這篇文章主要給大家介紹了關於python3對拉勾數據進行可視化分析的相關資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家學習或者使用Python3具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面來一起學習學習吧
前言
上回說到我們如何把拉勾的數據抓取下來的，既然獲取了數據，就別放着不動，把它拿出來分析一下，看看這些數據裏面都包含了什麼信息。
下面話不多說了，來一起看看詳細的介紹吧
一、前期準備
由於上次抓的數據裏面包含有 ID 這樣的信息，我們需要將它去掉，並且查看描述性統計，確認是否存在異常值或者確實值。
read_file = "analyst.csv"
# 讀取文件獲得數據
data = pd.read_csv(read_file, encoding="gbk")
# 去除數據中無關的列
data = data[:].drop(['ID'], axis=1)
# 描述性統計
data.describe()
結果中的 unique 表示的是在該屬性列下面存在的不同值個數，以學歷要求爲例子，它包含【本科、大專、碩士、不限】這4個不同的值，top 則表示數量最多的值爲【本科】，freq 表示出現的頻率爲 387。由於薪資的 unique 比較多，我們查看一下存在什麼值。
print(data['學歷要求'].unique())
print(data['工作經驗'].unique())
print(data['薪資'].unique())
二、預處理
從上述兩張圖可以看到，學歷要求和工作經驗的值比較少且沒有缺失值與異常值，可以直接進行分析；但薪資的分佈比較多，總計有75種，爲了更好地進行分析，我們要對薪資做一個預處理。根據其分佈情況，可以將它分成【5k 以下、5k-10k、10k-20k、20k-30k、30k-40k、40k 以上】，爲了更加方便我們分析，取每個薪資範圍的中位數，並劃分到我們指定的範圍內。
# 對薪資進行預處理
def pre_salary(data):
salarys = data['薪資'].values
salary_dic = {}
for salary in salarys:
# 根據'-'進行分割並去掉'k',分別將兩端的值轉換成整數
min_sa = int(salary.split('-')[0][:-1])
max_sa = int(salary.split('-')[1][:-1])
# 求中位數
median_sa = (min_sa + max_sa) / 2
# 判斷其值並劃分到指定範圍
if median_sa < 5:
salary_dic[u'5k以下'] = salary_dic.get(u'5k以下', 0) + 1
elif median_sa > 5 and median_sa < 10:
salary_dic[u'5k-10k'] = salary_dic.get(u'5k-10k', 0) + 1
elif median_sa > 10 and median_sa < 20:
salary_dic[u'10k-20k'] = salary_dic.get(u'10k-20k', 0) + 1
elif median_sa > 20 and median_sa < 30:
salary_dic[u'20k-30k'] = salary_dic.get(u'20k-30k', 0) + 1
elif median_sa > 30 and median_sa < 40:
salary_dic[u'30k-40k'] = salary_dic.get(u'30k-40k', 0) + 1
else:
salary_dic[u'40以上'] = salary_dic.get(u'40以上', 0) + 1
print(salary_dic)
return salary_dic
對【薪資】進行預處理之後，還要對【任職要求】的文本進行預處理。因爲要做成詞雲圖，需要對文本進行分割並去除掉一些出現頻率較多但沒有意義的詞，我們稱之爲停用詞，所以我們用 jieba 庫進行處理。jieba 是一個python實現的分詞庫，對中文有着很強大的分詞能力。
import jieba
def cut_text(text):
stopwords =['熟悉','技術','職位','相關','工作','開發','使用','能力',
'優先','描述','任職','經驗','經驗者','具有','具備','以上','善於',
'一種','以及','一定','進行','能夠','我們']
for stopword in stopwords:
jieba.del_word(stopword)
words = jieba.lcut(text)
content = " ".join(words)
return content
預處理完成之後，就可以進行可視化分析了。
三、可視化分析
我們先繪製環狀圖和柱狀圖，然後將數據傳進去就行了，環狀圖的代碼如下
def draw_pie(dic):
labels = []
count = []
for key, value in dic.items():
labels.append(key)
count.append(value)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6), subplot_kw=dict(aspect="equal"))
# 繪製餅狀圖，wedgeprops 表示每個扇形的寬度
wedges, texts = ax.pie(count, wedgeprops=dict(width=0.5), startangle=0)
# 文本框設置
bbox_props = dict(boxstyle="square,pad=0.9", fc="w", ec="k", lw=0)
# 線與箭頭設置
kw = dict(xycoords='data', textcoords='data', arrowprops=dict(arrowstyle="-"),
bbox=bbox_props, zorder=0, va="center")
for i, p in enumerate(wedges):
ang = (p.theta2 - p.theta1)/2. + p.theta1
y = np.sin(np.deg2rad(ang))
x = np.cos(np.deg2rad(ang))
# 設置文本框在扇形的哪一側
horizontalalignment = {-1: "right", 1: "left"}[int(np.sign(x))]
# 用於設置箭頭的彎曲程度
connectionstyle = "angle,angleA=0,angleB={}".format(ang)
kw["arrowprops"].update({"connectionstyle": connectionstyle})
# annotate()用於對已繪製的圖形做標註，text是註釋文本，含 'xy' 的參數跟座標點有關
text = labels[i] + ": " + str('%.2f' %((count[i])/sum(count)*100)) + "%"
ax.annotate(text, size=13, xy=(x, y), xytext=(1.35*np.sign(x), 1.4*y),
horizontalalignment=horizontalalignment, **kw)
plt.show()
柱狀圖的代碼如下：
def draw_workYear(data):
workyears = list(data[u'工作經驗'].values)
wy_dic = {}
labels = []
count = []
# 得到工作經驗對應的數目並保存到count中
for workyear in workyears:
wy_dic[workyear] = wy_dic.get(workyear, 0) + 1
print(wy_dic)
# wy_series = pd.Series(wy_dic)
# 分別得到 count 的 key 和 value
for key, value in wy_dic.items():
labels.append(key)
count.append(value)
# 生成 keys 個數的數組
x = np.arange(len(labels)) + 1
# 將 values 轉換成數組
y = np.array(count)
fig, axes = plt.subplots(figsize=(10, 8))
axes.bar(x, y, color="#1195d0")
plt.xticks(x, labels, size=13, rotation=0)
plt.xlabel(u'工作經驗', fontsize=15)
plt.ylabel(u'數量', fontsize=15)
# 根據座標將數字標在圖中，ha、va 爲對齊方式
for a, b in zip(x, y):
plt.text(a, b+1, '%.0f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=12)
plt.show()
我們再把學歷要求和薪資的數據稍微處理一下變成字典形式，傳進繪製好的環狀圖函數就行了。另外，我們還要對【任職要求】的文本進行可視化。
from wordcloud import WordCloud
# 繪製詞雲圖
def draw_wordcloud(content):
wc = WordCloud(
font_path = 'c:\\Windows\Fonts\msyh.ttf',
background_color = 'white',
max_font_size=150, # 字體最大值
min_font_size=24, # 字體最小值
random_state=800, # 隨機數
collocations=False, # 避免重複單詞
width=1600,height=1200,margin=35, # 圖像寬高，字間距
)
wc.generate(content)
plt.figure(dpi=160) # 放大或縮小
plt.imshow(wc, interpolation='catrom',vmax=1000)
plt.axis("off") # 隱藏座標
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四、成果與總結](https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5JIjRvv)
python數據分析師的學歷大部分要求是本科，佔了86%。
從柱狀圖可以看出，python數據分析師的工作經驗絕大部分要求1-5年。
由此可以得出python數據分析的工資爲10k-20k的比較多，40以上的也不少，工資高估計要求會比較高，所以我們看一下職位要求。
從詞雲圖可看出，數據分析肯定要對數據比較敏感，並且對統計學、excel、python、數據挖掘、hadoop等也有一定的要求。不僅如此，還要求具有一定的抗壓能力、解決問題的能力、良好的表達能力、思維能力等。
總結
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值