Python已經學習很久了。我相信許多小夥伴都想知道錢的方法，Python已經在全國各大城市招聘了多少職位，他們招聘了哪些職位，他們的年薪如何，等等。我已經攀升了近1600個與Python相關的職位，我們用資料說話！

原始資料是什麼樣子的？

現在讓我們首先看看拉口網站上原始網站資料的維度。

公司名稱、職位名稱、地點、年薪範圍和離職時間

我們使用Python很長一段時間來抓取資料，所以我們通過丟棄它們來將工資分為高薪和低薪。

共有1552個員額：

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開始資料清理

也許每個人都認為資料分析是耗時的。事實上，資料分析中70%的工作是資料清理。需要根據一定的業務邏輯對混沌資料進行校正。清洗和清潔的質量對資料分析非常有幫助。這與烹飪類似（洗衣、切菜很重要）？

1。處理工資

工資有K，小寫字母有K。我們需要去除混亂的字元並過濾掉K K，以便於以後的分析和統計。

2。增加工作類別、職位等級和平均年薪

我們發現數據集中的作業描述非常混亂，混合了級別和類別，例如：

職位類別：

Python：爬蟲、Web、資料分析/資料探勘/資料開發、機器學習、講師、操作和維護、雲端計算、後端、自動化、全堆疊然後預設開發

職位級別：實習，畢業生，總經理，高階，高階，建築，經理，主任

年平均工資：原來的年薪是一個範圍，統計起來不方便，我們加一列年平均工資資料。

在資料轉換之後，我們在以下步驟之後恢復資料：

資料勘探

經過前面步驟的處理，資料已經非常整齊了。現在我們可以開始分析資料：

1。Python位置地理統計：

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。看到資料集中Python的年薪為50萬元，他們是哪些Tuhao公司？

我發現，大部分高薪都在北京，而且是在像新美國大學這樣的大公司裡。

Python釋出資料視覺化

1。招聘排名：

人們發現，幾乎所有著名的網際網路公司都在招聘Python人才。你餓嗎？穀子，瓜子，UCloud，360，騰訊，阿里巴巴，陌生人，美容團，知識淵博等等！Veeva公司需求量很大。大量的學生正在招生，可以關注它。

2。Python所需的作業比例：

普通1195

高階218

實習58

高階30

中級17

經理12

飛鳥二世10

建築8

主任4

三。Python的平均年薪超過150000：

發現除了廣州以北的深圳，廣州似乎沒有武力啊，只有15瓦，其中杭州和合肥都很好！結合當地房價，價效比高，有大約20瓦。

4。Python中排名前10位的付款方式：

結果發現，Python所有帖子的堆疊實際上都很高，然後是講師。似乎將Python開發到整個堆疊也是一個很好的選擇。