前言

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

项目背景

2018年,被称为互联网的寒冬之年。无论大小公司,纷纷走上了裁员之路,还有一些比较惨的,直接关门大吉。2019年上半年,甲骨文裁掉大量35岁左右的程序员,谁也没想到,IT界退休年龄这么早!而内心OS:我的房贷还没还清。。。。

假设你是人力资源总监,你该向谁开刀呢?先回答一下下面的问题。

  • 各部门有多少名员工?
  • 员工总体流失率是多少?
  • 员工平均薪资是多少?
  • 员工平均工作年限是多少?
  • 公司任职时间最久的3名员工是谁?
  • 员工整体满意度如何?

数据处理

import pandas as pd
data = pd.read_excel(r'c:\Users\Administrator\Desktop\英雄联盟员工信息表.xlsx',index_col = u'工号')
# 访问columns属性,查看列字段
data.columns
# 访问index属性,查看行标记
data.index
# 访问values属性,查看数据集
data.values

# 对元数据集增加一列奖金列,数额为薪资的20%
data[u'奖金'] = data[u'薪资']*0.2
data[u'奖金'].head()
# loc方法,根据索引列访问数据集
idx = ['lol-1','lol-2','lol-3','lol-7']
data.loc[idx]

# 对元数据集增加一列奖金列,数额为薪资的20%
data[u'奖金'] = data[u'薪资']*0.2
data[u'奖金'].head()
# loc方法,根据索引列访问数据集
idx = ['lol-1','lol-2','lol-3','lol-7']
data.loc[idx]

此时,我们在上述结果中发现:寒冰、盖伦是重复数据条,在数据分析过程中,一定要注意重复数据带来的影响,所以我们要进行去重操作。

# 查看重复数据条(bool结果为True代表重复)
data.duplicated()
# 查看有多少条重复数据
data.duplicated().sum() # 结果:2
# 查看重复数据
data[data.duplicated()]
# 删除重复数据条,inplace参数代表是否在元数据集进行删除,True表示是
data.drop_duplicates(inplace=True)
# 再次查看是否全部去重
data.duplicated().sum() # 结果:0,说明数据已经唯一

数据分析

1.各部门有多少名员工?

# 频数统计
data[u'部门'].value_counts()
# ascending = True代表升序展示
data[u'部门'].value_counts(ascending = True)

2.员工总体流失率是多少?

# 频数统计
data[u'状态'].value_counts()
# normalize = True 获得标准化计数结果
data[u'状态'].value_counts(normalize = True)
# 展示出员工总体流失率
rate = data[u'状态'].value_counts(normalize = True)[u'离职']
rate

3.员工平均薪资是多少?

由上图的结果可以看出,平均薪资在16800元,你达到了吗?!允许你去哭一会o(╥﹏╥)o!

4.公司任职时间最久的3名员工是谁?

# describe方法也是常用的一种方法,而且结果更全面。
data[u'工龄'].describe()
# 通过降序排序、切片操作,找到待的最久的三名员工
data[u'工龄'].sort_values(ascending = False)[:3]
ID = data[u'工龄'].sort_values(ascending = False)[:3].index
data.loc[ID]

6.员工整体满意度如何?

data[u'满意度'].head()
# 通过查看满意度前五行发现,不太直观,我们可以用map进行映射,先建立一个映射字典
JobSatisfaction_cat = {
1:'非常满意',
2:'一般般吧',
3:'劳资不爽'
}
data[u'满意度'].map(JobSatisfaction_cat)
# 对元数据集进行满意度映射
data[u'满意度'] = data[u'满意度'].map(JobSatisfaction_cat)
data[u'满意度'].head()

接下来,进行员工整体满意度分析。通过计算可以得出:70%员工都比较认可公司,但仍有30%员工对公司不满意。人力主管以及部门主管需要进一步探究清楚这30%员工的情况,因为不满意是否已经离职?还是存在隐患?是否处于核心岗位等等问题值得我们进一步探究。

data.head()
# 频数统计
data[u'满意度'].value_counts()
# 获得标准化计数结果,考虑到百分比更能说明满意度情况,所以乘100展示
100*data[u'满意度'].value_counts(normalize = True)

Python数据分析帮你清晰的了解整理员工们的工作效率和整体满意度的更多相关文章

  1. python数据分析笔记——数据加载与整理]

    [ python数据分析笔记——数据加载与整理] https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDM3Nzg0NA==&mid=2651588899&id ...

  2. python virtual env 使用 jupyter ipython notebook,舒服了, 工作效率翻倍

    话不多说,尊重原作者 知乎链接

  3. Python数据分析笔记

    最近在看Python数据分析这本书,随手记录一下读书笔记. 工作环境 本书中推荐了edm和ipython作为数据分析的环境,我还是刚开始使用这种集成的环境,觉得交互方面,比传统的命令行方式提高了不少. ...

  4. python数据分析中常用的库

    Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性,这里就为大家分享几个不错的数据分析工具,需要的朋友可以参考下 Pyth ...

  5. 总是在起头可是能怎么办呢 Python数据分析

    目录 前言1 第1章准备工作5 本书主要内容5 为什么要使用Python进行数据分析6 重要的Python库7 安装和设置10 社区和研讨会16 使用本书16 致谢18 第2章引言20 来自bit.l ...

  6. 【读书笔记与思考】《python数据分析与挖掘实战》-张良均

    [读书笔记与思考]<python数据分析与挖掘实战>-张良均 最近看一些机器学习相关书籍,主要是为了拓宽视野.在阅读这本书前最吸引我的地方是实战篇,我通读全书后给我印象最深的还是实战篇.基 ...

  7. Python数据分析基础PDF

    Python数据分析基础(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1ImzS7Sy8TLlTshxcB8RhdA 提取码:6xeu 复制这段内容后打开百度网盘手 ...

  8. KNIME + Python = 数据分析+报表全流程

    Python 数据分析环境 数据分析领域有很多可选方案,例如SPSS傻瓜式分析工具,SAS专业性商业分析工具,R和python这类需要代码编程类的工具.个人选择是python这类,包括pandas,n ...

  9. 零基础学习Python数据分析

    网上虽然有很多Python学习的教程,但是大多是围绕Python网页开发等展开.数据分析所需要的Python技能和网页开发等差别非常大,本人就是浪费了很多时间来看这些博客.书籍.所以就有了本文,希望能 ...

  10. 小象学院Python数据分析第二期【升级版】

    点击了解更多Python课程>>> 小象学院Python数据分析第二期[升级版] 主讲老师: 梁斌 资深算法工程师 查尔斯特大学(Charles Sturt University)计 ...

随机推荐

  1. RAC 环境下修改归档模式

    RAC环境下的归档模式切换与单实例稍有不同,主要是共享存储所产生的差异.在这种情况下,我们可以将RAC数据库切换到非集群状态下,仅仅在一个实例上来实施归档模式切换即可完成RAC数据库的归档模式转换问题 ...

  2. 【模式识别】Learning To Rank之RankBoost

    RankBoost的思想比較简单,是二元Learning to rank的常规思路:通过构造目标分类器,使得pair之间的对象存在相对大小关系.通俗点说,把对象组成一对对的pair,比方一组排序r1& ...

  3. SQL Server 通配符 Wildcard character

    SQL Server 通配符 Wildcard character %        任意长度的字符串,如:'%computer%' _        单个字符,如:'_ean' []        ...

  4. P2034 选择数字

    P2034 选择数字 题目描述 给定一行n个非负整数a[1]..a[n].现在你可以选择其中若干个数,但不能有超过k个连续的数字被选择.你的任务是使得选出的数字的和最大. 错误日志: longlong ...

  5. 设计模式-结构型模式,python组合模式

    设计模式上大的方向上分继承和组合,就是类模式和对象模式.此篇的组合模式非继承和组合概念中的组合.桥接 策略 代理 装饰者都用了组合,此组合非彼组合. 组合模式 组合模式(Composite Patte ...

  6. dokuwiki 配置 sendmail 邮件发送

    dokuwiki 发送邮件有2种方式: 一是直接使用 PHP 自带发送功能,需要配置 PHP.ini 文件, 我没试过,可参考官网 https://www.dokuwiki.org/tips:mail ...

  7. 【Eclipse】在Project Explore中隐藏不需要显示的文件

    右击项目->Resource->Resource Filters->AddFilter type: Exclude allApplies to : Files (All childr ...

  8. Unity射线

    //射线原点 [SerializField] Transform tr; //射线长度    [SerializField] float dis = 5; //射线停留时间 [SerializFiel ...

  9. Android开发笔记——图片缓存、手势及OOM分析

    把图片缓存.手势及OOM三个主题放在一起,是因为在Android应用开发过程中,这三个问题经常是联系在一起的.首先,预览大图需要支持手势缩放,旋转,平移等操作:其次,图片在本地需要进行缓存,避免频繁访 ...

  10. Tiled地图编辑软件

    Tiled官网: http://www.mapeditor.org/ 一个比较简单好用的地图编辑软件.百度可以找到很多教程. 在Egret中,官网提供了Tiled的工具类,但是教程和文档极少...只能 ...