用 Python 分析招聘岗位，结果 Python 薪资竟然垫底。。。

今天进行 BOSS 直聘岗位分析的最后一部分，以不同企业为切入点，看看在招聘的企业中，哪些是市场上的“大鱼”，有想法的可不要错过呦!

全国数据汇总

首先我们先来看下9个城市招聘数据的汇总情况

数据汇总

首先读取所有的文件数据，再通过 concat 函数合并

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) 

计算平均薪资

由于抓取到的薪资都是一个范围值，所以需要简单处理下，求出每个岗位的平均薪资

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) 

招聘平均薪资排行

先来看看全国企业中，招聘薪资前十的都是哪些公司

从上面的统计可以看出，大多数企业都是仅仅有一个岗位在招聘当中，而且给出的薪资都是相当诱人的。

而排行第一的慧择信息集团，好像还是一个新生企业，从平均薪资来看，3个在招的岗位薪资应该都是很高的，看来应该是一家极具潜力的公司。

招聘岗位数量排行

下面再来看下全国范围内企业的招聘数量

对于榜单的前两名，不多说了，知道的都懂!

榜单的其余部分，可都是货真价实的大厂，其中 VIVO 最为抢眼啊，58个在招岗位，平均薪资可以给到38K+，看着都眼红!

同时阿里集团和蚂蚁金服，作为中国互联网的圣地，无论是在招岗位还是薪资待遇，都是国内顶级了。

而腾讯，BOSS 直聘的薪资待遇也是非常好的。至于京东和华为，好像多少有些落后了，不过京东咱不清楚，华为的年终奖可是业界有名，传说中高级别员工都看不上那点工资呀。

下面我们再把榜单扩展到前20名，为了效果，我把前两名去掉了，不是我太残忍，而是我不能忍!

看下榜单，基本囊括了中国所有出名的大厂，而且不但在招岗位多，给到的薪资也很有竞争力，有钱任性啊。

高薪岗位分布

下面我们再看下，高薪岗位前30名中，岗位类型的分布情况

可以看到，近期大火的数据分析岗位占据了将近一半的比例，看来这个岗位的火爆还是有其薪资的强大支撑的。

接下来 Java 和产品经理的岗位数量不相上下，而最为可怜的就是 Python 岗了，虽然号称全球最火，可是真正的高薪岗位却少之又少，难道是因为其上手容易，所以比较好招人嘛?

那么我们再来比较下这四种岗位的总体岗位数量和平均薪资情况，虽然平均薪资看起来是一刀切，但是还是可以在一定程度上反映出不同岗位之间的薪资差距的

可以看出，平均薪资最高的仍然是 Java，而且在招的岗位也是最多的，所以说成为一名合格的 Java 工程师还是最好的从业选择?

而数据分析岗位的总体平均薪资竟然成为了最低的，不过仍然有接近15K的水平，这是不是说明高级的数据分析专家和低阶的数据分析员们正在两极分化的路上越走越远呢!

好了，对于全国的岗位分析暂时就这么多，下面再一起来看看不同城市的数据情况，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城市的数据，来简单分析下。

四巨头平均薪资

同样的，我们先来看下四座城市平均招聘薪资最高的排行榜情况

平均薪资排行

（编辑：核心网）

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