Python数据分析案例 对京东商城口红的分析与绘图 |
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Python数据分析案例 对京东商城口红的分析与绘图
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接着上一篇文章,这里对爬取到的数据进行简单的数据分析 开发环境:jupyter 导入依赖的包 %matplotlib inline # 数据处理 import pandas as pd import numpy as np # 绘图 import matplotlib.pyplot as plt # 分词 import jieba # 云图 from wordcloud import WordCloud from imageio import imread数据处理 # 设置中文字体 plt.rcParams['font.family']=['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 读取文件 df = pd.read_csv('口红.csv',header=None,names=['Name','TradeName','Price','Comments']) # 去空值NaN (去重直接在Excel上解决的,去重用drop_duplicates方法) df.dropna(how='any',inplace=True) # 处理评论数 # 这里遇到一个困难 数据中有NaN值导致无法使用函数处理字符串 def deal_num(num): if '万' in num: if '.' in num : num = num.replace('.','').replace('万','000') else: num = num.replace('.','').replace('万','0000') return num # 去除+ df['Comments'] = df['Comments'].str.strip('+') # 替换.和万 df['Comments'] = df['Comments'].apply(deal_num) # 转换数据类型 (这里转换数据类型是为了后续的排序) df.Comments = df.Comments.astype('int64') df.Price = df.Price.astype('int64')处理完之后数据 散点图 p = df.groupby('Price')['Name'].count() # 筛选出价格计数大于10个的Price y = p [p>10] # 价格分布散点图 x = p.index.tolist() plt.figure(dpi=200) plt.scatter(x,p,c='b') plt.xlabel('价格') plt.ylabel('数量') plt.title('京东口红各价位数量统计分布') plt.savefig('价格统计.jpg')
饼图 # 饼图 百分比 sum = df.Price.count() # 计算百分比 a = df.Price[df.Price400)&(df.Price1000].count()/sum plt.figure(dpi=150) sizes = (a,b,c,d) labels = ['0-200','200-400','400-1000','>1000'] # 偏移出饼块 explode= (0.05,0.1,0.3,0.4) plt.pie(sizes,labels=labels,shadow=True,startangle=90,autopct='%1.1f%%',explode=explode)
销量top10 (因为这里是用评论数代替的销量,所以不够准确) # 销量前十的口红商品名 top = df.sort_values(by='Comments',ascending=False) top10 = top[0:10]
ko no Dior da 云图 #将所有商品标题转换为list all_title = df.TradeName.values.tolist() # 将所有商品名进行分词得到分词后的列表 title_list = [] for line in all_title: title_cut = jieba.lcut(line) title_list.append(title_cut) # 调用停用词(自己定制停用词,即自己不想要的分词结果) stopwords = open('stop.txt', 'r', encoding='gbk').readlines() # 得到停用词列表 stop = [] for word in stopwords: word = word.strip() stop.append(word) # 删除商品名中不想要的词或符号 new_title = [] # 把列表里的每行提取出 for line in title_list: # 把每行每个单词提取出 new_line = [] for word in line: if word not in stop: new_line.append(word) new_title.append(new_line) # 把所有单词加入Series中 word_list = [] for line in new_title: for word in line: word_list.append(word) df_word = pd.Series(word_list) # 统计词出现的次数 (series类型) new_df = df_word.value_counts() # 转变为字典类型 取前2~100(1是空白) df_dict = dict(new_df[1:101]) # 设置生成云图大小 plt.figure(figsize=(10,8),dpi=500) # 读取背景图片 pic = imread('girl.png') # 设置 wc = WordCloud( scale=4, # 比例尺 让字体变清晰 background_color='white',# 设置背景颜色 mask = pic,# 设置背景图片 font_path="simhei.ttf",# 字体 max_words=200, # 设置最大现实的字数 max_font_size=80,# 设置字体大小最大值 random_state=30# 设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案 ) # 填词 wc = wc.fit_words(df_dict) # 显示图片 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') # 保存图片 plt.savefig('云图.jpg')
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可以看出大部分口红的价格趋近于500,这样还不是很明显,接下来用饼图来显示
价格0-200的分布最多,其次是200-400 如果是你你会选择什么价位的口红送人？
以上就是对自己爬取到的数据进行的一些分析与绘图，当然还有很多深层次的东西，不能光靠评论数和价格来表现出来 由于时间关系，也没有对代码进行封装，但是方法就是这样，很多功能可以以此类推。欢迎大家提出意见和看法【本文地址】
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