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

简介: 【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。

  1. 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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  1. 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。

  1. 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。
  1. 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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