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！
用 Python 分析 BOSS 岗位，Python 的薪资排名令人意外。。。

警告：本教程仅用作学习交流，请勿用作商业盈利，违者后果自负！如本文有侵犯任何组织集团公司的隐私或利益，请告知联系删除！！！

这次我依然使用在上一篇文章中得到的文件，获取文件的方法，可以查看上一篇哦

再爬 Boss 直聘，探究哪种岗位更好就业

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
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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
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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！
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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
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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
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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？