【Python】Python全国工作岗位数据分析(源码)【独一无二】课程设计

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一、要求

根据这段代码，你可以设计以下课程要求：

课程设计要求：

1. 数据导入与处理：

• 要求学生能够使用 Pandas 库中的 read_excel() 函数读取 Excel 文件，并进行数据框处理。
• 学生需要能够处理数据框中的缺失值，选择合适的方法进行处理（如果有的话）。

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2. 数据可视化：

• 学生需要能够使用 Matplotlib 库绘制各种类型的图表，包括柱状图和堆叠柱状图。
• 学生需要能够添加图表的标题、坐标轴标签，并根据需要进行中文显示设置。

3. 数据分析与统计：

• 学生需要能够使用 Pandas 库进行数据的分组与聚合操作，例如 groupby() 函数。
• 学生需要能够定义并应用自定义函数，例如 convert_work_years() 函数对工作年限进行处理。

4. 时间序列数据处理：

• 学生需要能够处理时间序列数据，包括将字符串类型转换为日期时间类型，并提取出年份和月份等信息。
• 学生需要能够对时间序列数据进行聚合操作，并绘制出相应的时间序列图。

5. 多维数据分析：

• 学生需要能够处理包含多个维度的数据，例如根据地点和职位类别进行数据的分组与分析。
• 学生需要能够使用 Pandas 库中的字符串处理功能，例如 str.split() 函数。

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6. 结果验证与输出：

• 学生需要能够输出处理后的数据，以便进行结果的验证。
• 学生需要能够使用 Pandas 库中的基本函数对数据进行查看和检查，例如 head() 函数。

数据展示

二、代码展示

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 1. 读取数据
df = pd.read_excel("job_data.xlsx", engine='openpyxl')
# 1. 国内不同地点的招聘人数总数
location_recruit_count = df.groupby('工作地点')['招聘人数'].sum()
location_recruit_count.plot(kind='bar', xlabel='工作地点', ylabel='招聘人数总数', title='国内不同地点的招聘人数总数')
plt.show()
# 2
def convert_work_years(years_str):
    years_range = years_str.split('-')
    if len(years_range) == 2:
        return (int(years_range[0]) + int(years_range[1].replace('年', ''))) / 2
    return None
df['平均工作年限'] = df['工作年限'].apply(convert_work_years)
avg_work_years = df.groupby('职位类别')['平均工作年限'].mean()
avg_work_years.plot(kind='bar')
plt.show()
（剩余代码略。。。。）

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三、数据分析

根据上述代码，我们可以得出以下几点分析：

1. 国内不同地点的招聘人数总数：

• 通过柱状图可视化了不同地点的招聘人数总数，有助于比较各地点之间的招聘情况。从图表中可以看出哪些地点的招聘需求较高或较低。

2. 不同职位类别的平均工作年限：

• 通过柱状图展示了不同职位类别的平均工作年限，有助于了解不同职位类别对工作经验的要求程度。

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3. 不同职位类别招聘人数的分布：

• 使用堆叠柱状图展示了不同职位类别招聘人数的分布情况，可从图表中看出不同职位类别的招聘人数占比情况。

4. 招聘人数随时间的变化趋势：

• 通过时间序列图展示了招聘人数随时间的变化趋势，有助于了解招聘市场的季节性变化或长期趋势。
  

5. 不同地点和职位类别的招聘情况：

• 使用堆叠柱状图展示了不同地点和职位类别的招聘情况，可以直观地比较各地点在不同职位类别上的招聘需求。

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6. 不同职位类别对学历要求的分布：

• 通过堆叠柱状图展示了不同职位类别对学历要求的分布情况，有助于了解各个职位类别对学历的要求程度。

通过这些分析，可以帮助人力资源部门、招聘者或求职者更好地了解当前招聘市场的状况，以制定合适的招聘策略或求职策略。

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