df.salary_avg

根据提供的引用内容，没有找到关于`df.salary_avg`的信息。但是可以根据数据框中的薪资信息计算平均薪资。以下是一个例子：

# 假设数据框中有一个名为'salary'的列，表示薪资信息
# 计算平均薪资
avg_salary = df['salary'].mean()
print('平均薪资为：', avg_salary)

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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。

# 读取数据 df = pd.read_csv(city+'_'+kind+'_'+'lagou.csv', encoding='utf-8') # 数据清洗,剔除实习岗位 df.drop(df[df['职位名称'].str.contains('实习')].index,inplace=True) pattern = '\d+' df['work_year'] = df['工作经验'].str.findall(pattern) print('work_year:', df['work_year']) # 数据处理后的工作年限 avg_work_year = [] # 工作年限 for i in df['work_year']: # 如果工作经验为'不限'或应届毕业生',那么匹配值为空,工作年限为0 if len(i) == 0: avg_work_year.append(0) # 如果匹配值为一个数值,那么返回该数值 elif len(i) == 1: avg_work_year.append(int(''.join(i))) # 如果匹配值为一个区间,那么取平均值 else: num_list = [int(j) for j in i] avg_year = sum(num_list)/2 avg_work_year.append(avg_year) print('avg_work_year:',avg_work_year) df['工作经验'] = avg_work_year df['salary'] = df['工资'].str.findall(pattern) # 月薪 avg_salary = [] for k in df['salary']: int_list = [int(n) for n in k] # 存在工资只有一个区间,[20],所以用[-1]. avg_wage = int_list[0] + (int_list[-1] - int_list[0]) / 4 avg_salary.append(avg_wage) df['月工资'] = avg_salary df['学历要求'] = df['学历要求'].replace('不限', '大专') df.to_csv(city+'_'+kind+'_'+'lagou_finall.csv', index=False, encoding='utf-8_sig') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei'] plt.rcParams['font.serif'] = ['simhei']

这段代码的作用是读取一个名为 city+'_'+kind+'_'+'lagou.csv' 的 CSV 文件，并对文件进行数据清洗，剔除实习岗位。然后通过正则表达式匹配工作经验和工资，并计算平均工作年限和月薪。接着，将学历要求中的“不限”替换为“大专”，并将处理后的数据保存为一个名为 city+'_'+kind+'_'+'lagou_finall.csv' 的新的 CSV 文件。最后，使用 matplotlib 库设置字体，并可以进行数据可视化分析。