做宣传网站需要多少钱,郑州网站建设哪家好怎么样,三亚做网站推广,宁波高端网站开发目录 背景描述数据说明数据集来源问题描述分析目标以及导入模块1. 数据导入2. 数据基本信息和基本处理3. 数据处理3.1 新建data_clean数据框3.2 数值型数据处理3.2.1 “auth_capital”#xff08;注册资本#xff09;3.2.2 “day_per_week”#xff08;每周工作天数#xf… 目录 背景描述数据说明数据集来源问题描述分析目标以及导入模块1. 数据导入2. 数据基本信息和基本处理3. 数据处理3.1 新建data_clean数据框3.2 数值型数据处理3.2.1 “auth_capital”注册资本3.2.2 “day_per_week”每周工作天数3.2.3 “num_employee”公司规模3.2.4 “time_span”实习月数3.2.5 “wage”每天工资 3.3 时间数据处理3.3.1 “est_date”公司成立日期3.3.2 “job_deadline”截止时间3.3.3 “released_time”发布时间3.3.4 “update_time”更新时间 3.4 字符型数据处理3.4.1 “city”城市处理3.4.2 “com_class”公司和企业类型处理3.4.3 “com_logo”公司logo、“industry”行业也暂时不处理 4. 数据分析4.1 数据基本情况4.2 城市与职位数量4.3 薪资4.3.1 平均薪资4.3.2 薪资与城市 4.4 学历4.4.1 数据挖掘、机器学习算法的学历要求4.4.2 学历与薪资 4.5 行业4.6 公司4.6.1 公司与职位数量、平均实习月薪4.6.2 公司规模与职位数量4.6.3 公司规模与实习月薪4.6.4 公司实习期长度4.6.5 企业成立时间 5. 给小E挑选实习公司6. logo拼图 附录 背景描述
主要对“实习僧网站”招聘数据挖掘、机器学习的实习岗位信息进行分析。数据主要来自“数据挖掘”、“机器学习”和“算法”这3个关键词下的数据。由于原始数据还比较脏本文使用pandas进行数据处理和分析结合seaborn和pyecharts包进行数据可视化。
数据说明
准备数据集以及一个空文件 1.datamining.csv 2.machinelearning.csv 3.mlalgorithm.csv 4.data_clean.csv空文件以便清洗后存放干净数据
数据集来源
https://github.com/Alfred1984/interesting-python/tree/master/shixiseng
问题描述
该数据主要用于“实习僧网站”招聘数据挖掘、机器学习的实习岗位信息进行分析
分析目标以及导入模块
1.由于小E想要找的实习公司是机器学习算法相关的工作所以只对“数据挖掘”、“机器学习”、“算法”这三个关键字进行了爬取 2.因此分析目标就是国内公司对机器学习算法实习生的需求状况仅基于实习僧网站以及公司相关的分析。 1. 数据导入 2. 数据基本信息和基本处理 3. 数据处理
3.1 新建data_clean数据框 3.2 数值型数据处理
3.2.1 “auth_capital”注册资本 3.2.2 “day_per_week”每周工作天数 3.2.3 “num_employee”公司规模 3.2.4 “time_span”实习月数 3.2.5 “wage”每天工资 3.3 时间数据处理
3.3.1 “est_date”公司成立日期 3.3.2 “job_deadline”截止时间 3.3.3 “released_time”发布时间 3.3.4 “update_time”更新时间 3.4 字符型数据处理
3.4.1 “city”城市处理 3.4.2 “com_class”公司和企业类型处理 3.4.3 “com_logo”公司logo、“industry”行业也暂时不处理 4. 数据分析
4.1 数据基本情况 4.2 城市与职位数量 4.3 薪资
4.3.1 平均薪资 4.3.2 薪资与城市 4.4 学历
4.4.1 数据挖掘、机器学习算法的学历要求 4.4.2 学历与薪资 4.5 行业 4.6 公司
4.6.1 公司与职位数量、平均实习月薪 4.6.2 公司规模与职位数量 4.6.3 公司规模与实习月薪 4.6.4 公司实习期长度 4.6.5 企业成立时间 5. 给小E挑选实习公司 6. logo拼图 附录
导入模块
!pip install pyecharts0.5.6
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pyecharts
plt.style.use(ggplot)
%matplotlib inline
from pylab import mpl
#mpl.rcParams[font.sans-serif] [SimHei] #解决seaborn中文字体显示问题
plt.rc(figure, figsize(10, 10)) #把plt默认的图片size调大一点1. 数据导入
data_dm pd.read_csv(datamining.csv)
data_ml pd.read_csv(machinelearning.csv)
data_al pd.read_csv(mlalgorithm.csv)
data pd.concat([data_dm, data_ml, data_al], ignore_index True)2. 数据基本信息和基本处理
data.sample(3)data.loc[666]data.info()data.drop_duplicates(subsetjob_links, inplaceTrue)
data.shape##填充前的信息表
data.info()####将所有缺失值均补为无)
datadata.fillna(无)##填充后的信息表
data.info()*3. 数据处理 3.1 新建data_clean数据框
data_clean data.drop([com_id, com_links, com_location, com_website, com_welfare, detailed_intro, job_detail], axis 1)3.2 数值型数据处理 3.2.1 “auth_capital”注册资本
data.auth_capital.sample(20)auth_capital data[auth_capital].str.split(, expand True)
auth_capital.sample(5)auth_capital[num] auth_capital[1].str.extract(([0-9.]), expandFalse).astype(float)
auth_capital.sample(5)auth_capital[1].str.split(万, expand True)[1].unique()def get_ex_rate(string):if string None:return np.nanif 人民币 in string:return 1.00elif 港 in string:return 0.80elif 美元 in string:return 6.29elif 欧元 in string:return 7.73elif 万 in string:return 1.00else:return np.nanauth_capital[ex_rate] auth_capital[1].apply(get_ex_rate)
auth_capital.sample(5)data_clean[auth_capital] auth_capital[num] * auth_capital[ex_rate]
data_clean[auth_capital].head() ##此方法用于返回数据帧或序列的前n行(默认值为5)。3.2.2 “day_per_week”每周工作天数
data.day_per_week.unique()data_clean.loc[data[day_per_week] 2天/周, day_per_week] 2
data_clean.loc[data[day_per_week] 3天/周, day_per_week] 3
data_clean.loc[data[day_per_week] 4天/周, day_per_week] 4
data_clean.loc[data[day_per_week] 5天/周, day_per_week] 5
data_clean.loc[data[day_per_week] 6天/周, day_per_week] 63.2.3 “num_employee”公司规模
data.num_employee.unique()data_clean.loc[data[num_employee] 少于15人, num_employee] 小型企业
data_clean.loc[data[num_employee] 15-50人, num_employee] 小型企业
data_clean.loc[data[num_employee] 50-150人, num_employee] 小型企业
data_clean.loc[data[num_employee] 150-500人, num_employee] 中型企业
data_clean.loc[data[num_employee] 500-2000人, num_employee] 中型企业
data_clean.loc[data[num_employee] 2000人以上, num_employee] 大型企业
data_clean.loc[data[num_employee] 5000人以上, num_employee] 大型企业
data_clean.loc[data[num_employee].isna(), num_employee] np.nan3.2.4 “time_span”实习月数
data.time_span.unique()mapping {}
for i in range(1,19):mapping[str(i) 个月] i
print(mapping)data_clean[time_span] data[time_span].map(mapping)
data_clean.head(3)3.2.5 “wage”每天工资
data[wage].sample(5)data_clean[average_wage] data[wage].str.extract(([0-9.])-([0-9.])/天, expandTrue).astype(int).mean(axis 1)
data_clean[average_wage].head()3.3 时间数据处理 3.3.1 “est_date”公司成立日期
data[est_date].sample(5)data_clean[est_date] pd.to_datetime(data[est_date].str.extract(成立日期([0-9-]), expandFalse))
data_clean[est_date].sample(5)3.3.2 “job_deadline”截止时间
data[job_deadline].sample(5)data_clean[job_deadline] pd.to_datetime(data[job_deadline])3.3.3 “released_time”发布时间
data[released_time].sample(5)data_clean[released_time] data[released_time].str.extract([0-9-](\w)前, expandFalse).map({分钟:newest, 小时:newest, 天:new, 周:acceptable, 月:old})
data_clean[released_time].sample(5)3.3.4 “update_time”更新时间
data[update_time].sample(5)data_clean[update_time] pd.to_datetime(data[update_time])3.4 字符型数据处理 3.4.1 “city”城市处理
data[city].unique()data_clean.loc[data_clean[city] 成都市, city] 成都
data_clean.loc[data_clean[city].isin([珠海市, 珠海 深圳, 珠海]), city] 珠海
data_clean.loc[data_clean[city] 上海漕河泾开发区, city] 上海#招聘实习生前10的城市
data_clean[city].value_counts().nlargest(10)data_clean[city].value_counts().nlargest(10).plot(kind bar)3.4.2 “com_class”公司和企业类型处理
list(data[com_class].unique())def get_com_type(string):if string None:return np.nanelif (非上市 in string) or (未上市 in string):return 股份有限公司未上市elif 股份 in string:return 股份有限公司上市elif 责任 in string:return 有限责任公司elif 外商投资 in string:return 外商投资公司elif 有限合伙 in string:return 有限合伙企业elif 全民所有 in string:return 国有企业else:return np.nancom_class data[com_class].str.split(, expand True)
com_class[com_class] com_class[1].apply(get_com_type)
com_class.sample(5)data_clean[com_class] com_class[com_class]3.4.3 “com_logo”公司logo、“industry”行业也暂时不处理
data_clean data_clean.reindex(columns[com_fullname, com_name, job_academic, job_links, tag,auth_capital, day_per_week, num_employee, time_span,average_wage, est_date, job_deadline, released_time,update_time, city, com_class, com_intro, job_title,com_logo, industry])
data_clean.to_csv(data_clean.csv, index False)4. 数据分析 4.1 数据基本情况
data_clean.sample(3)data_clean.info()4.2 城市与职位数量
city data_clean[city].value_counts()
city[:15]bar pyecharts.Bar(城市与职位数量)
bar.add(, city[:15].index, city[:15].values, mark_point[max])
barcity_pct (city/city.sum()).map(lambda x: {:,.2%}.format(x))
city_pct[:15](city/city.sum())[:5].sum()data_clean.loc[data_clean[city] 杭州, com_name].value_counts()[:5]def topN(dataframe, n5):counts dataframe.value_counts()return counts[:n]data_clean.groupby(city).com_name.apply(topN).loc[list(city_pct[:15].index)]4.3 薪资 4.3.1 平均薪资
data_clean[salary] data_clean[average_wage] * data_clean[day_per_week] * 4
data_clean[salary].mean()4.3.2 薪资与城市
salary_by_city data_clean.groupby(city)[salary].mean()
salary_by_city.nlargest(10)top10_city salary_by_city[city_pct.index[:10]].sort_values(ascendingFalse)
top10_citybar pyecharts.Bar(北上广深杭等城市平均实习工资)
bar.add(, top10_city.index, np.round(top10_city.values, 0), mark_point[max], is_convertTrue)
bartop10_city_box data_clean.loc[data_clean[city].isin(top10_city.index),:]
sns.violinplot(x salary, y city, data top10_city_box)4.4 学历 4.4.1 数据挖掘、机器学习算法的学历要求
job_academic data_clean[job_academic].value_counts()
job_academicpie pyecharts.Pie(学历要求)
pie.add(, job_academic.index, job_academic.values)
pie4.4.2 学历与薪资
data_clean.groupby([job_academic])[salary].mean().sort_values()sns.boxplot(xjob_academic, ysalary, datadata_clean)4.5 行业
data_clean[industry].sample(5)industry data_clean.industry.str.split(/|,|, expand True)industry_top15 industry.apply(pd.value_counts).sum(axis 1).nlargest(15)bar pyecharts.Bar(行业与职位数量)
bar.add(, industry_top15.index, industry_top15.values, mark_point[max,min,average], xaxis_rotate45)
bar4.6 公司 4.6.1 公司与职位数量、平均实习月薪
data_clean.groupby(com_name).salary.agg([count, mean]).sort_values(bycount, ascending False)[:15]4.6.2 公司规模与职位数量
data_clean[num_employee].value_counts()4.6.3 公司规模与实习月薪
data_clean.groupby(num_employee)[salary].mean()4.6.4 公司实习期长度
data_clean[time_span].value_counts()data_clean[time_span].mean()4.6.5 企业成立时间
est_date data_clean.drop_duplicates(subsetcom_name)import warnings
warnings.filterwarnings(ignore)
est_date[est_year] pd.DatetimeIndex(est_date[est_date]).year
num_com_by_year est_date.groupby(est_year)[com_name].count()line pyecharts.Line(每年新成立的公司数量变化)
line.add(, num_com_by_year.index, num_com_by_year.values, mark_line[max, average])
linescale_VS_year est_date.groupby([num_employee, est_year])[com_name].count()
scale_VS_year_s scale_VS_year[小型企业].reindex(num_com_by_year.index, fill_value0)
scale_VS_year_m scale_VS_year[中型企业].reindex(num_com_by_year.index, fill_value0)
scale_VS_year_l scale_VS_year[大型企业].reindex(num_com_by_year.index, fill_value0)line pyecharts.Line(新成立的企业与规模)
line.add(小型企业, scale_VS_year_s.index, scale_VS_year_s.values, is_label_showTrue)
line.add(中型企业, scale_VS_year_m.index, scale_VS_year_m.values, is_label_showTrue)
line.add(大型企业, scale_VS_year_l.index, scale_VS_year_l.values, is_label_showTrue)
line5. 给小E挑选实习公司
E_data data_clean.loc[(data_clean[city] 深圳) (data_clean[job_academic] ! 博士) (data_clean[time_span].isin([1,2,3])) (data_clean[salary] 3784) (data_clean[released_time] newest), :]
E_data[com_name].unique()data.loc[E_data.index, [job_title, job_links]]6. logo拼图
import os
import requests
from PIL import Imagedata_logo data_clean[[com_logo, com_name]]
data_logo.drop_duplicates(subsetcom_name, inplaceTrue)
data_logo.dropna(inplaceTrue)
data_logo[com_name] data_logo[com_name].str.replace(/, -)
com_logo list(data_logo[com_logo])
com_name list(data_logo[com_name])path_list []
num_logo 0
#####注意先在左边文件树创建文件夹
for logo_index in range(len(com_logo)):try:response requests.get(com_logo[logo_index])suffix com_logo[logo_index].split(.)[-1]path logo/{}.{}.format(com_name[logo_index], suffix)##logo 文件logo的路径path_list.append(path)with open(path, wb) as f:f.write(response.content)num_logo 1except:print(Failed downloading logo of, com_name[logo_index])
print(Successfully downloaded , str(num_logo), logos!)x y 0
line 20
NewImage Image.new(RGB, (128*line, 128*line))
for item in path_list:try:img Image.open(item)img img.resize((128, 128), Image.ANTIALIAS)NewImage.paste(img, (x * 128, y * 128))x 1except IOError:print(第%d行,%d列文件读取失败IOError:%s % (y, x, item))x - 1if x line:x 0y 1if (x line * y) line * line:break
##注先在左侧文件上传一jpg(建议纯白)
NewImage.save(test.JPG) ##test.JPG是自己创建图片的路径##显示生成的logo拼图
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片lena mpimg.imread(test.JPG) # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png
# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了可以对它进行任意处理
lena.shape #(512, 512, 3)plt.imshow(lena) # 显示图片
plt.axis(off) # 不显示坐标轴
plt.show()
