用 Python 分析招聘岗位，结果 Python 薪资竟然垫底。。。

本日举办 BOSS 直聘岗亭说明的最后一部门，以差异企业为切入点，看看在雇用的企业中，哪些是市场上的“大鱼”，有设法的可不要错过呦!

世界数据汇总

起首我们先来看下9个都市雇用数据的汇总环境

数据汇总

起首读取全部的文件数据，再通过 concat 函数归并

beijing = pd.read_csv("beijing_data.csv") 
shanghai = pd.read_csv("shanghai_data.csv") 
shenzhen = pd.read_csv("shenzhen_data.csv") 
guangzhou = pd.read_csv("guangzhou_data.csv") 
hangzhou = pd.read_csv("hangzhou_data.csv") 
nanjing = pd.read_csv("nanjing_data.csv") 
wuhan = pd.read_csv("wuhan_data.csv") 
xian = pd.read_csv("xian_data.csv") 
chengdu = pd.read_csv("chengdu_data.csv") 
 
all_data = pd.concat([beijing, shanghai, shenzhen, guangzhou, hangzhou, nanjing, wuhan, xian, chengdu], ignore_index=True) 

计较均匀薪资

因为抓取到的薪资都是一个范畴值，以是必要简朴处理赏罚下，求出每个岗亭的均匀薪资

import re 
 
rege = r'(d+)-(d+)K' 
def get_num(mystr): 
    res = re.match(rege, mystr) 
    result = (int(res.group(1)) + int(res.group(2)))/2 
    return int(result) 
 
all_data['avg_salary'] = all_data['salary'].apply(get_num) 

雇用均匀薪资排行

先来看看世界企业中，雇用薪资前十的都是哪些公司

从上面的统计可以看出，大大都企业都是仅仅有一个岗亭在雇用傍边，并且给出的薪资都是相等诱人的。

而排行第一的慧择信息团体，仿佛照旧一个新生企业，从均匀薪资来看，3个在招的岗亭薪资应该都是很高的，看来应该是一家极具潜力的公司。

雇用岗亭数目排行

下面再来看来世界范畴内企业的雇用数目

对付榜单的前两名，不多说了，知道的都懂!

榜单的别的部门，可都是货真价实的大厂，个中 VIVO 最为抢眼啊，58个在招岗亭，均匀薪资可以给到38K+，看着都眼红!

同时阿里团体和蚂蚁金服，作为中国互联网的圣地，无论是在招岗亭照旧薪资报酬，都是海内顶级了。

而腾讯，BOSS 直聘的薪资报酬也长短常好的。至于京东和华为，仿佛几多有些落伍了，不外京东咱不清晰，华为的年末奖然则业界著名，传说中高级别员工都看不上那点人为呀。

下面我们再把榜单扩展到前20名，为告终果，我把前两名去掉了，不是我太凶狠，而是我不能忍!

看下榜单，根基席卷了中国全部着名的大厂，并且不单在招岗亭多，给到的薪资也很有竞争力，有钱任性啊。

高薪岗亭漫衍

下面我们再看下，高薪岗亭前30名中，岗亭范例的漫衍环境

可以看到，近期大火的数据说明岗亭占有了快要一半的比例，看来这个岗亭的火爆照旧有其薪资的强盛支撑的。

接下来 Java 和产物司理的岗亭数目八两半斤，而最为可怜的就是 Python 岗了，固然号称环球最火，然则真正的高薪岗亭却少之又少，莫非是由于其上手轻易，以是较量好招人嘛?

那么我们再来较量下这四种岗亭的总体岗亭数目僻静均薪资环境，固然均匀薪资看起来是一刀切，可是照旧可以在必然水平上反应出差异岗亭之间的薪资差距的

可以看出，均匀薪资最高的如故是 Java，并且在招的岗亭也是最多的，以是说成为一名及格的 Java 工程师照旧最好的从业选择?

而数据说明岗亭的总体均匀薪资竟然成为了最低的，不外如故有靠近15K的程度，这是不是声名高级的数据说明专家和低阶的数据说明员们正在南北极分化的路上越走越远呢!

好了，对付世界的岗亭说明暂且就这么多，下面再一路来看看差异都市的数据环境，正如上一篇文章中说的那样，当今的中国互联网已经不再是“北上广深”了，而应该改为“北上深杭”，那么我也就抽取了这四个都市的数据，来简朴说明下。

四巨头均匀薪资

同样的，我们先来看下四座都市均匀雇用薪资最高的排行榜环境

均匀薪资排行

（编辑：河北网）

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