获得了一大堆源数据过后，总要对数据概况做个总览，在统计学上就叫做“描述性统计分析”。

以招聘网站上的数据爬虫为例，以下简单展示如何在清洗过后的数据集上进行初步的柱状图、饼图、词云图等可视化操作。

首先导入数据集，并查看数据格式。

数据集中包含了整理得到的岗位名（job_name）、公司名（company_name）、公司类型（company_type）、公司规模（company_size）、公司行业（company_ind）、岗位福利（jobwelf）、岗位薪资（providesalary_text）、岗位地点（workarea_text）、发布时间（issuedate）、经验要求（experience）、学历要求（education）、招聘人数（demand）等信息。

对数据进行预处理，通过计数等操作得到画图所用数据形式。

接下来进行柱状图绘制。

得到了纵向柱形图如下，同样也可绘制横向的柱形图（后续会整理系列柱形图绘制方法）。

接下来绘制柱状图。

在基础柱形图的基础上添加了数值文本到图像中。

对初步统计情况进行整理，例如“在校生/应届生”合并到“无需经验”人群。

将合并后的分类定为7类，得到绘图所用数据。

最后进行柱状图绘制。

得到经验要求柱状图如图所示。

首先将岗位薪资重新进行整理，得到分段的区间便于统计。

这里将薪资规范化处理为“千/月”的形式，并将每月薪资划为如下6个区间。

具体处理代码为：

接下来便可以进行饼图绘制。

得到最终饼图如下。

更进一步地，可以绘制不同学历要求、不同经验要求下的薪资分布情况。

以本科学历要求为例，绘制该水平下的薪资分布情况。

只需将数据变为上述形式，其他操作不变，便可得到最终结果。

本科学历薪资分布的完整代码如下：

对于文本形式的行业分布，使用词云图进行可视化。

词云图相关程序包如下：

首先进行数据准备：

接下来进行词云图绘制。

以云朵图片作为词云图的背景，调节图像的字体、颜色等显示参数，得到最终的效果。

同样对招聘岗位的职位福利进行词云图可视化。

与前面操作一样，数据准备完成后便开始绘图。完整代码如下：

最终效果如下。