数据分析小案例：招聘数据可视化，查看领域最需技术~ ...

前言

嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐
在前一章：让我们用python来采集数据看看找工作都要会什么吧~
我们讲了如何采集zhaopin网站数据，现在~
我们来把数据可视化，更好的查看在自己领域最需的技术是什么~
下面，我们直接上代码~
代码提供者：青灯教育-自游老师
代码

1. import pandas as pd
2. from pyecharts.charts import *
3. from pyecharts import options as opts
4. import re
5. from pyecharts.globals import ThemeType
6. from pyecharts.commons.utils import JsCode

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1. # 读取数据
2. df = pd.read_csv("招聘数据.csv")
3. df.head()

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1. df.info()

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1. df['薪资'].unique()
2. df['bottom']=df['薪资'].str.extract('^(\d+).*')
3. df['top']=df['薪资'].str.extract('^.*?-(\d+).*')
4. df['top'].fillna(df['bottom'],inplace=True)
6. df['commision_pct']=df['薪资'].str.extract('^.*?·(\d{2})薪')
7. df['commision_pct'].fillna(12,inplace=True)
8. df['commision_pct']=df['commision_pct'].astype('float64')
9. df['commision_pct']=df['commision_pct']/12
11. df.dropna(inplace=True)
13. df['bottom'] = df['bottom'].astype('int64')
14. df['top'] = df['top'].astype('int64')
15. df['平均薪资'] = (df['bottom']+df['top'])/2*df['commision_pct']
16. df['平均薪资'] = df['平均薪资'].astype('int64')
18. df.head()

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1. df['薪资'] = df['薪资'].apply(lambda x:re.sub('.*千/月', '0.3-0.7万/月', x))
2. df["薪资"].unique()

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1. df['bottom'] = df['薪资'].str.extract('^(.*?)-.*?')
2. df['top'] = df['薪资'].str.extract('^.*?-(\d\.\d|\d)')
3. df.dropna(inplace=True)
4. df['bottom'] = df['bottom'].astype('float64')
5. df['top'] = df['top'].astype('float64')
6. df['平均薪资'] = (df['bottom']+df['top'])/2 * 10
7. df.head()

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1. mean = df.groupby('学历')['平均薪资'].mean().sort_values()
2. x = mean.index.tolist()
3. y = mean.values.tolist()
4. c = (
5.     Bar()
6.     .add_xaxis(x)
7.     .add_yaxis(
8.         "学历",
9.         y
10.     )
11.     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同学历的平均薪资"),datazoom_opts=opts.DataZoomOpts())
12.     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
13. )
14. c.render_notebook()

复制代码

1. color_js = """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 1, 0, 0,
2.     [{offset: 0, color: '#63e6be'}, {offset: 1, color: '#0b7285'}], false)"""
4. color_js1 = """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{
5.                             offset: 0,
6.                             color: '#ed1941'
7.                         }, {
8.                             offset: 1,
9.                             color: '#009ad6'
10.                         }], false)"""
12. dq = df.groupby('城市')['职位'].count().to_frame('数量').sort_values(by='数量',ascending=False).reset_index()
13. x_data = dq['城市'].values.tolist()[:20]
14. y_data = dq['数量'].values.tolist()[:20]
15. b1 = (
16.         Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK,bg_color=JsCode(color_js1),width='1000px',height='600px'))
17.         .add_xaxis(x_data)
18.         .add_yaxis('',
19.                    y_data ,
20.                    category_gap="50%",
21.                    label_opts=opts.LabelOpts(
22.                         font_size=12,
23.                         color='yellow',
24.                         font_weight='bold',
25.                         font_family='monospace',
26.                         position='insideTop',  
27.                         formatter = '{b}\n{c}'  
28.                     ),
29.                   )
30.         .set_series_opts(
31.             itemstyle_opts={
32.                 "normal": {
33.                     "color": JsCode(color_js),
34.                     "barBorderRadius": [15, 15, 0, 0],
35.                     "shadowColor": "rgb(0, 160, 221)",
36.                 }
37.             }
38.         )
39.         .set_global_opts(
40.             title_opts=opts.TitleOpts(title='招 聘 数 量 前 20 的 城 市 区 域',
41.                                        title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="yellow"),
42.                                        pos_top='7%',pos_left = 'center'
43.                                      ),
44.             legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
45.             xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
46.             yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="",
47.                                      name_location='middle',
48.                                      name_gap=40,
49.                                      name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=16)),
50.                          datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(range_start=1,range_end=50)]
51.                         )
53.     )
54. b1.render_notebook()

复制代码

1. boss = df['学历'].value_counts()
2. x = boss.index.tolist()
3. y = boss.values.tolist()
4. data_pair = [list(z) for z in zip(x, y)]
5. c = (
6.     Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px", bg_color="#2c343c"))
7.     .add(
8.         series_name="学历需求占比",
9.         data_pair=data_pair,
10.         label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, position="center", color="rgba(255, 255, 255, 0.3)"),
11.     )
12.     .set_series_opts(
13.         tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
14.             trigger="item", formatter="{a} <br/>{b}: {c} ({d}%)"
15.         ),
16.         label_opts=opts.LabelOpts(color="rgba(255, 255, 255, 0.3)"),
17.     )
18.     .set_global_opts(
19.         title_opts=opts.TitleOpts(
20.             title="学历需求占比",
21.             pos_left="center",
22.             pos_top="20",
23.             title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),
24.         ),
25.         legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
26.     )
27.     .set_colors(["#D53A35", "#334B5C", "#61A0A8", "#D48265", "#749F83"])
28. )
29. c.render_notebook()

复制代码

1. boss = df['经验'].value_counts()
2. x = boss.index.tolist()
3. y = boss.values.tolist()
4. data_pair = [list(z) for z in zip(x, y)]
5. c = (
6.     Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px", bg_color="#2c343c"))
7.     .add(
8.         series_name="经验需求占比",
9.         data_pair=data_pair,
10.         label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, position="center", color="rgba(255, 255, 255, 0.3)"),
11.     )
12.     .set_series_opts(
13.         tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
14.             trigger="item", formatter="{a} <br/>{b}: {c} ({d}%)"
15.         ),
16.         label_opts=opts.LabelOpts(color="rgba(255, 255, 255, 0.3)"),
17.     )
18.     .set_global_opts(
19.         title_opts=opts.TitleOpts(
20.             title="经验需求占比",
21.             pos_left="center",
22.             pos_top="20",
23.             title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),
24.         ),
25.         legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
26.     )
27.     .set_colors(["#D53A35", "#334B5C", "#61A0A8", "#D48265", "#749F83"])
28. )
29. c.render_notebook()

复制代码

1. boss = df['公司领域'].value_counts()
2. x = boss.index.tolist()
3. y = boss.values.tolist()
4. data_pair = [list(z) for z in zip(x, y)]
5. c = (
6.     Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px", bg_color="#2c343c"))
7.     .add(
8.         series_name="公司领域占比",
9.         data_pair=data_pair,
10.         label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, position="center", color="rgba(255, 255, 255, 0.3)"),
11.     )
12.     .set_series_opts(
13.         tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
14.             trigger="item", formatter="{a} <br/>{b}: {c} ({d}%)"
15.         ),
16.         label_opts=opts.LabelOpts(color="rgba(255, 255, 255, 0.3)"),
17.     )
18.     .set_global_opts(
19.         title_opts=opts.TitleOpts(
20.             title="公司领域占比",
21.             pos_left="center",
22.             pos_top="20",
23.             title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),
24.         ),
25.         legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
26.     )
27.     .set_colors(["#D53A35", "#334B5C", "#61A0A8", "#D48265", "#749F83"])
28. )
29. c.render_notebook()

复制代码

1. from pyecharts import options as opts
2. from pyecharts.charts import Pie
3. from pyecharts.faker import Faker
4. boss = df['经验'].value_counts()
5. x = boss.index.tolist()
6. y = boss.values.tolist()
7. data_pair = [list(z) for z in zip(x, y)]
9. c = (
10.     Pie()
11.     .add("", data_pair)
12.     .set_colors(["blue", "green", "yellow", "red", "pink", "orange", "purple"])
13.     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="经验要求占比"))
14.     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
15. )
16. c.render_notebook()

复制代码

1. from pyecharts import options as opts
2. from pyecharts.charts import Pie
3. from pyecharts.faker import Faker
4. boss = df['经验'].value_counts()
5. x = boss.index.tolist()
6. y = boss.values.tolist()
7. data_pair = [list(z) for z in zip(x, y)]
9. c = (
10.     Pie()
11.     .add(
12.         "",
13.         data_pair,
14.         radius=["40%", "55%"],
15.         label_opts=opts.LabelOpts(
16.             position="outside",
17.             formatter="{a|{a}}{abg|}\n{hr|}\n {b|{b}: }{c}  {per|{d}%}  ",
18.             background_color="#eee",
19.             border_color="#aaa",
20.             border_width=1,
21.             border_radius=4,
22.             rich={
23.                 "a": {"color": "#999", "lineHeight": 22, "align": "center"},
24.                 "abg": {
25.                     "backgroundColor": "#e3e3e3",
26.                     "width": "100%",
27.                     "align": "right",
28.                     "height": 22,
29.                     "borderRadius": [4, 4, 0, 0],
30.                 },
31.                 "hr": {
32.                     "borderColor": "#aaa",
33.                     "width": "100%",
34.                     "borderWidth": 0.5,
35.                     "height": 0,
36.                 },
37.                 "b": {"fontSize": 16, "lineHeight": 33},
38.                 "per": {
39.                     "color": "#eee",
40.                     "backgroundColor": "#334455",
41.                     "padding": [2, 4],
42.                     "borderRadius": 2,
43.                 },
44.             },
45.         ),
46.     )
47.     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="python招聘经验要求"))
48.    
49. )
50. c.render_notebook()

复制代码

1. gsly = df['公司领域'].value_counts()[:10]
2. x1 = gsly.index.tolist()
3. y1 = gsly.values.tolist()
4. c = (
5.     Bar()
6.     .add_xaxis(x1)
7.     .add_yaxis(
8.         "公司领域",
9.         y1
10.     )
11.     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="公司领域"),datazoom_opts=opts.DataZoomOpts())
12.     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
13. )
14. c.render_notebook()

复制代码

1. gsgm = df['公司规模'].value_counts()[1:10]
2. x2 = gsgm.index.tolist()
3. y2 = gsgm.values.tolist()
4. c = (
5.     Bar()
6.     .add_xaxis(x2)
7.     .add_yaxis(
8.         "公司规模",
9.         y2
10.     )
11.     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="公司规模"),datazoom_opts=opts.DataZoomOpts())
12.     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
13. )
14. c.render_notebook()

复制代码

1. import stylecloud
2. from PIL import Image
3. welfares = df['福利'].dropna(how='all').values.tolist()
4. welfares_list = []
5. for welfare in welfares:
6.     welfares_list += welfare.split('，')
7. pic_name = '福利词云.png'
8. stylecloud.gen_stylecloud(
9.     text=' '.join(welfares_list),
10.     font_path='msyh.ttc',
11.     palette='cartocolors.qualitative.Bold_5',
12.     max_font_size=100,
13.     icon_name='fas fa-yen-sign',
14.     background_color='#212529',
15.     output_name=pic_name,
16.     )
17. Image.open(pic_name)

复制代码

效果（部分）

 
 

 
 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


 
 尾语

成功没有快车道，幸福没有高速路。
幸福是可以通过学习来获得的，尽管它不是我们的母语。
——励志语录
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对啦！！记得三连哦~
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