salary_ranges = { "10000以下": 0, "10000-50000": 0, "50000-100000": 0, "100000-200000": 0, "200000以上": 0 } # 统计各个薪资范围的数量 for salary in data: # print(data[salary]) annual_salary = classify_salary(salary) if annual_salary is not None: if annual_salary < 10000: salary_ranges["10000以下"] += data[salary] elif 10000 <= annual_salary < 50000: salary_ranges["10000-50000"] += data[salary] elif 50000 <= annual_salary < 100000: salary_ranges["50000-100000"] += data[salary] elif 100000 <= annual_salary < 200000: salary_ranges["100000-200000"] += data[salary] else: salary_ranges["200000以上"] += data[salary] salary_pie = ( Pie() .add( series_name="年薪分布饼状图", data_pair=[(key, value) for key, value in salary_ranges.items()], radius=["40%", "75%"], ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="年薪分布饼状图", pos_left="center", title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_weight="bold"), ), legend_opts=opts.LegendOpts( orient="vertical", pos_top="middle", pos_right="5%", item_width=20, item_height=10, ), ) .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}", font_size=12, font_weight="bold") ) ) salary_pie.width = "100%vh" salary_pie.height = "100vh" salary_pie.render('templates/salary_pie_chart.html')

时间: 2023-11-22 21:52:08 浏览: 37
这段代码看起来像是用 Python 的 pyecharts 库来制作一个年薪分布饼状图。首先,定义了一个字典 `salary_ranges`,其中包含了不同的薪资范围和初始值。然后通过循环遍历数据集,将薪资按照不同范围进行分类,统计每个范围的数量。接着,使用 Pyecharts 中的 Pie 类来创建一个饼状图,设置数据系列、半径、标题、图例等参数,最后将饼状图渲染到模板文件 `salary_pie_chart.html`。
相关问题

def classify_salary(salary): if '·' in salary: salary_parts = salary.split('·') if len(salary_parts) == 2: salary_range = salary_parts[0].split('-') if len(salary_range) == 2: try: low_salary = float(salary_range[0]) high_salary = float(salary_range[1].replace('K', '')) # 移除额外字符 salary_multiplier = float(salary_parts[1].replace('薪', '')) annual_salary = ((low_salary + high_salary) / 2) * salary_multiplier * 1000 return annual_salary except ValueError: print(salary) return None

这是一个 Python 函数,其目的是将输入的薪资字符串转换为年薪。函数中的主要逻辑如下: 1. 首先判断薪资字符串中是否包含 '·' 字符,如果不包含则无法进行转换,返回 None。 2. 如果包含 '·' 字符,则将薪资字符串按照 '·' 进行拆分。 3. 如果拆分后的列表长度为 2,则说明薪资字符串中包含了薪资范围和薪资倍数两部分信息。 4. 将薪资范围部分按照 '-' 进行拆分,得到最低薪资和最高薪资。 5. 将最低薪资和最高薪资转换为 float 类型。 6. 将最高薪资中的 'K' 字符移除,并转换为 float 类型。 7. 将薪资倍数中的 '薪' 字符移除,并转换为 float 类型。 8. 根据公式 ((最低薪资 + 最高薪资) / 2) * 薪资倍数 * 1000 得到年薪。 9. 如果任意一个转换过程出现异常,则返回 None。 这个函数可以用于处理形如 "10-20K·12薪" 的薪资字符串,将其转换为年薪。

salary_range = salary.split('-') if len(salary_range) == 2: try: low_salary = float(salary_range[0]) high_salary = float(salary_range[1].replace('K', '')) # 移除额外字符 monthly_salary = (low_salary + high_salary) / 2 annual_salary = monthly_salary * 12 * 1000 return annual_salary except ValueError: print(salary) return None

这段代码是将输入的薪资范围字符串拆分成最低薪资和最高薪资,并计算其平均月薪和年薪。具体来说,它首先使用字符串的split方法将薪资范围字符串按照"-"符号拆分成两个子字符串,分别表示最低薪资和最高薪资。然后,它将最低薪资和最高薪资转换成浮点数类型,并计算它们的平均值作为月薪。接着,它将月薪乘以12(表示一年有12个月)和1000(将单位从千元转换成元),得到年薪,并将其返回。如果在转换过程中出现了ValueError异常,则会打印出薪资字符串并返回None。

相关推荐

请给我修改后的这份代码,使它的模型评价高于0.6 import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import f1_score 读取训练集和测试集数据 data_hk = pd.read_csv("员工满意度_train.csv", engine='python') 填充缺失值 data_hk.fillna(0, inplace=True) data_hk = data_hk.drop(labels=['division'],axis=1) 将分类特征进行编码 encoder = LabelEncoder() data_hk['package'] = encoder.fit_transform(data_hk['package'].astype(str)) 划分训练集和验证集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_hk.iloc[:, 0:-1], data_hk.iloc[:, -1], test_size=0.45, random_state=10) 模型训练 model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4) model.fit(X_train, y_train) 读取测试集数据 forecast_hk = pd.read_csv("员工满意度_test_nolabel.csv", engine='python') forecast_hk = forecast_hk.drop(labels=['division'],axis=1) forecast_hk.fillna(0, inplace=True) forecast_hk['package'] = encoder.transform(forecast_hk['package'].astype(str)) 在测试集上进行预测 y_predict = model.predict(forecast_hk) 将预测结果添加到测试集中 forecast_hk['salary'] = y_predict forecast_hk.to_csv("员工满意度_test_nolabel.csv", index=False) 在验证集上进行预测和评估 y_pred_test = model.predict(X_test) score = f1_score(y_test, y_pred_test, average='macro') print("模型评价(f1-score):", score)

最新推荐

recommend-type

####这是一篇对python的详细解析

python
recommend-type

菜日常菜日常菜日常菜日常

菜日常菜日常菜日常菜日常
recommend-type

VB学生档案管理系统设计(源代码+论文).rar

计算机专业毕业设计VB精品论文资源
recommend-type

电商到底怎么做?淘系电商三维经营心法(59节课)-课程网盘链接提取码下载 .txt

课程内容: 10-经营常见4大循环-被资本绑架思维.mp4 11-落地中的47个坑-产品坑.mp4 12-落地中的47个坑-一把手坑.mp4 13-落地中的47个坑-迷信坑.mp4 14-落地中的47个坑-缺乏坑.mp4 15-落地中的47个坑-团队坑.mp4 16-电商经营常见导致的10种挂法.mp4 18-淘系电商干法介绍.mp4 19-淘系电商的特点.mp4 20-淘系买家购物场景.mp4 21-淘系干法-标品.mp4 22-淘系电商干法-半标品.mp4 23-答疑.mp4 25-3类7种常见“干法”模型.mp4 26-6类产品日常运营报表.mp4 27-6类产品日常运营报表-高客单价店铺.mp4 28-6类产品运营报表-低客单价.mp4 29-6类产品运营报表-爆款数据模型季节性商品.mp4 2-前言.mp4 30-6类产品日常运营-标品.mp4 31-6类产品日常运营报表-非标品.mp4 32-6类产品日常运营报表-全店客服.mp4 33-执行就是一条:运营公式.mp4 35-搜索算法逻辑.mp4 36-2024年词层分层“激
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

用Spring boot和vue写一个登录注册界面

好的,这是一个比较常见的技术问题,我可以为您提供一些参考资料和思路。首先,您可以使用Spring Boot作为后端框架来处理用户认证和注册的逻辑,比如使用Spring Security实现用户登录认证。同时,您还需要设计相应的数据模型和数据库表结构来存储用户信息。在前端方面,您可以使用Vue.js作为框架来构建登录注册页面,使用Axios来发起API请求并和后端进行交互。当然,在实现过程中,还需要考虑一些具体细节,比如数据校验、安全性和用户体验等方面。希望这些信息能够帮助到您。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依