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())代码解释，有数据分析吗？

这段代码是一个获取柱状图数据的函数，接受两个参数：教育程度和工作经验。函数首先根据传入的参数筛选出符合条件的职位信息(JobInfo)，然后对符合条件的职位按照职位类型进行分组，统计每个职位类型的薪资分布情况，并返回一个包含薪资分布数据的字典(barData)和职位类型的列表(legend)。

具体来说，函数将薪资分为五个档次('0-10k', '10-20k', '20-30k', '30-40k', '40k以上')，并统计每个职位类型落在不同薪资档次的职位数量，最终将结果保存到barData字典中。函数还会对barData字典进行一些处理，使其可以直接用于绘制柱状图。最后，函数返回三个值：薪资档次列表(salaryList)、薪资分布数据字典(barData)和职位类型列表(legend)。

从数据分析的角度来看，这段代码实现了一种简单的数据聚合和可视化方法，可以用于快速了解某个行业或职位类型的薪资分布情况。