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Python 分析近2000条“数据分析”相关岗位招聘信息

时间：2020-03-09 14:28:01

文章目录

准备阶段数据获取数据清洗数据可视化（1）岗位名称（2）工作地点（3）公司所属行业（4）工作经验要求（5）公司规模情况（7）学历要求（8）公司类型（9）招收人数（10）岗位职责和任职要求数据词云分析工资水平一线城市的薪资分布对比Pyecharts绘图（1）热门行业的用人需求Top10（2）热门城市的岗位数量Top10（3）岗位分布（4）不同公司规模的用人情况（5）排名前10的工作地点的平均薪资（6）排名前20的岗位的平均薪资（7）不同学历要求分布（8）岗位职能与任职要求词云图最后，做了一个非常简单的组合

准备阶段

前两天偶然看到利用 Python 爬取了 13966 条运维招聘信息，我得出了哪些结论？这篇文章，觉得分析得很好，于是也想写一篇关于“数据分析”招聘信息的文章。

我照着作者的思路，开始了我的数据分析探索 biu~

数据获取

要获取数据的网站是前程无忧网

在网站中搜索关键词 “数据分析” ，即可看到所有与数据分析相关的招聘信息

这里显示有 2000 多页，实际上我期望的数据并没有这么多

随机跳转到100页，看到招聘信息如下

所以本次只爬取前面几十页数据，以确保拿到的是我所需要的数据

接下来准备用以前的爬虫套路，用requests 、 Xpath 等工具开始提取数据，结果发现这个网页返回来的数据与以前的不一样，有点蒙逼了

仔细观察返回的数据（网页源代码），发现职位信息在‘window.__SEARCH_RESULT__ ’之后，‘’</scrip t>‘’之前，所以可以根据这个写出对应的正则表达式来提取数据

'window.__SEARCH_RESULT__ = (.*?)</script>'

用 Json 库进行解析

data = json.loads(re.findall('window.__SEARCH_RESULT__ = (.*?)</script>', html)[0])results = data['engine_search_result']

这里我将整个大字典提取出来

把它复制粘贴到 Json在线解析网站中，方便查看其结构

可以看到，每一页有50条招聘信息，每一条信息中包括了工作岗位、公司名称、工作地点等数据，接下来就可以逐一提取了

爬虫部分代码如下：

#接下来进行数据提取def parse_one_page(results):for x in range(len(results)):try:# 公司名称company_name = results[x]['company_name']# 岗位名称job_name = results[x]['job_name']# 工作地点workarea = results[x]['workarea_text'][:2]# 工资providesalary = results[x]['providesalary_text']# 发布日期issuedate = results[x]['issuedate']# 经验、学历attribute = '/'.join(results[x]['attribute_text'])# 公司类型companytype = results[x]['companytype_text']# 公司规模companysize = results[x]['companysize_text']# 公司所属行业companyind = results[x]['companyind_text']# 公司待遇jobwelf = results[x]['jobwelf']# 工作详情job_href = results[x]['job_href']#解决乱码问题rr = requests.get(job_href,headers = headers)rr.encoding = 'gbk'con = rr.textcon = etree.HTML(con)# 岗位详情aa = con.xpath('//div[@class="bmsg job_msg inbox"]/p/text()')aa = ''.join([i.strip().replace('\xa0','') for i in aa])# 写入sheet.append([company_name, job_name, workarea,providesalary,issuedate,attribute,companytype,companysize,companyind,jobwelf,aa])except Exception:passdef main(offset):# 构造主函数，初始化各个模块，传入入口URLurl = base_url.format(offset)data = json.loads(re.findall('window.__SEARCH_RESULT__ = (.*?)</script>', get_one_page(url))[0])results = data['engine_search_result']# 为了反爬，设置睡眠时间time.sleep(1)parse_one_page(results)

需要完整代码的朋友请留言！

爬取结果如下

数据清洗

数据清洗部分是参考开头提到的文章中的代码

import pandas as pdimport numpy as npimport reimport jiebadf = pd.read_excel('info.xlsx')df.head()# 去重之前的记录数print("去重之前的记录数",df.shape)# 记录去重df.drop_duplicates(subset=["公司名称","岗位名称","工作地点"],inplace=True)# 去重之后的记录数print("去重之后的记录数",df.shape)

去重之前的记录数 (2000, 10)

去重之后的记录数 (1988, 10)

对工资列进行处理

df["工资"].str[-1].value_counts()df["工资"].str[-3].value_counts()index1 = df["工资"].str[-1].isin(["年","月"])index2 = df["工资"].str[-3].isin(["万","千"])df = df[index1 & index2]df["工资"].str[-3:].value_counts()def get_money_max_min(x):try:if x[-3] == "万":z = [float(i)*10000 for i in re.findall("[0-9]+\.?[0-9]*",x)]elif x[-3] == "千":z = [float(i) * 1000 for i in re.findall("[0-9]+\.?[0-9]*", x)]if x[-1] == "年":z = [i/12 for i in z]return zexcept:return xsalary = df["工资"].apply(get_money_max_min)df["最低工资"] = salary.str[0]df["最高工资"] = salary.str[1]df["工资水平"] = df[["最低工资","最高工资"]].mean(axis=1)

这里用平均值作为工资水平

对经验与学历字段的处理

df["学历"] = df["经验、学历"].apply(lambda x:re.findall("本科|大专|应届生|在校生|硕士|博士",x))df["经验"] = df["经验、学历"].apply(lambda x:re.findall("无需经验|1年经验|2年经验|3-4年经验|5-7年经验",x))df["招人数"] = df["经验、学历"].apply(lambda x:x[x.rfind('/')+1:])def func(x):if len(x) == 0:return np.nanelif len(x) == 1 or len(x) == 2:return x[0]else:return x[2]df["学历"] = df["学历"].apply(func)df["经验"] = df["经验"].apply(func)

对公司规模字段的处理

def func(x):if x == '少于50人':return "<50"elif x == '50-150人':return "50-150"elif x == '150-500人':return '150-500'elif x == '500-1000人':return '500-1000'elif x == '1000-5000人':return '1000-5000'elif x == '5000-10000人':return '5000-10000'elif x == '10000人以上':return ">10000"else:return np.nandf["公司规模"] = df["公司规模"].apply(func)

行业字段的处理

df["公司所属行业"] = df["公司所属行业"].apply(lambda x:re.sub("，","/",x))# 将 , 替换为 / df["公司所属行业"] = df["公司所属行业"].apply(lambda x:x.split("/")[0])df["公司所属行业"].value_counts()

筛选出需要作图的数据

feature = ["公司名称","岗位名称","工作地点","工资水平","发布日期","公司规模","公司类型","公司所属行业","招人数","学历",'经验']final_df = df[feature]final_df.to_excel(r"可视化数据.xlsx",encoding="gbk",index=None)

数据可视化

基本的数据处理完毕后，就可以开始制图啦

首先，我先用前两天编制的程序，统计数据集每一列中不同值出现的次数

import pandas as pdimport os os.chdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop')df = pd.read_excel('可视化数据.xlsx')def fun(df):dic = {}for i in df.columns:dic[i] = df[i].value_counts()return dicdd = fun(df)# 写入excelimport xlwtf = xlwt.Workbook() #创建工作薄sheet1 = f.add_sheet(u'sheet1',cell_overwrite_ok=True) #创建sheetpattern = xlwt.Pattern()pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERNpattern.pattern_fore_colour = 5 style = xlwt.XFStyle()style.pattern = patternal = xlwt.Alignment()al.horz = 0x02 # 设置水平居中al.vert = 0x01 # 设置垂直居中style.alignment = al# 获取字典的键list_ = [k for k in dd]k=0l=0for s in range(len(dd)):l=k+1# 写入第一行sheet1.write_merge(0, 1, k, l,list_[s] , style)# 写入内容j = 2for v,h in zip(dd[list_[s]],dd[list_[s]].index):sheet1.write(j,k,h) #循环写入竖着写 sheet1.write(j,l,v) #循环写入竖着写 j=j+1k=k+3f.save('统计数据.xls')#保存文件

这些数据可以方便我在不同的工具中进行制图

有了这些数据就可以开始制图了，当然要说明的是，这里的分析非常浅显，还有很多不足，毕竟我还没有真正的接触实际的数据分析工作 T-T

（1）岗位名称

在所有爬取的数据中，数据分析师岗位的招聘信息最多，超过其余15个岗位的总和，当然，我认为这里列出来的岗位不严格的来说都算是数据分析师岗位；其次是数据分析专员、高级数据分析师、数据分析工程师、数据分析助理等。

除此之外，还出现与行业联系的岗位，比如销售数据分析、电商数据分析、临床数据分析、财务数据分析等等。

（2）工作地点

在工作地点的分布中，在广东省工作的岗位最多，远远超过其他城市，这其中广州和深圳的招聘信息较多；其次是上海、江苏、浙江。

对于在重庆工作的岗位并不多，处于中下水平，看来我以后去 “打工” ，要想机会多多得跑远一点了

import pandas as pdimport osos.chdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop')df = pd.read_excel("可视化数据.xlsx")df.head()df1 = df[df["工作地点"] != "异地"]df1.head()area_data = {'北京': ['北京市','朝阳区', '海淀区', '通州区', '房山区', '丰台区', '昌平区', '大兴区', '顺义区', '西城区', '延庆县', '石景山区', '宣武区', '怀柔区', '崇文区', '密云县','东城区', '门头沟区', '平谷区'],'广东':['广东省', '东莞市', '广州市', '中山市', '深圳市', '惠州市', '江门市', '珠海市', '汕头市', '佛山市', '湛江市', '河源市', '肇庆市','潮州市', '清远市', '韶关市', '揭阳市', '阳江市', '云浮市', '茂名市', '梅州市', '汕尾市'],'山东':['山东省', '济南市', '青岛市', '临沂市', '济宁市', '菏泽市', '烟台市','泰安市', '淄博市', '潍坊市', '日照市', '威海市', '滨州市', '东营市', '聊城市', '德州市', '莱芜市', '枣庄市'],'江苏':['江苏省', '苏州市', '徐州市', '盐城市', '无锡市','南京市', '南通市', '连云港市', '常州市', '扬州市', '镇江市', '淮安市', '泰州市', '宿迁市', '昆山市', '常熟市'],'河南':['河南省', '郑州市', '南阳市', '新乡市', '安阳市', '洛阳市', '信阳市','平顶山市', '周口市', '商丘市', '开封市', '焦作市', '驻马店市', '濮阳市', '三门峡市', '漯河市', '许昌市', '鹤壁市', '济源市'],'上海':['上海市', '松江区', '宝山区', '金山区','嘉定区', '南汇区', '青浦区', '浦东新区', '奉贤区', '闵行区', '徐汇区', '静安区', '黄浦区', '普陀区', '杨浦区', '虹口区', '闸北区', '长宁区', '崇明县', '卢湾区'],'河北':[ '河北省', '石家庄市', '唐山市', '保定市', '邯郸市', '邢台市', '河北区', '沧州市', '秦皇岛市', '张家口市', '衡水市', '廊坊市', '承德市'],'浙江':['浙江省', '温州市', '宁波市','杭州市', '台州市', '嘉兴市', '金华市', '湖州市', '绍兴市', '舟山市', '丽水市', '衢州市', '义务市'],'陕西':['陕西省', '西安市', '咸阳市', '宝鸡市', '汉中市', '渭南市','安康市', '榆林市', '商洛市', '延安市', '铜川市'],'湖南':[ '湖南省', '长沙市', '邵阳市', '常德市', '衡阳市', '株洲市', '湘潭市', '永州市', '岳阳市', '怀化市', '郴州市','娄底市', '益阳市', '张家界市', '湘西州'],'重庆':[ '重庆市', '江北区', '渝北区', '沙坪坝区', '九龙坡区', '万州区', '永川市', '南岸区', '酉阳县', '北碚区', '涪陵区', '秀山县', '巴南区', '渝中区', '石柱县', '忠县', '合川市', '大渡口区', '开县', '长寿区', '荣昌县', '云阳县', '梁平县', '潼南县', '江津市', '彭水县', '璧山县', '綦江县','大足县', '黔江区', '巫溪县', '巫山县', '垫江县', '丰都县', '武隆县', '万盛区', '铜梁县', '南川区', '奉节县', '双桥区', '城口县'],'福建':['福建省', '漳州市', '泉州市','厦门市', '福州市', '莆田市', '宁德市', '三明市', '南平市', '龙岩市'],'天津':['天津市', '和平区', '北辰区', '河北区', '河西区', '西青区', '津南区', '东丽区', '武清区','宝坻区', '红桥区', '大港区', '汉沽区', '静海县', '宁河县', '塘沽区', '蓟县', '南开区', '河东区'],'云南':[ '云南省', '昆明市', '红河州', '大理州', '文山州', '德宏州', '曲靖市', '昭通市', '楚雄州', '保山市', '玉溪市', '丽江地区', '临沧地区', '思茅地区', '西双版纳州', '怒江州', '迪庆州'],'四川':['四川省', '成都市', '绵阳市', '广元市','达州市', '南充市', '德阳市', '广安市', '阿坝州', '巴中市', '遂宁市', '内江市', '凉山州', '攀枝花市', '乐山市', '自贡市', '泸州市', '雅安市', '宜宾市', '资阳市','眉山市', '甘孜州'],'广西':['广西壮族自治区', '贵港市', '玉林市', '北海市', '南宁市', '柳州市', '桂林市', '梧州市', '钦州市', '来宾市', '河池市', '百色市', '贺州市', '崇左市', '防城港市'],'安徽':['安徽省', '芜湖市', '合肥市', '六安市', '宿州市', '阜阳市','安庆市', '马鞍山市', '蚌埠市', '淮北市', '淮南市', '宣城市', '黄山市', '铜陵市', '亳州市','池州市', '巢湖市', '滁州市'],'海南':['海南省', '三亚市', '海口市', '琼海市', '文昌市', '东方市', '昌江县', '陵水县', '乐东县', '五指山市', '保亭县', '澄迈县', '万宁市','儋州市', '临高县', '白沙县', '定安县', '琼中县', '屯昌县'],'江西':['江西省', '南昌市', '赣州市', '上饶市', '吉安市', '九江市', '新余市', '抚州市', '宜春市', '景德镇市', '萍乡市', '鹰潭市'],'湖北':['湖北省', '武汉市', '宜昌市', '襄樊市', '荆州市', '恩施州', '孝感市', '黄冈市', '十堰市', '咸宁市', '黄石市', '仙桃市', '随州市', '天门市', '荆门市', '潜江市', '鄂州市', '神农架林区'],'山西':['山西省', '太原市', '大同市', '运城市', '长治市', '晋城市', '忻州市', '临汾市', '吕梁市', '晋中市', '阳泉市', '朔州市'],'辽宁':['辽宁省', '大连市', '沈阳市', '丹东市', '辽阳市', '葫芦岛市', '锦州市', '朝阳市', '营口市', '鞍山市', '抚顺市', '阜新市', '本溪市', '盘锦市', '铁岭市'],'台湾':['台湾省','台北市', '高雄市', '台中市', '新竹市', '基隆市', '台南市', '嘉义市'],'黑龙江':['黑龙江', '齐齐哈尔市', '哈尔滨市', '大庆市', '佳木斯市', '双鸭山市', '牡丹江市', '鸡西市','黑河市', '绥化市', '鹤岗市', '伊春市', '大兴安岭地区', '七台河市'],'内蒙古':['内蒙古自治区', '赤峰市', '包头市', '通辽市', '呼和浩特市', '乌海市', '鄂尔多斯市', '呼伦贝尔市','兴安盟', '巴彦淖尔盟', '乌兰察布盟', '锡林郭勒盟', '阿拉善盟'],'香港':["香港","香港特别行政区"],'澳门':['澳门','澳门特别行政区'],'贵州':['贵州省', '贵阳市', '黔东南州', '黔南州', '遵义市', '黔西南州', '毕节地区', '铜仁地区','安顺市', '六盘水市'],'甘肃':['甘肃省', '兰州市', '天水市', '庆阳市', '武威市', '酒泉市', '张掖市', '陇南地区', '白银市', '定西地区', '平凉市', '嘉峪关市', '临夏回族自治州','金昌市', '甘南州'],'青海':['青海省', '西宁市', '海西州', '海东地区', '海北州', '果洛州', '玉树州', '黄南藏族自治州'],'新疆':['新疆','新疆维吾尔自治区', '乌鲁木齐市', '伊犁州', '昌吉州','石河子市', '哈密地区', '阿克苏地区', '巴音郭楞州', '喀什地区', '塔城地区', '克拉玛依市', '和田地区', '阿勒泰州', '吐鲁番地区', '阿拉尔市', '博尔塔拉州', '五家渠市','克孜勒苏州', '图木舒克市'],'西藏':['西藏区', '拉萨市', '山南地区', '林芝地区', '日喀则地区', '阿里地区', '昌都地区', '那曲地区'],'吉林':['吉林省', '吉林市', '长春市', '白山市', '白城市','延边州', '松原市', '辽源市', '通化市', '四平市'],'宁夏':['宁夏回族自治区', '银川市', '吴忠市', '中卫市', '石嘴山市', '固原市']}def func(x):for k,v in area_data.items():for i in v:if x in i:return kdf1["省份"] = df1["工作地点"].apply(func)Province = df1["省份"].value_counts().index.tolist()data = df1["省份"].value_counts().values.tolist()city_num = pd.DataFrame({'Province':Province,'data':data})# 导入所需的库import pandas as pdimport numpy as npfrom plotnine import *from pylab import mplimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.patches as mpathesfrom matplotlib.collections import PatchCollectionfrom matplotlib import cm, colors# 正常显示中文标签mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 正常显示负号mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 定义颜色，主色：蓝色，辅助色：灰色，互补色：橙色c = {'蓝色':'#00589F', '深蓝色':'#003867', '浅蓝色':'#5D9BCF','灰色':'#999999', '深灰色':'#666666', '浅灰色':'#CCCCCC','橙色':'#F68F00', '深橙色':'#A05D00', '浅橙色':'#FBC171'}# 从 Excel 文件中读取数据df = pd.read_excel('中国省份坐标.xlsx')# 计算每个省份的中心坐标df_center = df.groupby('Province').mean()# 合并省份坐标和数据dfxy = pd.merge(df_center, city_num, on='Province', how ='left')dfxy.fillna(0,inplace=True)# 定义颜色数值color_value = np.array(dfxy.data)# 使用「面向对象」的方法画图，定义图片的大小fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 9))# 设置背景颜色fig.set_facecolor('w')ax.set_facecolor('w')# 设置标题ax.set_title('\n岗位招聘地点的区域分布', loc='center', fontsize=26)# 循环设置每个省份patches = []for Province in np.unique(df['Province']):# 筛选每个省份的数据dfp = df[df['Province'] == Province]# 多边形的每个位置rect = mpathes.Polygon([(x, y) for x, y in zip(dfp['x'], dfp['y'])])patches.append(rect)# 多边形内部显示省份名称和数据ax.text(df_center.loc[Province].x, df_center.loc[Province].y, '\n'+Province+'\n'+'%d' % dfxy[dfxy['Province'] == Province].data.values[0], fontsize=15, va='center', ha='center', color=c['深灰色'])# 填充形状和颜色collection = PatchCollection(patches, alpha=0.5, cmap=plt.cm.Oranges, ec=c['浅灰色'], fc='w', lw=1)collection.set_array(color_value)ax.add_collection(collection)# 隐藏边框ax.spines['top'].set_visible(False)ax.spines['right'].set_visible(False)ax.spines['left'].set_visible(False)ax.spines['bottom'].set_visible(False)# 隐藏 X、Y 轴ax.xaxis.set_visible(False)ax.yaxis.set_visible(False)# 避免变形plt.axis('equal')plt.show()

取其中前四个数据进行制图

补充：

import pandas as pdimport numpy as npimport seaborn as snsfrom pyecharts.charts import Piefrom pyecharts import options as optsimport matplotlib.pyplot as pltsns.set_style('white',{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})pd.set_option("display.max_column", None)pd.set_option("display.max_row",None)import osos.chdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop')df = pd.read_excel('可视化数据.xlsx')city_list = ["北京","上海","深圳","广州","杭州","成都","南京","武汉","西安","厦门","长沙","苏州","天津"]df = df[df['工作地点'].isin(city_list)]fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))sns.countplot(y="工作地点",order= df["工作地点"].value_counts().index,data=df,color='#3c7f99')plt.box(False)fig.text(x=0.04, y=0.90, s=' 各城市数据分析岗位的需求量 ', fontsize=32, weight='bold', color='white', backgroundcolor='#c5b783')plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)ax.xaxis.grid(which='both', linewidth=0.5, color='#3c7f99')plt.xlabel('')plt.ylabel('')

（3）公司所属行业

在爬取的所有招聘信息中，公司所属行业最多的是互联网行业，其次是计算机软件、服装、快速消费品…

额，看来各行各业都需要 “数据分析岗位” 啊

使用R语言制图

（4）工作经验要求

应聘 “数据分析” 相关岗位，公司要求的工作经验最多的是 1年的经验，其次是 3-4 年的经验…

对于我这种无经验的，是不是该去找找 “无需经验” 岗位 T_T

（5）公司规模情况

公司的规模最多的是 150 - 500 人，其次是 50-150人。

（7）学历要求

对于学历，大多数公司的最低要求是本科，其次是大专。这里收集到的数据只有极少部分公司要求学历是硕士或者博士。

# 导入所需的库import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.image as image# 正常显示中文标签mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 自动适应布局mpl.rcParams.update({'figure.autolayout': True})# 正常显示负号mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 定义颜色，主色：蓝色，辅助色：灰色，互补色：橙色c = {'蓝色':'#00589F', '深蓝色':'#003867', '浅蓝色':'#5D9BCF','灰色':'#999999', '深灰色':'#666666', '浅灰色':'#CCCCCC','橙色':'#F68F00', '深橙色':'#A05D00', '浅橙色':'#FBC171'}# 定义数据df = pd.DataFrame({'学历要求':['本科', '大专', '硕士','在校生', '博士'], '数量':[1064, 630, 55, 4,1]})'''美国确诊人数所花的天数0 第一个百万981 第二个百万422 第三个百万303 第四个百万16'''# 画图用的数据定义x = df['学历要求']y = df['数量']# 使用「面向对象」的方法画图fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))# 设置标题ax.set_title('\n 不同学历要求分布\n', fontsize=28, loc='center', color=c['深灰色'])# 画柱形图ax.bar(x, y, width=0.6, color=c['蓝色'])# 用箭头强调对比的关系ax.annotate('', xy=(4, 200), xytext=(0.5, 1064), arrowprops=dict(color=c['橙色'], connectionstyle="arc3,rad=0.25"))# 设置数据标签for a, b in zip(x, y):ax.text(a, b, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=22, color=c['深灰色'])# 隐藏边框ax.spines['top'].set_visible(False)ax.spines['right'].set_visible(False)ax.spines['bottom'].set_visible(False)ax.spines['left'].set_visible(False)# 隐藏 X 轴的刻度线ax.tick_params(axis='x', which='major', length=0)# 隐藏 Y 轴刻度ax.set_yticks([])# 设置坐标标签字体大小和颜色ax.tick_params(labelsize=20, colors=c['深灰色'])plt.show()

（8）公司类型

这里获得的数据显示大部分公司都是民营企业，数量远超其他公司类型。

（9）招收人数

在 “数据分析”岗位招聘信息中，大多数公司只招收1人，其次是招两人，看来竞争很激烈啊。

（10）岗位职责和任职要求数据词云分析

因每个招聘职位下的描述都不相同，网页结构也不同，所以我这里将岗位职责与任职要求这两个文本数据混合做词云图，但是最好是分开分析。

# 词云图import jiebaimport pandas as pdimport stylecloudimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdf = pd.read_excel('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\info.xlsx')def get_cut_words(content_series):# 读入停用词表stop_words = [] with open(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\chineseStopWords.txt", 'r') as f:lines = f.readlines()for line in lines:stop_words.append(line.strip())# 添加关键词my_words = ['5G', 'CPS', '高速公路', '人工智能', '数字孪生体','工业大数据','智能大数据'] for i in my_words:jieba.add_word(i) # 自定义停用词my_stop_words = ['岗位职能', '任职要求', '岗位', '任职', '...','一个','集团''1', '签署', '相关', '数据分析', '岗位职责','协议', '首个','巴基斯坦', '印尼', '集团', '提供', '国家','市场','首次','改造'] stop_words.extend(my_stop_words)# 分词content=';'.join([ str(c) for c in content_series.tolist()])word_num = jieba.lcut(content)# 条件筛选word_num_selected = [i for i in word_num if i not in stop_words and len(i)>=2]return word_num_selectedtext1 = get_cut_words(content_series=df['岗位详情'])from stylecloud import gen_stylecloudresult = " ".join(text1)gen_stylecloud(text=result,font_path='C:\\Windows\\Fonts\\STKAITI.TTF',# icon_name='fas fa-envira',icon_name='fas fa-cannabis', max_words=150,max_font_size=70,output_name='C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\t11.png',) #必须加中文字体，否则格式错误

工资水平

fig,ax = plt.subplots(figsize=(12,8))city_order = df.groupby("工作地点")["工资水平"].mean().sort_values().index.tolist()sns.barplot(x="工作地点", y="工资水平", order=city_order, data=df, ci=95,palette="RdBu_r")fig.text(x=0.04, y=0.90, s=' 各城市的薪资水平对比 ', fontsize=32, weight='bold', color='white', backgroundcolor='#3c7f99')plt.tick_params(axis="both",labelsize=16,)ax.yaxis.grid(which='both', linewidth=0.5, color='black')# ax.set_yticklabels([" ","5k","10k","15k","20k"])plt.box(False)plt.xlabel('')plt.ylabel('')

一线城市的薪资分布对比

fig,ax = plt.subplots(figsize=(12,8))fig.text(x=0.04, y=0.90, s=' 一线城市的薪资分布对比 ', fontsize=32, weight='bold', color='white', backgroundcolor='#c5b783')sns.kdeplot(df[df["工作地点"]=='北京']["工资水平"],shade=True,label="北京")sns.kdeplot(df[df["工作地点"]=='上海']["工资水平"],shade=True,label="上海")sns.kdeplot(df[df["工作地点"]=='广州']["工资水平"],shade=True,label="广州")sns.kdeplot(df[df["工作地点"]=='深圳']["工资水平"],shade=True,label="深圳")plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)plt.box(False)# plt.xticks(np.arange(0,61,10), [str(i)+"k" for i in range(0,61,10)])plt.yticks([])plt.legend(fontsize = 'xx-large',fancybox=None)