job_title_salary = df['salary_in_usd'].groupby(df['job_title']).mean().round(0).nlargest(15).sort_values(ascending = False).reset_index()

根据您提供的代码，您正在计算每个工作岗位的平均工资，并找出平均工资最高的15个工作岗位。代码的功能如下所示：

1. `df['salary_in_usd']`：选择数据框中的工资列。
2. `groupby(df['job_title'])`：按照工作岗位对数据进行分组。
3. `mean()`：计算每个工作岗位的平均工资。
4. `round(0)`：将平均工资进行四舍五入取整。
5. `nlargest(15)`：选择平均工资最高的15个工作岗位。
6. `sort_values(ascending=False)`：按照平均工资降序排序。
7. `reset_index()`：重置索引，以便重新编号。

这样，您将获得一个名为`job_title_salary`的数据框，其中包含了平均工资最高的15个工作岗位及其对应的平均工资。如果您还有其他问题，请随时提问！

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city_salary = job_salary.groupby('city').agg({'url': 'count', 'salary_down': 'mean'}) city_salary.head()

这段代码对 `job_salary` 数据集按照 `city` 进行分组，并使用 `agg()` 方法对每个分组进行聚合操作。具体代码如下：

city_salary = job_salary.groupby('city').agg({'url': 'count', 'salary_down': 'mean'})
city_salary.head()

在这段代码中，我们首先使用 `groupby()` 方法按照 `city` 进行分组。然后，通过 `agg()` 方法指定聚合操作，其中 `'url': 'count'` 表示计算每个城市的记录数量，`'salary_down': 'mean'` 表示计算每个城市的平均薪资。

最后，将聚合结果存储在 `city_salary` 变量中，并使用 `head()` 方法显示前几行数据。这样可以查看每个城市的记录数量和平均薪资。

请注意，执行这段代码之前，需要确保 `job_salary` 数据集已经被正确加载，并且包含了 `city`、`url` 和 `salary_down` 这些列。同时，也需要确保所使用的库和函数库已经正确导入。

plt.figure(figsize=(16,16),dpi=80) plt.subplot(121) temp = df[df.avg_salary<10].groupby('address').avg_salary.count() plt.pie(temp,labels=temp.index,autopct='% .2f%%') plt.legend() plt.title('薪资小于6K各城市占比') plt.subplot(122) temp = df[df.avg_salary>10].groupby('address').avg_salary.count() plt.pie(temp,labels=temp.index,autopct='% .2f%%') plt.title('薪资大于6K各城市占比') plt.legend()生成图的颜色是怎么弄的

这段代码中并没有指定饼图的颜色，所以图表的颜色是默认的。通常情况下，Matplotlib 会自动从当前默认的颜色循环列表中选择颜色。如果需要自定义颜色，可以通过使用 `colors` 参数来指定颜色列表，例如：

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
plt.pie(temp, labels=temp.index, autopct='% .2f%%', colors=colors)

这将使用 `colors` 列表中的颜色来绘制饼图。您可以根据需要自定义颜色列表。