怎样使用python分析岗位所在地与薪资之间的关系并使用pyechart进行数据可视化
时间: 2023-06-12 22:07:55 浏览: 55
首先需要获取岗位所在地与薪资的数据。可以通过爬取招聘网站的数据或使用开放的数据集。这里以使用开放的数据集为例。
1. 导入必要的库
```python
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Map, Timeline
from pyecharts import options as opts
```
2. 读取数据集
```python
df = pd.read_csv('dataset.csv')
```
3. 数据预处理
```python
# 去除缺失值
df.dropna(inplace=True)
# 去除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 将薪资转换为整数类型
df['salary'] = df['salary'].apply(lambda x: int(x.split('-')[0]))
```
4. 分析岗位所在地与薪资之间的关系
```python
# 计算不同城市的平均薪资
data = df.groupby(['city'])['salary'].mean().reset_index()
# 使用地图可视化数据
map = (
Map()
.add('平均薪资', [list(z) for z in zip(data['city'], data['salary'])], 'china')
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="不同城市的平均薪资"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
# 输出地图可视化结果
map.render('salary_map.html')
```
5. 分析不同城市、不同岗位类型的平均薪资
```python
# 计算不同城市、不同岗位类型的平均薪资
data = df.groupby(['city', 'type'])['salary'].mean().reset_index()
# 使用时间轴可视化数据
timeline = (
Timeline()
.add_schema(
play_interval=1000,
is_auto_play=True,
is_loop_play=False,
)
)
for t in data['type'].unique():
chart_data = data[data['type'] == t][['city', 'salary']]
chart = (
Map()
.add(t, [list(z) for z in zip(chart_data['city'], chart_data['salary'])], 'china')
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="{}不同城市的平均薪资".format(t)),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),
)
)
timeline.add(chart, t)
# 输出时间轴可视化结果
timeline.render('salary_timeline.html')
```
这样就可以得到岗位所在地与薪资之间的关系的数据可视化结果。