Python已经学习很久了。我相信许多小伙伴都想知道钱的方法，Python已经在全国各大城市招聘了多少职位，他们招聘了哪些职位，他们的年薪如何，等等。我已经攀升了近1600个与Python相关的职位，我们用数据说话！
原始数据是什么样子的？
现在让我们首先看看拉口网站上原始网站数据的维度。
公司名称、职位名称、地点、年薪范围和离职时间
我们使用Python很长一段时间来抓取数据，所以我们通过丢弃它们来将工资分为高薪和低薪。
共有1552个员额：
在这里相信有许多想要学习Python的同学，大家可以+下Python学习分享裙：叁零肆+零伍零+柒玖玖，即可免费领取一整套系统的 Python学习教程！
开始数据清理
也许每个人都认为数据分析是耗时的。事实上，数据分析中70%的工作是数据清理。需要根据一定的业务逻辑对混沌数据进行校正。清洗和清洁的质量对数据分析非常有帮助。这与烹饪类似（洗衣、切菜很重要）？
1。处理工资
工资有K，小写字母有K。我们需要去除混乱的字符并过滤掉K K，以便于以后的分析和统计。
2。增加工作类别、职位等级和平均年薪
我们发现数据集中的作业描述非常混乱，混合了级别和类别，例如：
职位类别：
Python：爬虫、Web、数据分析/数据挖掘/数据开发、机器学习、讲师、操作和维护、云计算、后端、自动化、全堆栈然后默认开发
职位级别：实习，毕业生，总经理，高级，高级，建筑，经理，主任
年平均工资：原来的年薪是一个范围，统计起来不方便，我们加一列年平均工资数据。
在数据转换之后，我们在以下步骤之后恢复数据：
数据勘探
经过前面步骤的处理，数据已经非常整齐了。现在我们可以开始分析数据：
1。Python位置地理统计：
果然，Python在北方需求量很大，尤其是在北京。
2。大城市的平均年薪和高年薪：
三。看到数据集中Python的年薪为50万元，他们是哪些Tuhao公司？
我发现，大部分高薪都在北京，而且是在像新美国大学这样的大公司里。
Python发布数据可视化
1。招聘排名：
人们发现，几乎所有著名的互联网公司都在招聘Python人才。你饿吗？谷子，瓜子，UCloud，360，腾讯，阿里巴巴，陌生人，美容团，知识渊博等等！Veeva公司需求量很大。大量的学生正在招生，可以关注它。
2。Python所需的作业比例：
普通1195
高级218
实习58
高级30
中级17
经理12
飞鸟二世10
建筑8
主任4
三。Python的平均年薪超过150000：
发现除了广州以北的深圳，广州似乎没有武力啊，只有15瓦，其中杭州和合肥都很好！结合当地房价，性价比高，有大约20瓦。
4。Python中排名前10位的付款方式：
结果发现，Python所有帖子的堆栈实际上都很高，然后是讲师。似乎将Python开发到整个堆栈也是一个很好的选择。
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