漂亮,這張 動(dòng)態(tài)可視化 交互大屏圖,也是用Python實(shí)現(xiàn)的!

作者 |黃偉呢
來源 | 凹凸數(shù)據(jù)

大家好，我是黃同學(xué)

交流群預(yù)熱好久的可視化交互大屏來啦

一、項(xiàng)目背景

?隨著科技的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式的增長(zhǎng)，任何人都擺脫不了與數(shù)據(jù)打交道，社會(huì)對(duì)于“數(shù)據(jù)”方面的人才需求也在不斷增大。因此了解當(dāng)下企業(yè)究竟需要招聘什么樣的人才？需要什么樣的技能？不管是對(duì)于在校生，還是對(duì)于求職者來說，都顯得很有必要。

?本文基于這個(gè)問題，針對(duì)51job招聘網(wǎng)站，爬取了全國范圍內(nèi)大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等相關(guān)崗位的招聘信息。

分析比較了不同崗位的薪資、學(xué)歷要求；分析比較了不同區(qū)域、行業(yè)對(duì)相關(guān)人才的需求情況；分析比較了不同崗位的知識(shí)、技能要求等。

二、效果展示

?本次數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)在于：使用Tableau將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果做成 可視化交互大屏，效果如下：

基于51job招聘網(wǎng)站，我們搜索全國對(duì)于“數(shù)據(jù)”崗位的需求，大概有2000頁。

1. 爬取崗位：大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等相關(guān)崗位。

2. 爬取字段：公司名、崗位名、工作地址、薪資、發(fā)布時(shí)間、工作描述、公司類型、員工人數(shù)、所屬行業(yè)。

1.導(dǎo)入相關(guān)庫

import requests
import pandas as pd
from pprint import pprint
from lxml import etree
import time
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

2.關(guān)于翻頁的說明

# 第一頁的特點(diǎn)
https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE,2,1.html?
# 第二頁的特點(diǎn)
https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE,2,2.html?
# 第三頁的特點(diǎn)
https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE,2,3.html?

注意：通過對(duì)于頁面的觀察，可以看出，就一個(gè)地方的數(shù)字變化了，因此只需要做字符串拼接，然后循環(huán)爬取即可。

3.完整的爬取代碼

import requests
import pandas as pd
from pprint import pprint
from lxml import etree
import time
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

for i in range(1,1501):
    print("正在爬取第" + str(i) + "頁的數(shù)據(jù)")
    url_pre = "https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE,2,"
    url_end = ".html?"
    url = url_pre + str(i) + url_end
    headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'
    }
    web = requests.get(url, headers=headers)
    web.encoding = "gbk"
    dom = etree.HTML(web.text)
# 1、崗位名稱
    job_name = dom.xpath('//div[@class="dw_table"]/div[@class="el"]//p/span/a[@target="_blank"]/@title')
# 2、公司名稱
    company_name = dom.xpath('//div[@class="dw_table"]/div[@class="el"]/span[@class="t2"]/a[@target="_blank"]/@title')
# 3、工作地點(diǎn)
    address = dom.xpath('//div[@class="dw_table"]/div[@class="el"]/span[@class="t3"]/text()')
# 4、工資
    salary_mid = dom.xpath('//div[@class="dw_table"]/div[@class="el"]/span[@class="t4"]')
    salary = [i.text for i in salary_mid]
# 5、發(fā)布日期
    release_time = dom.xpath('//div[@class="dw_table"]/div[@class="el"]/span[@class="t5"]/text()')
# 6、獲取二級(jí)網(wǎng)址url
    deep_url = dom.xpath('//div[@class="dw_table"]/div[@class="el"]//p/span/a[@target="_blank"]/@href')
    RandomAll = []
    JobDescribe = []
    CompanyType = []
    CompanySize = []
    Industry = []
for i in range(len(deep_url)):
        web_test = requests.get(deep_url[i], headers=headers)
        web_test.encoding = "gbk"
        dom_test = etree.HTML(web_test.text)
# 7、爬取經(jīng)驗(yàn)、學(xué)歷信息，先合在一個(gè)字段里面，以后再做數(shù)據(jù)清洗。命名為random_all
        random_all = dom_test.xpath('//div[@class="tHeader tHjob"]//div[@class="cn"]/p[@class="msg ltype"]/text()')
# 8、崗位描述性息
        job_describe = dom_test.xpath('//div[@class="tBorderTop_box"]//div[@class="bmsg job_msg inbox"]/p/text()')
# 9、公司類型
        company_type = dom_test.xpath('//div[@class="tCompany_sidebar"]//div[@class="com_tag"]/p[1]/@title')
# 10、公司規(guī)模(人數(shù))
        company_size = dom_test.xpath('//div[@class="tCompany_sidebar"]//div[@class="com_tag"]/p[2]/@title')
# 11、所屬行業(yè)(公司)
        industry = dom_test.xpath('//div[@class="tCompany_sidebar"]//div[@class="com_tag"]/p[3]/@title')
# 將上述信息保存到各自的列表中
        RandomAll.append(random_all)
        JobDescribe.append(job_describe)
        CompanyType.append(company_type)
        CompanySize.append(company_size)
        Industry.append(industry)
# 為了反爬，設(shè)置睡眠時(shí)間
        time.sleep(1)
# 由于我們需要爬取很多頁，為了防止最后一次性保存所有數(shù)據(jù)出現(xiàn)的錯(cuò)誤，因此，我們每獲取一夜的數(shù)據(jù)，就進(jìn)行一次數(shù)據(jù)存取。
    df = pd.DataFrame()
    df["崗位名稱"] = job_name
    df["公司名稱"] = company_name
    df["工作地點(diǎn)"] = address
    df["工資"] = salary
    df["發(fā)布日期"] = release_time
    df["經(jīng)驗(yàn)、學(xué)歷"] = RandomAll
    df["公司類型"] = CompanyType
    df["公司規(guī)模"] = CompanySize
    df["所屬行業(yè)"] = Industry
    df["崗位描述"] = JobDescribe
# 這里在寫出過程中，有可能會(huì)寫入失敗，為了解決這個(gè)問題，我們使用異常處理。
try:
        df.to_csv("job_info.csv", mode="a+", header=None, index=None, encoding="gbk")
except:
        print("當(dāng)頁數(shù)據(jù)寫入失敗")
    time.sleep(1)
print("數(shù)據(jù)爬取完畢，是不是很開心！??！")

這里可以看到，我們爬取了1000多頁的數(shù)據(jù)做最終的分析。因此每爬取一頁的數(shù)據(jù)，做一次數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，避免最終一次性存儲(chǔ)導(dǎo)致失敗。同時(shí)根據(jù)自己的測(cè)試，有一些頁數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，會(huì)導(dǎo)致失敗，為了不影響后面代碼的執(zhí)行，我們使用了“try-except”異常處理。

?在一級(jí)頁面中，我們爬取了“崗位名稱”，“公司名稱”，“工作地點(diǎn)”，“工資”，“發(fā)布日期”，“二級(jí)網(wǎng)址的url”這幾個(gè)字段。

?在二級(jí)頁面中，我們爬取了“經(jīng)驗(yàn)、學(xué)歷信息”，“崗位描述”，“公司類型”，“公司規(guī)?！?，“所屬行業(yè)”這幾個(gè)字段。

四、數(shù)據(jù)預(yù)處理

?從爬取到的數(shù)據(jù)中截取部分做了一個(gè)展示，可以看出數(shù)據(jù)很亂。

1.相關(guān)庫的導(dǎo)入及數(shù)據(jù)的讀取

df = pd.read_csv(r"G:\8泰迪\python_project\51_job\job_info1.csv",engine="python",header=None)
# 為數(shù)據(jù)框指定行索引
df.index = range(len(df))
# 為數(shù)據(jù)框指定列索引
df.columns = ["崗位名","公司名","工作地點(diǎn)","工資","發(fā)布日期","經(jīng)驗(yàn)與學(xué)歷","公司類型","公司規(guī)模","行業(yè)","工作描述"]

2.數(shù)據(jù)去重

我們認(rèn)為一個(gè)公司的公司名和和發(fā)布的崗位名一致，就看作是重復(fù)值。因此，使用drop_duplicates(subset=[])函數(shù)，基于“崗位名”和“公司名”做一個(gè)重復(fù)值的剔除。

# 去重之前的記錄數(shù)
print("去重之前的記錄數(shù)",df.shape)
# 記錄去重
df.drop_duplicates(subset=["公司名","崗位名"],inplace=True)
# 去重之后的記錄數(shù)
print("去重之后的記錄數(shù)",df.shape)

3.崗位名字段的處理

1）崗位名字段的探索

df["崗位名"].value_counts()
df["崗位名"] = df["崗位名"].apply(lambda x:x.lower())

首先我們對(duì)每個(gè)崗位出現(xiàn)的頻次做一個(gè)統(tǒng)計(jì)，可以看出“崗位名字段”太雜亂，不便于我們做統(tǒng)計(jì)分析。接著我們將崗位名中的大寫英文字母統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為小寫字母，也就是說“AI”和“Ai”屬于同一個(gè)東西。

2）構(gòu)造想要分析的目標(biāo)崗位，做一個(gè)數(shù)據(jù)篩選

job_info.shape
target_job = ['算法', '開發(fā)', '分析', '工程師', '數(shù)據(jù)', '運(yùn)營(yíng)', '運(yùn)維']
index = [df["崗位名"].str.count(i) for i in target_job]
index = np.array(index).sum(axis=0) > 0
job_info = df[index]
job_info.shape

首先我們構(gòu)造了如上七個(gè)目標(biāo)崗位的關(guān)鍵字眼。然后利用count()函數(shù)統(tǒng)計(jì)每一條記錄中，是否包含這七個(gè)關(guān)鍵字眼，如果包含就保留這個(gè)字段;不過不包含就刪除這個(gè)字段，最后查看篩選之后還剩余多少條記錄。

3）目標(biāo)崗位標(biāo)準(zhǔn)化處理

由于目標(biāo)崗位太雜亂，我們需要統(tǒng)一一下

job_list = ['數(shù)據(jù)分析', "數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)","數(shù)據(jù)專員",'數(shù)據(jù)挖掘', '算法',
'大數(shù)據(jù)','開發(fā)工程師', '運(yùn)營(yíng)', '軟件工程', '前端開發(fā)',
'深度學(xué)習(xí)', 'ai', '數(shù)據(jù)庫', '數(shù)據(jù)庫', '數(shù)據(jù)產(chǎn)品',
'客服', 'java', '.net', 'andrio', '人工智能', 'c++',
'數(shù)據(jù)管理',"測(cè)試","運(yùn)維"]
job_list = np.array(job_list)
def rename(x=None,job_list=job_list):
    index = [i in x for i in job_list]
if sum(index) > 0:
return job_list[index][0]
else:
return x
job_info["崗位名"] = job_info["崗位名"].apply(rename)
job_info["崗位名"].value_counts()
# 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)專員、數(shù)據(jù)分析統(tǒng)一歸為數(shù)據(jù)分析
job_info["崗位名"] = job_info["崗位名"].apply(lambda x:re.sub("數(shù)據(jù)專員","數(shù)據(jù)分析",x))
job_info["崗位名"] = job_info["崗位名"].apply(lambda x:re.sub("數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)","數(shù)據(jù)分析",x))

首先我們定義了一個(gè)想要替換的目標(biāo)崗位job_list，將其轉(zhuǎn)換為ndarray數(shù)組。然后定義一個(gè)函數(shù)，如果某條記錄包含job_list數(shù)組中的某個(gè)關(guān)鍵詞，那么就將該條記錄替換為這個(gè)關(guān)鍵詞，如果某條記錄包含job_list數(shù)組中的多個(gè)關(guān)鍵詞，我們只取第一個(gè)關(guān)鍵詞替換該條記錄。接著使用value_counts()函數(shù)統(tǒng)計(jì)一下替換后的各崗位的頻次。最后，我們將“數(shù)據(jù)專員”、“數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)”統(tǒng)一歸為“數(shù)據(jù)分析”。

4.工資水平字段的處理

工資水平字段的數(shù)據(jù)類似于“20-30萬/年”、“2.5-3萬/月”和“3.5-4.5千/月”這樣的格式。我們需要做一個(gè)統(tǒng)一的變化，將數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為“元/月”，然后取出這兩個(gè)數(shù)字，求一個(gè)平均值。

job_info["工資"].str[-1].value_counts()
job_info["工資"].str[-3].value_counts()

index1 = job_info["工資"].str[-1].isin(["年","月"])
index2 = job_info["工資"].str[-3].isin(["萬","千"])
job_info = job_info[index1 & index2]

def get_money_max_min(x):
try:
if x[-3] == "萬":
            z = [float(i)*10000 for i in re.findall("[0-9]+\.?[0-9]*",x)]
elif x[-3] == "千":
            z = [float(i) * 1000 for i in re.findall("[0-9]+\.?[0-9]*", x)]
if x[-1] == "年":
            z = [i/12 for i in z]
return z
except:
return x

salary = job_info["工資"].apply(get_money_max_min)
job_info["最低工資"] = salary.str[0]
job_info["最高工資"] = salary.str[1]
job_info["工資水平"] = job_info[["最低工資","最高工資"]].mean(axis=1)

首先我們做了一個(gè)數(shù)據(jù)篩選，針對(duì)于每一條記錄，如果最后一個(gè)字在“年”和“月”中，同時(shí)第三個(gè)字在“萬”和“千”中，那么就保留這條記錄，否則就刪除。接著定義了一個(gè)函數(shù)，將格式統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為“元/月”。最后將最低工資和最高工資求平均值，得到最終的“工資水平”字段。

5.工作地點(diǎn)字段的處理

由于整個(gè)數(shù)據(jù)是關(guān)于全國的數(shù)據(jù)，涉及到的城市也是特別多。我們需要自定義一個(gè)常用的目標(biāo)工作地點(diǎn)字段，對(duì)數(shù)據(jù)做一個(gè)統(tǒng)一處理。

#job_info["工作地點(diǎn)"].value_counts()
address_list = ['北京', '上海', '廣州', '深圳', '杭州', '蘇州', '長(zhǎng)沙',
'武漢', '天津', '成都', '西安', '東莞', '合肥', '佛山',
'寧波', '南京', '重慶', '長(zhǎng)春', '鄭州', '常州', '福州',
'沈陽', '濟(jì)南', '寧波', '廈門', '貴州', '珠海', '青島',
'中山', '大連','昆山',"惠州","哈爾濱","昆明","南昌","無錫"]
address_list = np.array(address_list)

def rename(x=None,address_list=address_list):
    index = [i in x for i in address_list]
if sum(index) > 0:
return address_list[index][0]
else:
return x
job_info["工作地點(diǎn)"] = job_info["工作地點(diǎn)"].apply(rename)

首先我們定義了一個(gè)目標(biāo)工作地點(diǎn)列表，將其轉(zhuǎn)換為ndarray數(shù)組。接著定義了一個(gè)函數(shù)，將原始工作地點(diǎn)記錄，替換為目標(biāo)工作地點(diǎn)中的城市。

6.公司類型字段的處理

這個(gè)很容易，就不詳細(xì)說明了。

job_info.loc[job_info["公司類型"].apply(lambda x:len(x)<6),"公司類型"] = np.nan
job_info["公司類型"] = job_info["公司類型"].str[2:-2]

7.行業(yè)字段的處理

每個(gè)公司的行業(yè)字段可能會(huì)有多個(gè)行業(yè)標(biāo)簽，但是我們默認(rèn)以第一個(gè)作為該公司的行業(yè)標(biāo)簽。

# job_info["行業(yè)"].value_counts()
job_info["行業(yè)"] = job_info["行業(yè)"].apply(lambda x:re.sub(",","/",x))
job_info.loc[job_info["行業(yè)"].apply(lambda x:len(x)<6),"行業(yè)"] = np.nan
job_info["行業(yè)"] = job_info["行業(yè)"].str[2:-2].str.split("/").str[0]

8.經(jīng)驗(yàn)與學(xué)歷字段的處理

關(guān)于這個(gè)字段的數(shù)據(jù)處理，我很是思考了一會(huì)兒，不太好敘述，放上代碼自己下去體會(huì)。

job_info["學(xué)歷"] = job_info["經(jīng)驗(yàn)與學(xué)歷"].apply(lambda x:re.findall("本科|大專|應(yīng)屆生|在校生|碩士",x))
def func(x):
if len(x) == 0:
return np.nan
elif len(x) == 1 or len(x) == 2:
return x[0]
else:
return x[2]
job_info["學(xué)歷"] = job_info["學(xué)歷"].apply(func)

9.工作描述字段的處理

對(duì)于每一行記錄，我們?nèi)コＳ迷~以后，做一個(gè)jieba分詞。

with open(r"G:\8泰迪\python_project\51_job\stopword.txt","r") as f:
    stopword = f.read()
stopword = stopword.split()
stopword = stopword + ["任職","職位"," "]

job_info["工作描述"] = job_info["工作描述"].str[2:-2].apply(lambda x:x.lower()).apply(lambda x:"".join(x))\
    .apply(jieba.lcut).apply(lambda x:[i for i in x if i not in stopword])
job_info.loc[job_info["工作描述"].apply(lambda x:len(x) < 6),"工作描述"] = np.nan

10.公司規(guī)模字段的處理

#job_info["公司規(guī)模"].value_counts()
def func(x):
if x == "['少于50人']":
return "<50"
elif x == "['50-150人']":
return "50-150"
elif x == "['150-500人']":
return '150-500'
elif x == "['500-1000人']":
return '500-1000'
elif x == "['1000-5000人']":
return '1000-5000'
elif x == "['5000-10000人']":
return '5000-10000'
elif x == "['10000人以上']":
return ">10000"
else:
return np.nan
job_info["公司規(guī)模"] = job_info["公司規(guī)模"].apply(func)

11.構(gòu)造新數(shù)據(jù)

我們針對(duì)最終清洗干凈的數(shù)據(jù)，選取需要分析的字段，做一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

feature = ["公司名","崗位名","工作地點(diǎn)","工資水平","發(fā)布日期","學(xué)歷","公司類型","公司規(guī)模","行業(yè)","工作描述"]
final_df = job_info[feature]
final_df.to_excel(r"G:\8泰迪\python_project\51_job\詞云圖.xlsx",encoding="gbk",index=None)

五、字段的特殊處理

由于我們之后需要針對(duì)不同的崗位名做不同的詞云圖處理，并且是在tableau中做可視化展示，因此我們需要按照崗位名分類，求出不同崗位下各關(guān)鍵詞的詞頻統(tǒng)計(jì)。

import numpy as np
import pandas as pd
import re
import jieba
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

df = pd.read_excel(r"G:\8泰迪\python_project\51_job\new_job_info1.xlsx",encoding="gbk")
df

def get_word_cloud(data=None, job_name=None):
    words = []
    describe = data['工作描述'][data['崗位名'] == job_name].str[1:-1]
    describe.dropna(inplace=True)
    [words.extend(i.split(',')) for i in describe]
    words = pd.Series(words)
    word_fre = words.value_counts()
return word_fre

zz = ['數(shù)據(jù)分析', '算法', '大數(shù)據(jù)','開發(fā)工程師', '運(yùn)營(yíng)', '軟件工程','運(yùn)維', '數(shù)據(jù)庫','java',"測(cè)試"]
for i in zz:
    word_fre = get_word_cloud(data=df, job_name='{}'.format(i))
    word_fre = word_fre[1:].reset_index()[:100]
    word_fre["崗位名"] = pd.Series("{}".format(i),index=range(len(word_fre)))
    word_fre.to_csv(r"G:\8泰迪\python_project\51_job\詞云圖\bb.csv", mode='a',index=False, header=None,encoding="gbk")

六、tableau可視化展示

1.熱門城市的用人需求TOP10

2.熱門城市的崗位數(shù)量TOP10

3.不同工作地點(diǎn)崗位數(shù)量的氣泡圖

4.熱門崗位的薪資待遇

5.熱門行業(yè)的薪資待遇

6.可視化大屏的“動(dòng)態(tài)”展示

這里最終就不做結(jié)論分析了，因?yàn)榻Y(jié)論通過上圖，就可以很清晰的看出來。想學(xué)習(xí)實(shí)踐的同學(xué)可以下載源碼自己分析哦！

源碼鏈接：https://pan.baidu.com/s/1ZF_r8FKGeYxalqvz25IQwA 提取碼：hbix