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万年的编程语言之争,这次要用薪资高低来决定胜负了!

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本文主要用Python爬取拉勾网不同编程语言职位信息,包括Python岗、Java岗、C++岗、PHP岗、C#岗位(5岗),再用R语言对影响薪资的因素进行分析。由于拉勾网的职位信息只显示30页,一页15个职位信息,如果单独爬取一个城市的岗位信息,只有几页是匹配的信息,信息量太小,分析没有说服力。因此,本文爬取拉勾网全国职位信息。主要包括三部分内容:

  • 爬取拉勾网5岗职位信息,以Python岗为例;

  • 以Python岗位信息为例,分析影响薪资的因素;

  • 5岗之间薪水因素影响比较分析。


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爬取拉勾网5岗职位信息——以Python岗为例


我们抓取的信息包括Python岗位名称、公司名称、薪资、工作经验、学历、公司规模、公司福利。

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##以python岗位为例,运用selenium+Chrome()爬取岗位信息
# coding=UTF-8
from lxml import etree
from selenium import webdriver
import time
import csv

browser = webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.lagou.com/jobs/list_PYTHON?px=default&city=%E5%85%A8%E5%9B%BD#filterBox')
browser.implicitly_wait(10)

def get_dates(selector):
        items = selector.xpath('//*[@id="s_position_list"]/ul/li')
        for item in items:
            yield {
                'Name': item.xpath('div[1]/div[1]/div[1]/a/h3/text()')[0],
                'Company': item.xpath('div[1]/div[2]/div[1]/a/text()')[0],
                'Salary': item.xpath('div[1]/div[1]/div[2]/div/span/text()')[0],
                'Education': item.xpath('div[1]/div[1]/div[2]/div//text()')[3].strip(),
                'Size': item.xpath('div[1]/div[2]/div[2]/text()')[0].strip(),
                'Welfare': item.xpath('div[2]/div[2]/text()')[0]
            }
def main():
    i = 0
    for i in range(30):
        selector = etree.HTML(browser.page_source)
        browser.find_element_by_xpath('//*[@id="order"]/li/div[4]/div[2]').click()
        time.sleep(5)
        print('第{}页抓取完毕'.format(i+1))
        for item in get_dates(selector):
            print(item)
        with open('Py.csv''a', newline=''as csvfile:  ##Py.csv是文件的保存路径,这里默认保存在工作目录
            fieldnames = ['Name''Company''Salary''Education''Size''Welfare']
            writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
            writer.writeheader()
            for item in get_dates(selector):
                writer.writerow(item)
        time.sleep(5)
    browser.close()
if __name__=='__main__':
    main()

抓取结果如下:

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将抓取结果循环写入csv文件:

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此外还抓取了Java岗、C++岗、PHP岗、C#岗位4岗的信息,代码和抓取Python岗位信息类似。


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以Python岗位信息为例,分析影响薪资的因素


这里包括数据清洗部分和数据分析部分两部分内容。

数据清洗部分

data<-read.csv("E://Data For R/RData/Py.csv")
data[sample(1:nrow(data),size=10),]

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在抓取过程中,由于将Python字典循环写入csv文件,因此列名也被循环写在csv文件中。

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考虑本文主要分析影响薪资的因素,这里去除Name和Company两列。

##去除Name和Company两列
DATA<-data[,-c(1,2)]
##将python字典循环写入csv文件时,标题也会被写入,去除多余的标题
##查找哪些行是标题重复的行
which(DATA$Salary %in"Salary")
 [1]  16  32  48  64  80  96 102 118 134 150 166 182 198 214 230 246 262 278 294 310 326 342 358 374 390 406 422 438 454 470 486 502 518
[34] 534 550 566
##去除多余的标题所在的行
DATA<-DATA[-(which(DATA$Salary %in"Salary")),]
dim(DATA)
[1] 545   4

1.变量Salary

变量Salary一般都是范围值,用“-”连接,但是不排除有XXK以上,例如10k以上这种表示形式,或者其他形式,这里需要处理一下。

##如果薪资是一个范围值,都是"-"连接,注意,薪资是一个范围值,匹配末尾结束k值需要注意,有大写K和小写k两种形式。
newdata<-DATA[grep('\\-',DATA$Salary),]
dim(newdata)
[1544   4
##对比前面dim(DATA),说明薪水少了一行,Salary具有其他的表示形式。
##这里将范围薪水的值分成底薪和高薪两部分,后面取平均值来表示薪水
library(tidyr)
library(stringr)
newdata<-separate(data=newdata,col=Salary,into=c("lowsalary","highsalary"),sep="-")
##分别去除后面的k值,注意k有大写和小写两种形式
newdata$lowsalary<-str_replace(newdata$lowsalary,'k|K',"")##  |表示或的关系
newdata$highsalary<-str_replace(newdata$highsalary,'k|K',"")
newdata$lowsalary<-as.numeric(newdata$lowsalary)##转换数据类型
newdata$highsalary<-as.numeric(newdata$highsalary)
newdata$salary<-(newdata$lowsalary+newdata$highsalary)/2
newdadat<-newdata[,-c(1,2)]##去除原有的lowsalary和highsalary

2.变量Education

###Education部分
##首先将Education中工作经验和学历分开
newdata<-separate(data = newdata,col=Education,into=c("Experience","Graduate"),sep = '/')
table(newdata$Experience)
经验1-3年     经验1年以下       经验3-5年      经验5-10年        经验不限  经验应届毕业生  
 187               6             261              46              37               7 
table(newdata$Graduate)
 本科  不限  大专  硕士 
  447    27    63     7 

3.变量Size

##此处以公司人数作为描述公司规模的标准
newdata<-separate(data=newdata,col=Size,into=c('Type','Rong','Number'),sep='/')
table(newdata$Number)

 15-50人   150-500人  2000人以上    50-150人  500-2000人    少于15人 
   76         139         117         119          82          11 
table(newdata$Rong)
A轮          B轮          C轮    D轮及以上   不需要融资     上市公司       天使轮       未融资  
86           81           54           30          132           80           33           48 
##将Type去除   
newdata<-newdata[,-3]

4.变量Welfare

Welfare<-newdata[,"Welfare"]
##将Welfare去除
newdata<-newdata[,-5]
head(newdata)

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到此,数据清洗部分内容全部结束。

数据分析部分

1.工资与工作年限的关系

library(ggplot2)
ggplot(newdata,aes(x=Experience,y=salary))+geom_boxplot(col="red")

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符合大众的认知,从事Python的应届毕业生起始工资平均值在5K左右,且薪资水平跨度最小。经验5-10年的工资水平跨度最大,主要可能是因为,有一部分转为技术管理岗位,工资较低的可能还在继续码代码,是不是对广大同胞们的警告啊.......

2.工资与学历的关系(专科,本科,研究生,不限)

ggplot(newdata,aes(x=Graduate,y=salary))+geom_boxplot(col="red")
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这里是否能说明学历在一定程度上的重要性?学历本科的工资跨度比较大,因为工作经验的不同导致了薪资的差异。

3.工资与公司融资的关系

ggplot(newdata,aes(x=Rong,y=salary))+geom_boxplot(col="red")
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对于这部分知识是盲点,但是可以看出融资公司(上市也是一种融资方式)比没有融资的公司平均工资要高出不少,这部分是不是可以是以后找工作的一个风向标......

4.工资与公司大小的关系

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公司规模越大,平均的工资也越高。

5.工资与工作时间和学历的关系

library(ggthemes)
library(scales)
ggplot(newdata,aes(x=Experience,y=salary,fill=factor(Graduate)))+
geom_boxplot()+
geom_hline(aes(yintercept=20),color="red",linetype="dashed",lwd=1)+
scale_y_continuous(labels=dollar_format())+theme_few()
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这张图告诉我们,在大部分情况下,没(Ren)钱(Chou)就要多读书。不管是经验经验1年以下、经验3-5年、经验5-10年、经验不限的情况下,拥有硕士学历的平均收入都普遍高于本科,本科都高于大专(这里完全没有歧视低学历之意)。

6.公司福利的云图

##公司福利的云图
library(jiebaR)
Welfare<-as.character(Welfare)
wk = worker()
seg_words<-wk[Welfare]
library(plyr)
library(wordcloud)
tableWord<-count(seg_words)
windowsFonts(myFont=windowsFont("华文彩云")) ##使用华文彩云字体
wordcloud(tableWord[,1],tableWord[,2],random.order=F,col= rainbow(100),family="myFont")
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现在公司的福利贴有“弹性工作,氛围好,团队,大牛,技术,五险一金”等标签来吸引求职者眼球。


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5岗之间薪水因素影响比较分析


1.Python岗、Java岗、C++岗、PHP岗、C#岗位的平均薪水

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抓取拉勾网职位信息,可以看出Python和Java的平均薪资较高,C#的平均工资最低。

由此也验证Python近几年火热的态势,由于AI的火热,Python的需求越来越大,传统的Java也比较强势,薪资待遇较高。

2.相同工作经验不同职位信息薪水比较

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对于不同工作经验,不同编程语言平均薪水还是有较大的差异。

3.相同学历信息不同职位信息薪水比较

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通过硕士、本科、大专、不限四种比较,硕士的总体薪资高于本科。

4.同一职位不同学历信息薪水比较

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总的看来,在每个职业,硕士学历的平均薪水高于本科,本科的平均薪水高于大专。

作者:徐涛,19年应届毕业生,专注于珊瑚礁研究,喜欢用R各种清洗数据,知乎用户@parkson。

声明:本文为公众号数据森麟投稿,版权归对方所有。

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