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：