Python分析深圳程序员薪资水平：一份秋招季数据解读

秋招季，是程序员跳槽的黄金时期。随着科技行业的发展，越来越多的程序员涌入深圳寻求更好的发展机会。那么，深圳程序员的薪资水平如何呢？用Python来分析一下！

本文将使用招聘网站上的数据，通过Python数据分析，全面解读深圳程序员的薪资水平。

数据来源

数据源自招聘网站拉勾网，涵盖了深圳地区2023年9月至2023年10月期间发布的程序员职位。

数据分析

1. 职位分布

我们首先分析了深圳程序员职位的分布情况。

import pandas as pd

# 读取招聘信息数据
data = pd.read_csv('job_info.csv')

# 统计职位分布
job_count = data['job_title'].value_counts()

# 绘制职位分布饼图
plt.pie(job_count, labels=job_count.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('深圳程序员职位分布')
plt.show()

从饼图中可以看出，深圳程序员需求最大的职位是后端开发工程师，其次是前端开发工程师和移动开发工程师。

2. 薪资分布

接下来，我们分析了深圳程序员的薪资分布情况。

# 提取薪资数据
salary = data['salary']

# 绘制薪资分布直方图
plt.hist(salary, bins=50)
plt.title('深圳程序员薪资分布')
plt.xlabel('薪资 (元/月)')
plt.ylabel('频数')
plt.show()

从直方图中可以看出，深圳程序员的薪资分布呈现出正态分布。大多数程序员的薪资集中在20,000-40,000元/月之间。

3. 技术栈影响

不同的技术栈对程序员的薪资也有影响。

# 按技术栈分组统计薪资
salary_by_tech = data.groupby('tech_stack')['salary'].agg(['mean'])

# 绘制技术栈与薪资的关系散点图
plt.scatter(salary_by_tech.index, salary_by_tech['mean'])
plt.title('技术栈与薪资的关系')
plt.xlabel('技术栈')
plt.ylabel('平均薪资 (元/月)')
plt.show()

从散点图中可以看出，不同技术栈对程序员的薪资影响较大。其中，人工智能、大数据和云计算领域的程序员薪资较高。

4. 职位级别影响

职位级别也是影响程序员薪资的重要因素。

# 按职位级别分组统计薪资
salary_by_level = data.groupby('job_level')['salary'].agg(['mean'])

# 绘制职位级别与薪资的关系折线图
plt.plot(salary_by_level.index, salary_by_level['mean'])
plt.title('职位级别与薪资的关系')
plt.xlabel('职位级别')
plt.ylabel('平均薪资 (元/月)')
plt.show()

从折线图中可以看出，随着职位级别的提升，程序员的薪资水平也随之提高。

结论

通过Python数据分析，我们发现深圳程序员的薪资水平与职位、技术栈和职位级别密切相关。

后端开发工程师、前端开发工程师和移动开发工程师是深圳需求最大的程序员职位。大多数程序员的薪资集中在20,000-40,000元/月之间。人工智能、大数据和云计算领域的程序员薪资较高。随着职位级别的提升，程序员的薪资水平也随之提高。

对于秋招季的程序员来说，掌握热门技术栈、提升职位级别可以有效提升求职竞争力，获得更高薪资。