线图展示年薪分布。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(x='Major', y='Salary', data=df)
plt.show()

6. **探索性分析**：探究不同因素（如性别、毕业学校等）是否影响年薪，可以做交叉表分析或回归分析。

完成以上步骤后，你可以得到一份关于毕业生年薪的初步报告，并能够通过视觉化结果回答一些相关问题，比如：

利用所学python知识分析近些年本科毕业生的就业情况，制成DataFrame

利用Python的知识来分析近年来本科毕业生的就业情况并制成DataFrame，通常需要几个步骤：

1. 数据获取：首先，你需要收集数据源。这可以是从政府统计网站、教育机构发布的公开报告，或是使用爬虫技术从在线招聘平台抓取的数据。

2. 数据清洗：获取到的数据往往包含缺失值、异常值和格式问题，需要进行预处理，例如删除无效数据、填充缺失值等。

3. 数据转换：将原始数据转化为适合分析的结构，比如CSV文件或pandas DataFrame。pandas库中的`read_csv()`函数可以帮助我们将CSV文件读入DataFrame。

4. 数据探索：使用pandas提供的各种函数和方法对数据进行初步的描述性统计分析，如计算各字段的平均值、中位数、频率分布等。

5. 数据分组：按专业、地区、毕业院校等变量对数据进行分组，以便了解就业情况的差异。

6. 数据可视化：使用matplotlib或seaborn库绘制图表，如柱状图、饼图或线图，直观展示就业率、薪酬分布等信息。

7. 结果整理：最后，整理成一个清晰易懂的DataFrame，方便后续的数据挖掘和报告撰写。

以下是一个简单的示例代码片段，假设我们已经有了一个CSV文件`employment_data.csv`：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('employment_data.csv')

# 检查数据基本信息
print(df.head())
print(df.describe())

# 分析某个字段（如就业率）
employment_rate = df['employment_rate']
mean_employment_rate = employment_rate.mean()
median_employment_rate = employment_rate.median()

# 绘制就业率分布图
plt.hist(employment_rate, bins=20)
plt.title('本科毕业生就业率分布')
plt.xlabel('就业率')
plt.ylabel('频次')
plt.show()

# 按专业分组求平均就业率
grouped_by_major = df.groupby('major')['employment_rate'].mean()
print(grouped_by_major)

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