def getExpirenceLineData(educational): hasEmpty = False if educational == '不限': jobs = JobInfo.objects.all() else: jobs = JobInfo.objects.filter(educational=educational) workExpirences = {'在校/应届':[], '经验不限':[], '1年以内':[], '1-3年':[], '3-5年':[], '5-10年':[], '10年以上':[]} workPeople = {'在校/应届':0, '经验不限':0, '1年以内':0, '1-3年':0, '3-5年':0, '5-10年':0, '10年以上':0} for job in jobs: for k,e in workExpirences.items(): if job.workExperience == k: workExpirences[k].append(json.loads(job.salary)[1]) workPeople[k] += 1 for k,e in workExpirences.items(): try: workExpirences[k] = getAverged(e) except: workExpirences[k] = 0 if len(jobs) == 0: hasEmpty = True return educations,list(workExpirences.keys()),list(workExpirences.values()),list(workPeople.values()),hasEmpty有数据分析吗？具体是哪几行

这段代码是一个函数，用于从数据库中获取符合学历要求的工作信息，统计各工作经验要求的平均薪资和相应的招聘人数，并返回一个包含这些统计信息的元组。

具体的数据分析包括：

第3-6行的代码，根据学历要求筛选出符合条件的工作信息，并将它们存储在jobs变量中。

第7-17行的代码，使用一个for循环遍历所有工作信息，并根据工作经验要求将工作信息的薪资和招聘人数统计到相应的字典workExpirences和workPeople中。其中，workExpirences用于存储各工作经验要求的平均薪资，workPeople用于存储各工作经验要求的招聘人数。

第19-23行的代码，使用try-except语句对统计出的平均薪资进行处理，当出现异常时将平均薪资赋值为0。

第25-27行的代码，判断是否有符合条件的工作信息，如果没有则将hasEmpty标记为True。

总体来说，这段代码主要用于数据处理和统计，包括对工作信息的筛选、薪资和招聘人数的统计等。

相关问题

def getCompanyBar(type): if type == 'all': jobs = JobInfo.objects.all() else: jobs = JobInfo.objects.filter(type=type) natureData = {} for i in jobs: if natureData.get(i.companyNature, -1) == -1: natureData[i.companyNature] = 1 else: natureData[i.companyNature] += 1 return list(natureData.keys())[:30], list(natureData.values())[:30]

这段代码定义了一个名为"getCompanyBar"的函数，该函数接受一个参数"type"，用于过滤JobInfo对象。如果"type"等于"all"，则从JobInfo中获取所有的对象，否则只获取"type"等于"type"的对象。然后，它创建一个空字典"natureData"，用于存储不同公司性质的数量。对于每个对象，它将检查该对象的"companyNature"属性是否已经在字典中存在，如果不存在，则将其添加到字典中，并将其值设置为1，否则将其值增加1。最后，函数返回一个由字典键和值组成的元组列表，其中键表示公司性质，值表示该性质的对象数量。由于返回的列表只包含前30个元素，因此可能会在数据量较大时进行截断。

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())有数据分析的代码是哪几行

这段代码是一个 Django 项目中的一个函数，用于获取职位信息的薪资柱状图数据。根据用户选择的学历和工作经验，统计不同职位类型在不同薪资范围内的职位数量，并将结果转换成前端需要的格式，返回一个列表。

数据分析的代码是在第13-25行的循环中，通过对每个职位的薪资进行分段统计，计算出每个职位在不同薪资范围内的职位数量。这里将薪资分为了五个区间，分别是0-10k、10-20k、20-30k、30-40k、40k以上。这样可以更直观地展示不同职位的薪资水平分布情况。

需要注意的是，这段代码只是对职位信息进行简单的分类和统计，并未进行更深入的数据分析。如果需要进行更深入的数据分析，需要采集更多的数据，并使用适当的算法进行分析和建模。