实习僧网站的实习岗位信息分析

ZShiJ2024-04-15 15:53

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    • 背景描述
    • 数据说明
    • 数据集来源
    • 问题描述
      • 分析目标以及导入模块
      • [1. 数据导入](#1. 数据导入)
      • [2. 数据基本信息和基本处理](#2. 数据基本信息和基本处理)
      • [3. 数据处理](#3. 数据处理)
        • [3.1 新建data_clean数据框](#3.1 新建data_clean数据框)
        • [3.2 数值型数据处理](#3.2 数值型数据处理)
          • [3.2.1 "auth_capital"（注册资本）](#3.2.1 “auth_capital”（注册资本）)
          • [3.2.2 "day_per_week"（每周工作天数）](#3.2.2 “day_per_week”（每周工作天数）)
          • [3.2.3 "num_employee"（公司规模）](#3.2.3 “num_employee”（公司规模）)
          • [3.2.4 "time_span"（实习月数）](#3.2.4 “time_span”（实习月数）)
          • [3.2.5 "wage"（每天工资）](#3.2.5 “wage”（每天工资）)
        • [3.3 时间数据处理](#3.3 时间数据处理)
          • [3.3.1 "est_date"（公司成立日期）](#3.3.1 “est_date”（公司成立日期）)
          • [3.3.2 "job_deadline"（截止时间）](#3.3.2 “job_deadline”（截止时间）)
          • [3.3.3 "released_time"（发布时间）](#3.3.3 “released_time”（发布时间）)
          • [3.3.4 "update_time"（更新时间）](#3.3.4 “update_time”（更新时间）)
        • [3.4 字符型数据处理](#3.4 字符型数据处理)
          • [3.4.1 "city"（城市）处理](#3.4.1 “city”（城市）处理)
          • [3.4.2 "com_class"（公司和企业类型）处理](#3.4.2 “com_class”（公司和企业类型）处理)
          • [3.4.3 "com_logo"（公司logo）、"industry"（行业）也暂时不处理](#3.4.3 “com_logo”（公司logo）、“industry”（行业）也暂时不处理)
      • [4. 数据分析](#4. 数据分析)
        • [4.1 数据基本情况](#4.1 数据基本情况)
        • [4.2 城市与职位数量](#4.2 城市与职位数量)
        • [4.3 薪资](#4.3 薪资)
          • [4.3.1 平均薪资](#4.3.1 平均薪资)
          • [4.3.2 薪资与城市](#4.3.2 薪资与城市)
        • [4.4 学历](#4.4 学历)
          • [4.4.1 数据挖掘、机器学习算法的学历要求](#4.4.1 数据挖掘、机器学习算法的学历要求)
          • [4.4.2 学历与薪资](#4.4.2 学历与薪资)
        • [4.5 行业](#4.5 行业)
        • [4.6 公司](#4.6 公司)
          • [4.6.1 公司与职位数量、平均实习月薪](#4.6.1 公司与职位数量、平均实习月薪)
          • [4.6.2 公司规模与职位数量](#4.6.2 公司规模与职位数量)
          • [4.6.3 公司规模与实习月薪](#4.6.3 公司规模与实习月薪)
          • [4.6.4 公司实习期长度](#4.6.4 公司实习期长度)
          • [4.6.5 企业成立时间](#4.6.5 企业成立时间)
      • [5. 给小E挑选实习公司](#5. 给小E挑选实习公司)
      • [6. logo拼图](#6. logo拼图)
    • 附录

背景描述

主要对"实习僧网站"招聘数据挖掘、机器学习的实习岗位信息进行分析。数据主要来自"数据挖掘"、"机器学习"和"算法"这3个关键词下的数据。由于原始数据还比较脏，本文使用pandas进行数据处理和分析，结合seaborn和pyecharts包进行数据可视化。

数据说明

准备数据集以及一个空文件

1.datamining.csv

2.machinelearning.csv

3.mlalgorithm.csv

4.data_clean.csv（空文件，以便清洗后存放干净数据）

数据集来源

https://github.com/Alfred1984/interesting-python/tree/master/shixiseng

问题描述

该数据主要用于"实习僧网站"招聘数据挖掘、机器学习的实习岗位信息进行分析

分析目标以及导入模块

1.由于小E想要找的实习公司是机器学习算法相关的工作，所以只对"数据挖掘"、"机器学习"、"算法"这三个关键字进行了爬取；

2.因此，分析目标就是国内公司对机器学习算法实习生的需求状况（仅基于实习僧网站），以及公司相关的分析。

1. 数据导入

2. 数据基本信息和基本处理






3. 数据处理

3.1 新建data_clean数据框
3.2 数值型数据处理
3.2.1 "auth_capital"（注册资本）




3.2.2 "day_per_week"（每周工作天数）
3.2.3 "num_employee"（公司规模）
3.2.4 "time_span"（实习月数）



3.2.5 "wage"（每天工资）


3.3 时间数据处理
3.3.1 "est_date"（公司成立日期）


3.3.2 "job_deadline"（截止时间）


3.3.3 "released_time"（发布时间）


3.3.4 "update_time"（更新时间）
3.4 字符型数据处理
3.4.1 "city"（城市）处理





3.4.2 "com_class"（公司和企业类型）处理



3.4.3 "com_logo"（公司logo）、"industry"（行业）也暂时不处理

4. 数据分析

4.1 数据基本情况


4.2 城市与职位数量







4.3 薪资
4.3.1 平均薪资
4.3.2 薪资与城市






4.4 学历
4.4.1 数据挖掘、机器学习算法的学历要求



4.4.2 学历与薪资


4.5 行业





4.6 公司
4.6.1 公司与职位数量、平均实习月薪
4.6.2 公司规模与职位数量
4.6.3 公司规模与实习月薪
4.6.4 公司实习期长度


4.6.5 企业成立时间






5. 给小E挑选实习公司


6. logo拼图



附录

导入模块

python 复制代码 
!pip install pyecharts==0.5.6
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pyecharts
plt.style.use('ggplot')
%matplotlib inline
from pylab import mpl
#mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  #解决seaborn中文字体显示问题
plt.rc('figure', figsize=(10, 10))  #把plt默认的图片size调大一点

1. 数据导入

python 复制代码 
data_dm = pd.read_csv("datamining.csv")
data_ml = pd.read_csv("machinelearning.csv")
data_al = pd.read_csv("mlalgorithm.csv")
data = pd.concat([data_dm, data_ml, data_al], ignore_index = True)

2. 数据基本信息和基本处理

python 复制代码 
data.sample(3)
python 复制代码 
data.loc[666]
python 复制代码 
data.info()
python 复制代码 
data.drop_duplicates(subset='job_links', inplace=True)
data.shape
python 复制代码 
##填充前的信息表
data.info()
python 复制代码 
####将所有缺失值均补为'无')
data=data.fillna('无')

##填充后的信息表
data.info()

*3. 数据处理
3.1 新建data_clean数据框

python 复制代码 
data_clean = data.drop(['com_id', 'com_links', 'com_location', 'com_website', 
                 'com_welfare', 'detailed_intro', 'job_detail'], axis = 1)

3.2 数值型数据处理
3.2.1 "auth_capital"（注册资本）

python 复制代码 
data.auth_capital.sample(20)
python 复制代码 
auth_capital = data['auth_capital'].str.split('：', expand = True)
auth_capital.sample(5)
python 复制代码 
auth_capital['num'] = auth_capital[1].str.extract('([0-9.]+)', expand=False).astype('float')
auth_capital.sample(5)
python 复制代码 
auth_capital[1].str.split('万', expand = True)[1].unique()
python 复制代码 
def get_ex_rate(string):
    if string == None:
        return np.nan
    if '人民币' in string:
        return 1.00
    elif '港' in string:
        return 0.80
    elif '美元' in string:
        return 6.29
    elif '欧元' in string:
        return 7.73
    elif '万' in string:
        return 1.00
    else:
        return np.nan
    
auth_capital['ex_rate'] = auth_capital[1].apply(get_ex_rate)
auth_capital.sample(5)
python 复制代码 
data_clean['auth_capital'] = auth_capital['num'] * auth_capital['ex_rate']
data_clean['auth_capital'].head()   ##此方法用于返回数据帧或序列的前n行(默认值为5)。

3.2.2 "day_per_week"（每周工作天数）

python 复制代码 
data.day_per_week.unique()
python 复制代码 
data_clean.loc[data['day_per_week'] == '2天/周', 'day_per_week'] = 2
data_clean.loc[data['day_per_week'] == '3天/周', 'day_per_week'] = 3
data_clean.loc[data['day_per_week'] == '4天/周', 'day_per_week'] = 4
data_clean.loc[data['day_per_week'] == '5天/周', 'day_per_week'] = 5
data_clean.loc[data['day_per_week'] == '6天/周', 'day_per_week'] = 6

3.2.3 "num_employee"（公司规模）

python 复制代码 
data.num_employee.unique()
python 复制代码 
data_clean.loc[data['num_employee'] == '少于15人', 'num_employee'] = '小型企业'
data_clean.loc[data['num_employee'] == '15-50人', 'num_employee'] = '小型企业'
data_clean.loc[data['num_employee'] == '50-150人', 'num_employee'] = '小型企业'
data_clean.loc[data['num_employee'] == '150-500人', 'num_employee'] = '中型企业'
data_clean.loc[data['num_employee'] == '500-2000人', 'num_employee'] = '中型企业'
data_clean.loc[data['num_employee'] == '2000人以上', 'num_employee'] = '大型企业'
data_clean.loc[data['num_employee'] == '5000人以上', 'num_employee'] = '大型企业'
data_clean.loc[data['num_employee'].isna(), 'num_employee'] = np.nan

3.2.4 "time_span"（实习月数）

python 复制代码 
data.time_span.unique()
python 复制代码 
mapping = {}
for i in range(1,19):
    mapping[str(i) + '个月'] = i
print(mapping)
python 复制代码 
data_clean['time_span'] = data['time_span'].map(mapping)
data_clean.head(3)

3.2.5 "wage"（每天工资）

python 复制代码 
data['wage'].sample(5)
python 复制代码 
data_clean['average_wage'] = data['wage'].str.extract('([0-9.]+)-([0-9.]+)/天', expand=True).astype('int').mean(axis = 1)
data_clean['average_wage'].head()

3.3 时间数据处理
3.3.1 "est_date"（公司成立日期）

python 复制代码 
data['est_date'].sample(5)
python 复制代码 
data_clean['est_date'] = pd.to_datetime(data['est_date'].str.extract('成立日期：([0-9-]+)', expand=False))
data_clean['est_date'].sample(5)

3.3.2 "job_deadline"（截止时间）

python 复制代码 
data['job_deadline'].sample(5)
python 复制代码 
data_clean['job_deadline'] = pd.to_datetime(data['job_deadline'])

3.3.3 "released_time"（发布时间）

python 复制代码 
data['released_time'].sample(5)
python 复制代码 
data_clean['released_time'] = data['released_time'].str.extract('[0-9-]+(\w+)前', expand=False).map(
    {'分钟':'newest', '小时':'newest', '天':'new', '周':'acceptable', '月':'old'})
data_clean['released_time'].sample(5)

3.3.4 "update_time"（更新时间）

python 复制代码 
data['update_time'].sample(5)
python 复制代码 
data_clean['update_time'] = pd.to_datetime(data['update_time'])

3.4 字符型数据处理
3.4.1 "city"（城市）处理

python 复制代码 
data['city'].unique()
python 复制代码 
data_clean.loc[data_clean['city'] == '成都市', 'city'] = '成都'
data_clean.loc[data_clean['city'].isin(['珠海市', '珠海 深圳', '珠海']), 'city'] = '珠海'
data_clean.loc[data_clean['city'] == '上海漕河泾开发区', 'city'] = '上海'
python 复制代码 
#招聘实习生前10的城市
data_clean['city'].value_counts().nlargest(10)
python 复制代码 
data_clean['city'].value_counts().nlargest(10).plot(kind = 'bar')

3.4.2 "com_class"（公司和企业类型）处理

python 复制代码 
list(data['com_class'].unique())
python 复制代码 
def get_com_type(string):
    if string == None:
        return np.nan
    elif ('非上市' in string) or ('未上市' in string):
        return '股份有限公司（未上市）'
    elif '股份' in string:
        return '股份有限公司（上市）'
    elif '责任' in string:
        return '有限责任公司'
    elif '外商投资' in string:
        return '外商投资公司'
    elif '有限合伙' in string:
        return '有限合伙企业'
    elif '全民所有' in string:
        return '国有企业'
    else:
        return np.nan
python 复制代码 
com_class = data['com_class'].str.split('：', expand = True)
com_class['com_class'] = com_class[1].apply(get_com_type)
com_class.sample(5)
python 复制代码 
data_clean['com_class'] = com_class['com_class']

3.4.3 "com_logo"（公司logo）、"industry"（行业）也暂时不处理

python 复制代码 
data_clean = data_clean.reindex(columns=['com_fullname', 'com_name', 'job_academic', 'job_links', 
                                         'tag','auth_capital', 'day_per_week', 'num_employee', 'time_span',
                                         'average_wage', 'est_date', 'job_deadline', 'released_time',
                                         'update_time', 'city', 'com_class', 'com_intro', 'job_title',
                                         'com_logo', 'industry'])
data_clean.to_csv('data_clean.csv', index = False)

4. 数据分析
4.1 数据基本情况

python 复制代码 
data_clean.sample(3)
python 复制代码 
data_clean.info()

4.2 城市与职位数量

python 复制代码 
city = data_clean['city'].value_counts()
city[:15]
python 复制代码 
bar = pyecharts.Bar('城市与职位数量')
bar.add('', city[:15].index, city[:15].values, mark_point=["max"])
bar
python 复制代码 
city_pct = (city/city.sum()).map(lambda x: '{:,.2%}'.format(x))
city_pct[:15]
python 复制代码 
(city/city.sum())[:5].sum()
python 复制代码 
data_clean.loc[data_clean['city'] == '杭州', 'com_name'].value_counts()[:5]
python 复制代码 
def topN(dataframe, n=5):
    counts = dataframe.value_counts()
    return counts[:n]
python 复制代码 
data_clean.groupby('city').com_name.apply(topN).loc[list(city_pct[:15].index)]

4.3 薪资
4.3.1 平均薪资

python 复制代码 
data_clean['salary'] = data_clean['average_wage'] * data_clean['day_per_week'] * 4
data_clean['salary'].mean()

4.3.2 薪资与城市

python 复制代码 
salary_by_city = data_clean.groupby('city')['salary'].mean()
salary_by_city.nlargest(10)
python 复制代码 
top10_city = salary_by_city[city_pct.index[:10]].sort_values(ascending=False)
top10_city
python 复制代码 
bar = pyecharts.Bar('北上广深杭等城市平均实习工资')
bar.add('', top10_city.index, np.round(top10_city.values, 0), mark_point=["max"], is_convert=True)
bar
python 复制代码 
top10_city_box = data_clean.loc[data_clean['city'].isin(top10_city.index),:]
sns.violinplot(x ='salary', y ='city', data = top10_city_box)

4.4 学历
4.4.1 数据挖掘、机器学习算法的学历要求

python 复制代码 
job_academic = data_clean['job_academic'].value_counts()
job_academic
python 复制代码 
pie = pyecharts.Pie("学历要求")
pie.add('', job_academic.index, job_academic.values)
pie

4.4.2 学历与薪资

python 复制代码 
data_clean.groupby(['job_academic'])['salary'].mean().sort_values()
python 复制代码 
sns.boxplot(x="job_academic", y="salary", data=data_clean)

4.5 行业

python 复制代码 
data_clean['industry'].sample(5)
python 复制代码 
industry = data_clean.industry.str.split('/|,|，', expand = True)
python 复制代码 
industry_top15 = industry.apply(pd.value_counts).sum(axis = 1).nlargest(15)
python 复制代码 
bar = pyecharts.Bar('行业与职位数量')
bar.add('', industry_top15.index, industry_top15.values, 
        mark_point=["max","min","average"], xaxis_rotate=45)
bar

4.6 公司
4.6.1 公司与职位数量、平均实习月薪

python 复制代码 
data_clean.groupby('com_name').salary.agg(['count', 'mean']).sort_values(by='count', ascending = False)[:15]

4.6.2 公司规模与职位数量

python 复制代码 
data_clean['num_employee'].value_counts()

4.6.3 公司规模与实习月薪

python 复制代码 
data_clean.groupby('num_employee')['salary'].mean()

4.6.4 公司实习期长度

python 复制代码 
data_clean['time_span'].value_counts()
python 复制代码 
data_clean['time_span'].mean()

4.6.5 企业成立时间

python 复制代码 
est_date = data_clean.drop_duplicates(subset='com_name')
python 复制代码 
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
est_date['est_year'] = pd.DatetimeIndex(est_date['est_date']).year
num_com_by_year = est_date.groupby('est_year')['com_name'].count()
python 复制代码 
line = pyecharts.Line("每年新成立的公司数量变化")
line.add("", num_com_by_year.index, num_com_by_year.values, mark_line=["max", "average"])
line
python 复制代码 
scale_VS_year = est_date.groupby(['num_employee', 'est_year'])['com_name'].count()
scale_VS_year_s = scale_VS_year['小型企业'].reindex(num_com_by_year.index, fill_value=0)
scale_VS_year_m = scale_VS_year['中型企业'].reindex(num_com_by_year.index, fill_value=0)
scale_VS_year_l = scale_VS_year['大型企业'].reindex(num_com_by_year.index, fill_value=0)

line = pyecharts.Line("新成立的企业与规模")
line.add("小型企业", scale_VS_year_s.index, scale_VS_year_s.values, is_label_show=True)
line.add("中型企业", scale_VS_year_m.index, scale_VS_year_m.values, is_label_show=True)
line.add("大型企业", scale_VS_year_l.index, scale_VS_year_l.values, is_label_show=True)
line

5. 给小E挑选实习公司

python 复制代码 
E_data = data_clean.loc[(data_clean['city'] == '深圳') & 
               (data_clean['job_academic'] != '博士') & 
               (data_clean['time_span'].isin([1,2,3])) & 
               (data_clean['salary'] > 3784) & 
               (data_clean['released_time'] == 'newest'), :]
E_data['com_name'].unique()
python 复制代码 
data.loc[E_data.index, ['job_title', 'job_links']]

6. logo拼图

python 复制代码 
import os
import requests
from PIL import Image

data_logo = data_clean[['com_logo', 'com_name']]
data_logo.drop_duplicates(subset='com_name', inplace=True)
data_logo.dropna(inplace=True)
data_logo['com_name'] = data_logo['com_name'].str.replace('/', '-')
com_logo = list(data_logo['com_logo'])
com_name = list(data_logo['com_name'])

path_list = []
num_logo = 0
#####注意：先在左边文件树创建文件夹
for logo_index in range(len(com_logo)):
    try:
        response = requests.get(com_logo[logo_index])
        suffix = com_logo[logo_index].split('.')[-1]
        path = 'logo/{}.{}'.format(com_name[logo_index], suffix)
        ##logo 文件logo的路径
        path_list.append(path)
        with open(path, 'wb') as f:
            f.write(response.content)
        num_logo += 1
    except:
        print('Failed downloading logo of', com_name[logo_index])
print('Successfully downloaded ', str(num_logo), 'logos!')
python 复制代码 
x = y = 0
line = 20
NewImage = Image.new('RGB', (128*line, 128*line))
for item in path_list:
    try:
        img = Image.open(item)
        img = img.resize((128, 128), Image.ANTIALIAS)
        NewImage.paste(img, (x * 128, y * 128))
        x += 1
    except IOError:
        print("第%d行,%d列文件读取失败！IOError:%s" % (y, x, item))
        x -= 1
    if x == line:
        x = 0
        y += 1
    if (x + line * y) == line * line:
        break
##注：先在左侧文件上传一jpg(建议纯白)
NewImage.save("test.JPG")  ##test.JPG是自己创建图片的路径
python 复制代码 
##显示生成的logo拼图
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片

lena = mpimg.imread('test.JPG') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png
# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了，可以对它进行任意处理
lena.shape #(512, 512, 3)

plt.imshow(lena) # 显示图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()
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