zuidixinzidata={} for i in data['薪资'].values: xinzi=int(i.split('-')[0].replace('k','000')) if xinzi not in zuidixinzidata.keys(): zuidixinzidata[xinzi]=1 else: zuidixinzidata[xinzi]+=1 x=[] y=[] for i in sorted(zuidixinzidata.items(),key=lambda x:x[0],reverse=True): x.append(i[0]) y.append(i[1]) plt.plot(x, y, color='#66b3ff', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=2, markersize=5) plt.xlabel('最低薪资') plt.ylabel('数量') plt.title('最低薪资折线图') plt.grid() plt.show()

这段代码的作用是根据爬取得到的数据文件中薪资数据的最小值进行统计和绘图。首先设定一个空字典zuidixinzidata用于存储每个最小薪资出现的次数。然后对于数据文件中的每个薪资，将其拆分为最小薪资部分，并转换为整型数值，如果该最小薪资不在字典中，则将其作为键添加到字典中，键对应的值为1；如果已存在，则将对应值加1表示出现次数增加了1。最后，将字典中的键值对按照键从大到小排序，将键和对应值分别存储在x和y两个列表中，并利用matplotlib库的plot函数绘制出直方图。

相关问题

def open_spider(self,spider): self.file=open('baio.txt','w',encoding='utf-8') def process_item(self, item, spider): self.file.write(item['name']+'\n') self.file.write(''.join(item['xinzi'])) self.file.write(''.join(item['weizhi'])) self.file.write(''.join(item['gsname'])+"\n\n\n") def close_spider(self,spider): self.file.close()解释

这是一段 Python 代码，是 Scrapy 框架中的一个 Item Pipeline（数据管道）组件，用于将爬虫爬取到的数据保存到文件中。

在这段代码中：

- `open_spider` 方法在爬虫开始运行时调用，用于打开文件并进行一些初始化工作。它接收两个参数：`self` 表示类本身，`spider` 表示爬虫实例。

- 在 `open_spider` 方法中，通过调用 `open` 函数打开名为 "baio.txt" 的文件，并将其赋值给 `self.file` 变量。文件以写入模式打开，并使用 UTF-8 编码。这意味着我们可以使用 `self.file` 对象来写入数据到文件中。

- `process_item` 方法是 Item Pipeline 组件中的核心方法，用于处理爬虫爬取到的每个 Item。它接收三个参数：`self` 表示类本身，`item` 表示爬虫爬取到的 Item 实例，`spider` 表示爬虫实例。

- 在 `process_item` 方法中，我们通过 `self.file.write()` 方法将 Item 中的数据写入到文件中。具体来说，我们将 `item['name']`、`item['xinzi']`、`item['weizhi']`、`item['gsname']` 四个字段的值写入文件中，并在每个 Item 之间插入三个空行。

- `close_spider` 方法在爬虫运行结束时调用，用于关闭文件并进行一些清理工作。它接收两个参数：`self` 表示类本身，`spider` 表示爬虫实例。

- 在 `close_spider` 方法中，通过调用 `self.file.close()` 方法关闭文件。

create table origin1 ( orderid string, url string, xinzi string comment '薪资待遇', gangwei string comment '岗位名', didian string comment '工作地点', fuli string comment '公司福利', jineng string comment '技能要求', jingyan string comment '工作经验', hangye string comment '行业名', xueli string comment '学历要求', gongsi string comment '公司名', rongzi string comment '融资阶段', guimo string comment '公司规模' )comment '原始数据表' clustered by (orderid) into 1 buckets stored as orc tblproperties ('transactional'='true')

根据您提供的 HQL 代码，我没有发现任何错误。这是一条创建名为 `origin1` 的表的语句，其中包含 `orderid`、`url`、`xinzi`、`gangwei`、`didian`、`fuli`、`jineng`、`jingyan`、`hangye`、`xueli`、`gongsi`、`rongzi` 和 `guimo` 13 个字段，每个字段都有相应的注释，表的存储格式为 ORC。此外，使用 `clustered by` 将表进行桶排序，并指定使用 1 个桶，以提高查询效率。最后，使用 `tblproperties` 将表设置为事务性表，支持 ACID 事务操作。

如果您还有其他问题或需要进一步帮助，请随时提问，我会尽力回答。