针对数据分析师的薪资，我们用describe函数。
它能快速生成各类统计指标。数据分析师的薪资的平均数是17k，中位数是15k，两者相差不大，最大薪资在75k，应该是数据科学家或者数据分析总监档位的水平。标准差在8.99k，有一定的波动性，大部分分析师薪资在17+—9k之间。
用hist函数很方便的就绘制除出直方图，比excel快多了。图表列出了数据分析师薪资的分布，因为大部分薪资集中20k以下，为了更细的粒度。将直方图的宽距继续缩小。
数据分布呈双峰状，因为原始数据来源于招聘网站的爬取，薪资很容易集中在某个区间，不是真实薪资的反应（10～20k的区间，以本文的计算公式，只会粗暴地落在15k，而非均匀分布）。
数据分析的一大思想是细分维度，现在观察不同城市、不同学历对薪资的影响。箱线图是最佳的观测方式。
图表的标签出了问题，出现了白框，主要是图表默认用英文字体，而这里的都是中文，导致了冲突。所以需要改用matplotlib。
到目前为止，我们了解了城市、年限和学历对薪资的影响，但这些都是单一的变量，现在想知道北京和上海这两座城市，学历对薪资的影响。
在by传递多个值，箱线图的刻度自动变成元组，也就达到了横向对比的作用（这方法其实并不好，以后会讲解其他方式）。这种方法并不适宜元素过多的场景。从图上可以看到，不同学历背景下，北京都是稍优于上海的，北京愿意花费更多薪资吸引数据分析师，而在博士这个档次，也是一个大幅度的跨越。我们不妨寻找其中的原因。
在pandas中，需要同时用到多个维度分析时，可以用groupby函数。它和SQL中的group by差不多，能将不同变量分组。
上图是标准的用法，按city列，针对不同城市进行了分组。不过它并没有返回分组后的结果，只返回了内存地址。这时它只是一个对象，没有进行任何的计算，现在调用groupby的count方法。
它返回的是不同城市的各列计数结果，因为没有NaN，每列结果都是相等的。现在它和value_counts等价。
换成mean，计算出了不同城市的平均薪资。因为mean方法只针对数值，而各列中只有avgSalary是数值，于是返回了这个唯一结果。
groupby可以传递一组列表，这时得到一组层次化的Series。按城市和学历分组计算了平均薪资。
后面再调用unstack方法，进行行列转置，这样看的就更清楚了。在不同城市中，博士学历最高的薪资在深圳，硕士学历最高的薪资在杭州。北京综合薪资最好。这个分析结论有没有问题呢？不妨先看招聘人数。
这次换成count，我们在groupby后面加一个avgSalary，说明只统计avgSalary的计数结果，不用混入相同数据。图上的结果很明确了，要求博士学历的岗位只有6个，所谓的平均薪资，也只取决于公司开出的价码，波动性很强，毕竟这只是招聘薪资，不代表真实的博士在职薪资。这也解释了上面几个图表的异常。
接下来计算不同公司招聘的数据分析师数量，并且计算平均数。
这里使用了agg函数，同时传入count和mean方法，然后返回了不同公司的计数和平均值两个结果。所以前文的mean，count，其实都省略了agg。agg除了系统自带的几个函数，它也支持自定义函数。
上图用lamba函数，返回了不同公司中最高薪资和最低薪资的差值。agg是一个很方便的函数，它能针对分组后的列数据进行丰富多彩的计算。但是在pandas的分组计算中，它也不是最灵活的函数。
现在我们有一个新的问题，我想计算出不同城市，招聘数据分析师需求前5的公司，应该如何处理？agg虽然能返回计数也能排序，但它返回的是所有结果，前五还需要手工计算。能不能直接返回前五结果？当然可以，这里再次请出apply。
可以看到，虽说是数据分析师，其实有不少的开发工程师，数据产品经理等。这是抓取下来数据的缺点，它反应的是不止是数据分析师，而是数据领域。不同城市的需求不一样，北京的数据产品经理看上去要比上海高。
agg和apply是不同的，虽然某些方法相近，比如求sum，count等，但是apply支持更细的粒度，它能按组进行复杂运算，将数据拆分合并，而agg则必须固定为列。
运用group by，我们已经能随意组合不同维度。接下来配合group by作图。
多重聚合在作图上面没有太大差异，行列数据转置不要混淆即可。
上述的图例我们都是用pandas封装过的方法作图，如果要进行更自由的可视化，直接调用matplotlib的函数会比较好，它和pandas及numpy是兼容的。plt已经在上文中调用并且命名
一种分析思路是对数据进行深加工。我们将薪资设立出不同的level
cut的作用是分桶，它也是数据分析常用的一种方法，将不同数据划分出不同等级，也就是将数值型数据加工成分类数据，在机器学习的特征工程中应用比较多。cut可以等距划分，传入一个数字就好。这里为了更好的区分，我传入了一组列表进行人工划分，加工成相应的标签。
cut的作用是分桶，它也是数据分析常用的一种方法，将不同数据划分出不同等级，也就是将数值型数据加工成分类数据，在机器学习的特征工程中应用比较多。cut可以等距划分，传入一个数字就好。这里为了更好的区分，我传入了一组列表进行人工划分，加工成相应的标签。
用lambda转换百分比，然后作堆积百分比柱形图(matplotlib好像没有直接调用的函数)。这里可以较为清晰的看到不同等级在不同地区的薪资占比。它比箱线图和直方图的好处在于，通过人工划分，具备业务含义。0～3是实习生的价位，3～6是刚毕业没有基础的新人，整理数据那种，6～10是有一定基础的，以此类推。
现在只剩下最后一列数据没有处理，标签数据。
现在的目的是统计数据分析师的标签。它只是看上去干净的数据，元素中的[]是无意义的，它是字符串的一部分，和数组没有关系。
你可能会想到用replace这类函数。但是它并不能直接使用。df_clean.positionLables.replace会报错，为什么呢？因为df_clean.positionLables是Series，并不能直接套用replace。apply是一个好方法，但是比较麻烦。
这里需要str方法。
str方法允许我们针对列中的元素，进行字符串相关的处理，这里的[1:-1]不再是DataFrame和Series的切片，而是对字符串截取，这里把[]都截取掉了。如果漏了str，就变成选取Series第二行至最后一行的数据，切记。
使用完str后，它返回的仍旧是Series，当我们想要再次用replace去除空格。还是需要添加str的。现在的数据已经干净不少。
