2、通过使用 Numpy 和 Pandas 相关函数 API 对 jobs.csv 中的数据进行聚合分析．需要有注释

要使用Numpy和Pandas进行数据聚合分析，首先需要确保已经安装了这两个库，然后使用Pandas读取CSV文件，最后应用聚合函数进行数据分析。这里假设`jobs.csv`文件中包含了一些工作岗位相关的信息，我们将进行简单的聚合操作，比如计算平均薪资、统计每个部门的平均薪资等。

首先，我们需要导入必要的库，并读取`jobs.csv`文件：

import pandas as pd  # 导入Pandas库

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('jobs.csv')

# 假设CSV文件中有'salary'和'department'两列，分别代表薪资和部门

然后，我们可以使用Pandas提供的聚合函数来进行数据分析，比如计算所有岗位的平均薪资：

# 计算所有岗位的平均薪资
average_salary = df['salary'].mean()
print("平均薪资为:", average_salary)

如果我们想要计算每个部门的平均薪资，可以使用`groupby`方法：

# 计算每个部门的平均薪资
average_salary_by_department = df.groupby('department')['salary'].mean()
print("每个部门的平均薪资：")
print(average_salary_by_department)

如果需要更复杂的数据聚合，比如同时得到每个部门的平均薪资和中位数薪资，可以使用`agg`方法：

# 使用agg方法计算每个部门的平均薪资和中位数薪资
salary_stats_by_department = df.groupby('department')['salary'].agg(['mean', 'median'])
print("每个部门的平均薪资和中位数薪资：")
print(salary_stats_by_department)

以上就是使用Numpy和Pandas对`jobs.csv`文件中的数据进行聚合分析的一个基本示例。在实际操作中，你可能还需要进行数据清洗、数据转换等预处理步骤，这通常会涉及到使用Numpy和Pandas的更多功能。