Python程序员是怎么找工作的?怎么最快时间找到自己想要的工作?

前言

从智联招聘爬取相关信息后,我们关心的是如何对内容进行分析,获取用用的信息。

本次以上篇文章“5分钟掌握智联招聘网站爬取并保存到MongoDB数据库”中爬取的数据为基础,分析关键词为“python”的爬取数据的情况,获取包括全国python招聘数量Top10的城市列表以及其他相关信息。

一、主要分析步骤

  • 数据读取

  • 数据整理

  • 对职位数量在全国主要城市的分布情况进行分析

  • 对全国范围内的职位月薪情况进行分析

  • 对该职位招聘岗位要求描述进行词云图分析,获取频率最高的关键字

  • 选取两个城市,分别分析月薪分布情况以及招聘要求的词云图分析

二、具体分析过程

Python程序员是怎么找工作的?怎么最快时间找到自己想要的工作?
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读取数据

Python程序员是怎么找工作的?怎么最快时间找到自己想要的工作?

结果如图1所示:

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2 数据整理

2.1 将str格式的日期变为 datatime

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2.2 筛选月薪格式为“XXXX-XXXX”的信息

Python程序员是怎么找工作的?怎么最快时间找到自己想要的工作?

2.3 分割月薪字段,分别获取月薪的下限值和上限值

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  • 将数据信息按职位月薪进行排序
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  • 判断爬取的数据是否有重复值
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  • 从上述结果可看出,数据是没有重复的。

3 对全国范围内的职位进行分析

3.1 主要城市的招聘职位数量分布情况

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  • 对结果进行绘图:
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运行结果如下述饼图所示:

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3.2 月薪分布情况(全国)

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运行结果如下述图所示:

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不考虑部分极值后,分析月薪分布情况

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运行结果如下述图所示:

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3.3 相关技能要求

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对获取到的职位招聘要求进行词云图分析,代码如下:

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得到结果如下:

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4 北京

4.1 月薪分布情况

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参考全国分析时的代码,月薪分布情况图如下:

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4.2 相关技能要求

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词云图如下:

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5 长沙

5.1 月薪分布情况

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参考全国分析时的代码,月薪分布情况图如下:

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5.2 相关技能要求

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词云图如下:

Python程序员是怎么找工作的?怎么最快时间找到自己想要的工作?

之后的也就不一一举例了

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