[已解决]pandas的应用

# 新需求：
# 1.去掉 地点 列里的方括号
# 2.计算 行业平均工资
df = pd.read_csv('lagou_r_new.csv')
print(df.head())
print(df.columns)

# 1. 去掉 公司 列里的方括号
r = df['地点'].apply(lambda s: s.replace('[','').replace(']', '')) 
print(r.head())
print( pd.concat( [df[df.columns[:3]], r , df[df.columns[4:]] ], axis=1).head() )

# 2.计算 行业平均工资
# 思路：
# 因 薪资 是 8k-15k 的形式，可以将 k 替换为 000 ， - 替换为 + ；
# 然后进行 eval() 求和，即 变成 eval(‘8000’+‘15000’) , 再 除以 2 即 每个岗位的平均薪资

df_rep = df['薪资'].apply(lambda s: eval(s.replace('k','000').replace('K', '000').replace('-', '+'))) # 返回的是 列表/序列（Series)！
print(df_rep.head()) # 

df_rep = pd.DataFrame(df_rep)
# hy = df['公司状况'].apply(lambda s: s.split(' / ')[0]) # 行业分类。。
# print(hy)
# avg = df_rep.groupby(hy)[['薪资']].mean()

# 以 求 各城市平均薪资 为例（行业列还没清洗好，数据脏乱）
avg = df_rep.groupby(by=df['城市'])['薪资'].mean().round() 
print(avg.sort_values(ascending=False))  

# 我勒个去，北上深 40K+ , 原来 年薪40万 是这样来的，哈哈