def getBarData(educational, workExpirence): salaryList = ['0-10k', '10-20k', '20-30k', '30-40k', '40k以上'] if educational == '不限' and workExpirence == '不限': jobs = JobInfo.objects.all() elif workExpirence == '不限': jobs = JobInfo.objects.filter(educational=educational) elif educational == '不限': jobs = JobInfo.objects.filter(workExperience=workExpirence) else: jobs = JobInfo.objects.filter(educational=educational, workExperience=workExpirence) jobsType = {} for j in jobs: if j.pratice == 0: if jobsType.get(j.type, -1) == -1: jobsType[j.type] = [json.loads(j.salary)[1]] else: jobsType[j.type].append(json.loads(j.salary)[1]) barData = {} for k, v in jobsType.items(): if not barData.get(k, 0): barData[k] = [0 for x in range(5)] for i in v: s = i / 1000 if s < 10: barData[k][0] += 1 elif s >= 10 and s < 20: barData[k][1] += 1 elif s >= 20 and s < 30: barData[k][2] += 1 elif s >= 30 and s < 40: barData[k][3] += 1 else: barData[k][4] += 1 legend = list(barData.keys()) if len(legend) == 0: legend = None return salaryList, barData, list(barData.keys())有数据分析的代码是哪几行
时间: 2024-04-28 22:26:27 浏览: 83
这段代码是一个 Django 项目中的一个函数,用于获取职位信息的薪资柱状图数据。根据用户选择的学历和工作经验,统计不同职位类型在不同薪资范围内的职位数量,并将结果转换成前端需要的格式,返回一个列表。
数据分析的代码是在第13-25行的循环中,通过对每个职位的薪资进行分段统计,计算出每个职位在不同薪资范围内的职位数量。这里将薪资分为了五个区间,分别是0-10k、10-20k、20-30k、30-40k、40k以上。这样可以更直观地展示不同职位的薪资水平分布情况。
需要注意的是,这段代码只是对职位信息进行简单的分类和统计,并未进行更深入的数据分析。如果需要进行更深入的数据分析,需要采集更多的数据,并使用适当的算法进行分析和建模。
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def getBarData(educational, workExpirence): salaryList = ['0-10k', '10-20k', '20-30k', '30-40k', '40k以上'] if educational == '不限' and workExpirence == '不限': jobs = JobInfo.objects.all() elif workExpirence == '不限': jobs = JobInfo.objects.filter(educational=educational) elif educational == '不限': jobs = JobInfo.objects.filter(workExperience=workExpirence) else: jobs = JobInfo.objects.filter(educational=educational, workExperience=workExpirence) jobsType = {} for j in jobs: if j.pratice == 0: if jobsType.get(j.type, -1) == -1: jobsType[j.type] = [json.loads(j.salary)[1]] else: jobsType[j.type].append(json.loads(j.salary)[1]) barData = {} for k, v in jobsType.items(): if not barData.get(k, 0): barData[k] = [0 for x in range(5)] for i in v: s = i / 1000 if s < 10: barData[k][0] += 1 elif s >= 10 and s < 20: barData[k][1] += 1 elif s >= 20 and s < 30: barData[k][2] += 1 elif s >= 30 and s < 40: barData[k][3] += 1 else: barData[k][4] += 1 legend = list(barData.keys()) if len(legend) == 0: legend = None return salaryList, barData, list(barData.keys())代码解释,有数据分析吗?
这段代码是一个获取柱状图数据的函数,接受两个参数:教育程度和工作经验。函数首先根据传入的参数筛选出符合条件的职位信息(JobInfo),然后对符合条件的职位按照职位类型进行分组,统计每个职位类型的薪资分布情况,并返回一个包含薪资分布数据的字典(barData)和职位类型的列表(legend)。
具体来说,函数将薪资分为五个档次('0-10k', '10-20k', '20-30k', '30-40k', '40k以上'),并统计每个职位类型落在不同薪资档次的职位数量,最终将结果保存到barData字典中。函数还会对barData字典进行一些处理,使其可以直接用于绘制柱状图。最后,函数返回三个值:薪资档次列表(salaryList)、薪资分布数据字典(barData)和职位类型列表(legend)。
从数据分析的角度来看,这段代码实现了一种简单的数据聚合和可视化方法,可以用于快速了解某个行业或职位类型的薪资分布情况。
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