主要内容是进行数据读取，数据概述，数据清洗和整理，分析和可视化。按照本教程，相信大家的Pandas会上到一个新台阶，遇到文中没有提及的错误，通过搜索引擎解决吧。
首先载入我们的练习数据。
在pandas中，常用的载入函数是read_csv。除此之外还有read_excel和read_table，table可以读取txt。若是服务器相关的部署，则还会用到read_sql，直接访问数据库，但它必须配合mysql相关包。
read_csv拥有诸多的参数，encoding是最常用的参数之一，它用来读取csv格式的编码。这里使用了gb2312，该编码常见于windows，如果报错，可以尝试utf-8。
sep参数是分割符，有些csv文件用逗号分割列，有些是分号，有些是\t，这些都需要具体设置。header参数为是否使用表头作为列名。
names参数可以为列设置额外的名字，比如csv中的表头是中文，但是在pandas中最好转换成英文。
上述是主要的参数，其他参数有兴趣可以学习。一般来说，csv的数据都是干净的，excel文件则有合并单元格这种恶心的玩意，尽量避免。
现在有了数据df，首先对数据进行快速的浏览。
这里列举出了数据集拥有的各类字段，一共有6876个，其中companyLabelList，businessZones，secondType，positionLables都存在为空的情况。
公司id和职位id为数字，其他都是字符串。
因为数据集的数据比较多，如果我们只想浏览部分的话，可以使用head函数，显示头部的数据，默认5，也可以自由设置参数，如果是尾部数据则是tail。
数据集中，最主要的脏数据是薪资这块，后续我们要拆成单独的两列。
看一下是否有重复的数据。
unique函数可以返回唯一值，数据集中positionId是职位ID，值唯一。配合len函数计算出唯一值共有5031个，说明有多出来的重复值。
使用drop_duplicates清洗掉。
drop_duplicates函数通过subset参数选择以哪个列为去重基准。keep参数则是保留方式，first是保留第一个，删除后余重复值，last还是删除前面，保留最后一个。
duplicated函数功能类似，但它返回的是布尔值。
接下来加工salary薪资字段。目的是计算出薪资下限以及薪资上限。
薪资内容没有特殊的规律，既有小写k，也有大小K，还有「k以上」这种蛋疼的用法，k以上只能上下限默认相同。
这里需要用到pandas中的apply。它可以针对DataFrame中的一行或者一行数据进行操作，允许使用自定义函数。
我们定义了个cut_word函数，它查找「-」符号所在的位置，并且截取薪资范围开头至K之间的数字，也就是我们想要的薪资上限。
apply将cut_word函数应用在salary列的所有行。
「k以上」这类脏数据怎么办呢？find函数会返回-1，如果按照原来的方式截取，是word[:-2]，不是我们想要的结果，所以需要加一个if判断。
因为python大小写敏感，我们用upper函数将k都转换为K，然后以K作为截取。这里不建议用「以上」,因为有部分脏数据不包含这两字。
在word_cout函数增加了新的参数用以判断返回bottom还是top。apply中，参数是添加在函数后面，而不是里面的。这点需要注意。
把topSalary和bottomSalary都改成int类型的。
接下来求解平均薪资。
数据类型转换为数字，这里引入新的知识点，匿名函数lambda。很多时候我们并不需要复杂地使用def定义函数，而用lamdba作为一次性函数。
lambda x: * ，前面的lambda x:理解为输入，后面的星号区域则是针对输入的x进行运算。案例中，因为同时对top和bottom求平均值，所以需要加上x.bottomSalary和x.topSalary。word_cut的apply是针对Series，现在则是DataFrame。
axis是apply中的参数，axis=0表示将函数用在行，axis=1则是列。
这里的lambda可以用(df_duplicates.bottomSalary + df_duplicates.topSalary)/2替代。
到此，数据清洗的部分完成。切选出我们想要的内容进行后续分析(大家可以选择更多数据)。
先对数据进行几个描述统计。
value_counts是计数，统计所有非零元素的个数，以降序的方式输出Series。数据中可以看到北京招募的数据分析师一骑绝尘。
我们可以依次分析数据分析师的学历要求，工作年限要求等。
针对数据分析师的薪资，我们用describe函数。
它能快速生成各类统计指标。数据分析师的薪资的平均数是17k，中位数是15k，两者相差不大，最大薪资在75k，应该是数据科学家或者数据分析总监档位的水平。
标准差在8.99k，有一定的波动性，大部分分析师薪资在17+-9k之间。
一般分类数据用value_counts，数值数据用describe，这是最常用的两个统计函数。
说了这么多文字，还是不够直观，我们用图表说话。
pandas自带绘图函数，它是以matplotlib包为基础封装，所以两者能够结合使用。
首先加载字体管理包，设置一个载入中文字体的变量，不同系统的路径不一样。boxplot是我们调用的箱线图函数，column选择箱线图的数值，by是选择分类变量，figsize是尺寸。
ax.get_xticklabels获取坐标轴刻度，即无法正确显示城市名的白框，利用set_fontpeoperties更改字体。于是获得了我们想要的箱线图。改变字体还有其他方法，
大家可以网上搜索关键字「matplotlib 中文字体」，都有相应教程。
从图上我们看到，北京的数据分析师薪资高于其他城市，尤其是中位数。上海和深圳稍次，广州甚至不如杭州。
现在来处理标签数据。
现在的目的是统计数据分析师的标签。它只是看上去干净的数据，元素中的[]是无意义的，它是字符串的一部分，和数组没有关系。
你可能会想到用replace这类函数。但是它并不能直接使用。df_clean.positionLables.replace会报错，为什么呢？因为df_clean.positionLables是Series，并不能直接套用replace。apply是一个好方法，但是比较麻烦。
这里需要str方法。
dropna()将所有含有NaN项的行删除，dropna()经常用来清理无效数据。
str方法允许我们针对列中的元素，进行字符串相关的处理，这里的[1:-1]不再是DataFrame和Series的切片，而是对字符串截取，这里把[]都截取掉了。
如果漏了str，就变成选取Series第二行至最后一行的数据，切记。
使用完str后，它返回的仍旧是Series，当我们想要再次用replace去除空格。还是需要添加str的。现在的数据已经干净不少。
positionLables本身有空值，所以要删除，不然容易报错。再次用str.split方法，把元素中的标签按「,」拆分成列表。
这里是重点，通过apply和value_counts函数统计标签数。因为各行元素已经转换成了列表，所以value_counts会逐行计算列表中的标签，apply的灵活性就在于此，它将value_counts应用在行上，最后将结果组成一张新表。
这里的运算速度会有点慢，别担心。
用unstack完成行列转换，看上去有点怪，因为它是统计所有标签在各个职位的出现次数，绝大多数肯定是NaN。
将空值删除，并且重置为DataFrame，此时level_0为标签名，level_1为df_index的索引，也可以认为它对应着一个职位，0是该标签在职位中出现的次数，之前我没有命名，所以才会显示0。部分职位的标签可能出现多次，这里忽略它。reset_index可以还原索引，重新变为默认的整型索引。
最后用groupby计算出标签出现的次数。到这里，已经计算出我们想要的结果。除了这种方法，也可以使用for循环，大家可以试着练习一下，效率会慢不少。
这种写法的缺点是占用内存较大，拿空间换时间，具体取舍看大家了。
加载wordcloud，anaconda没有，自行下载吧。清洗掉引号，设置词云相关的参数。因为我是在jupyter中显示图片，所以需要额外的配置figsize，不然wide和height的配置无效。wordcloud也兼容pandas，所以直接将结果传入，然后显示图片，去除坐标。大功告成。
