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5 部分功能代码

defanalyze_promotion_trend(df):""" 分析司龄与距上次晋升年数的关系 df: 包含 '司龄' 和 '距上次晋升年数' 的DataFrame """# 1. 定义司龄分段（与图表X轴一致）bins=[0,2,5,10,100]labels=['0-2年','3-5年','6-10年','11年以上']df['司龄分段']=pd.cut(df['司龄'],bins=bins,labels=labels,right=False)# 2. 计算各分段的平均晋升年限及人数trend_data=df.groupby('司龄分段').agg(平均晋升年限=('距上次晋升年数','mean'),员工人数=('距上次晋升年数','count')).reset_index()# 3. 数据平滑与格式化，用于前端折线图展示trend_data['平均晋升年限']=trend_data['平均晋升年限'].round(2)# 4. 计算整体晋升趋势的斜率（可选，用于分析晋升速度变化）# 简单的线性拟合x=np.arange(len(trend_data))y=trend_data['平均晋升年限'].values slope=np.polyfit(x,y,1)[0]iflen(x)>1else0returntrend_data,slopedefmine_attrition_patterns(df,min_support=0.05):""" 使用FP-Growth算法挖掘流失因素的频繁项集 df: 包含流失员工各项特征标签的DataFrame（需为离散化数据） """# 1. 数据预处理：将每行员工记录转换为特征列表（事务）# 假设df的列包含：'是否加班', '差旅频率', '工作生活平衡', '通勤距离', '婚姻状态'等transactions=[]for_,rowindf.iterrows():# 提取该员工存在的特征组合（例如：加班_是, 平衡_低, 距离_远）items=[f"{col}_{val}"forcol,valinrow.items()ifpd.notna(val)]transactions.append(items)# 2. 对事务进行One-Hot编码te=TransactionEncoder()te_ary=te.fit(transactions).transform(transactions)df_encoded=pd.DataFrame(te_ary,columns=te.columns_)# 3. 使用FP-Growth算法挖掘频繁项集frequent_itemsets=fpgrowth(df_encoded,min_support=min_support,use_colnames=True)# 4. 筛选包含2个及以上因素的组合（共现），并按支持度降序排列frequent_itemsets['length']=frequent_itemsets['itemsets'].apply(lambdax:len(x))co_occurrence=frequent_itemsets[frequent_itemsets['length']>=2].sort_values(by='support',ascending=False)returnco_occurrence

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