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头歌实验平台-Python-Scrapy爬虫之拉勾网招聘数据分析(第4,5关)_头歌最低薪资柱状图

头歌最低薪资柱状图

首先十分感谢在博主(Radish_c-CSDN博客)的帮助下,完成了这个实验的1-3关,然后第4-5关就卡住了,然后搜了好久,这个实验4和5平台上只有博主 (Radish_c-CSDN博客)这个需要更改命令行的答案,博主的原文章在这里

Python应用-Scrapy爬虫之拉勾网招聘数据分析-CSDN博客

Python应用-Scrapy爬虫之拉勾网招聘数据分析(4,5关)_最低薪资柱状图csdn-CSDN博客

so,更新了一个可以直接通过的第4关、第5关的代码

第4关

  1. #********** Begin **********#
  2. #1.导入基础包
  3. import numpy as np
  4. import pandas as pd
  5. import matplotlib
  6. # Force matplotlib to not use any Xwindows backend.
  7. matplotlib.use('Agg')
  8. import matplotlib.pyplot as plt
  9. import re
  10. #2.导入文档数据
  11. path = r'step4/'
  12. filePath = path+r'positions.csv'
  13. df = pd.read_csv(filePath,encoding='gbk')
  14. #3.分析数据
  15. b1 = pd.DataFrame(df['salarylow'].value_counts())
  16. b1.sort_index(inplace=True)
  17. X = b1.index.tolist()
  18. Y = list(b1.salarylow)
  19. #4.画图
  20. x = np.arange(len(X))+1
  21. width = 0.5
  22. fig,ax = plt.subplots()
  23. ax.bar(x,Y,width)
  24. for p in ax.patches:
  25. ax.annotate(str(p.get_height()), xy=(p.get_x(), p.get_height()))
  26. #********** End **********#
  27. plt.savefig(path+r'/yourimg/'+r'bar.png') #存储图片

第5关

  1. #********** Begin **********#
  2. #1.导入基础包
  3. import numpy as np
  4. import pandas as pd
  5. import matplotlib
  6. #强制matplotlib不使用任何Xwindows后端(X Window图形用户接口)
  7. matplotlib.use('Agg')
  8. import matplotlib.pyplot as plt
  9. import re
  10. # 防止中文乱码
  11. matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
  12. matplotlib.rcParams['font.family']='sans-serif'
  13. #2.导入文档数据
  14. path = r'step5/'
  15. filePath = path + r'positions.csv'
  16. df = pd.read_csv(filePath,encoding = 'gbk')
  17. #3.分析数据
  18. c = pd.DataFrame(df['salarylow'].value_counts())
  19. c.sort_index(inplace=True)
  20. X1 = c.index.tolist()
  21. Y1 = list(c.salarylow)
  22. d = pd.DataFrame(df['salaryhigh'].value_counts())
  23. d.sort_index(inplace=True)
  24. X2 = d.index.tolist()
  25. Y2 = list(d.salaryhigh)
  26. x1 = np.arange(len(X1))+1
  27. x2 = np.arange(len(X2))+1
  28. #4.画图
  29. plt.title('薪资走势图') #给图设置标题
  30. plt.plot(x1, Y1, color='g', label='salarylow')
  31. plt.plot(x2, Y2, color='red', label='salaryhigh')
  32. plt.legend() # 显示图例
  33. plt.xlabel('薪资')
  34. plt.ylabel('职位数')
  35. #********** End **********#
  36. plt.savefig(path+r'/yourimg/'+r'plot.png') #存储图片

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