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Python实战 | “端午节” 送亲戚,送长辈,粽子可视化大屏来帮忙!

Python实战 | “端午节” 送亲戚,送长辈,粽子可视化大屏来帮忙!

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欢迎各位掘友们微信搜索「杰哥的IT之旅」关注,后台回复:「粽子」即可获取本文完整数据;

原文链接:Python实战 || “端午节” 送亲戚,送长辈,粽子可视化大屏来帮忙!

本文简介

今年,我用 Python 爬取了京东上面的 “粽子数据” 进行分析,看看有啥发现吧!

本文就从数据爬取数据清洗数据可视化,这三个方面入手,但你简单完成一个小型的数据分析项目,让你对知识能够有一个综合的运用。

整个思路如下:

  • 爬取网页: www.jd.com/
  • 爬取说明: 基于京东网站,我们搜索网站“粽子”数据,大概有100页。我们爬取的字段,既有一级页面的相关信息,还有二级页面的部分信息;
  • 爬取思路: 先针对某一页数据的一级页面做一个解析,然后再进行二级页面做一个解析,最后再进行翻页操作;
  • 爬取字段: 分别是粽子的名称(标题)、价格、品牌(店铺)、类别(口味);
  • 使用工具: requests+lxml+pandas+time+re+pyecharts
  • 网站解析方式: xpath

最终的效果如下:

图片

数据爬取

京东网站,一般是动态加载的,也就是说,采用一般方式只能爬取到某个页面的前30个数据(一个页面一共60个数据)。

基于本文,我仅用最基本的方法,爬取了每个页面的前30条数据(如果大家有兴趣,可以自行下去爬取所有的数据)。

那么,本文究竟爬取了哪些字段呢?我给大家做一个展示,大家有兴趣,可以爬取更多的字段,做更为详细的分析。

图片

下面为大家展示爬虫代码:

import pandas as pd
import requests
from lxml import etree
import chardet
import time
import re

def get_CI(url):
    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; X64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.80 Safari/537.36'}
    rqg = requests.get(url,headers=headers)
    rqg.encoding = chardet.detect(rqg.content)['encoding']
    html = etree.HTML(rqg.text)
    
    # 价格
    p_price = html.xpath('//div/div[@class="p-price"]/strong/i/text()')
    
    # 名称
    p_name = html.xpath('//div/div[@class="p-name p-name-type-2"]/a/em')
    p_name = [str(p_name[i].xpath('string(.)')) for i in range(len(p_name))]
    
    # 深层url
    deep_ur1 = html.xpath('//div/div[@class="p-name p-name-type-2"]/a/@href')
    deep_url = ["http:" + i for i in deep_ur1]
    
    # 从这里开始,我们获取“二级页面”的信息           
    brands_list = []
    kinds_list = []
    for i in deep_url:
        rqg = requests.get(i,headers=headers)
        rqg.encoding = chardet.detect(rqg.content)['encoding']
        html = etree.HTML(rqg.text)
                          
        # 品牌
        brands = html.xpath('//div/div[@class="ETab"]//ul[@id="parameter-brand"]/li/@title')
        brands_list.append(brands)
                        
        # 类别
        kinds = re.findall('>类别:(.*?)</li>',rqg.text)
        kinds_list.append(kinds)
                           
    data = pd.DataFrame({'名称':p_name,'价格':p_price,'品牌':brands_list,'类别':kinds_list})
    return(data)
                           
x = "https://search.jd.com/Search?keyword=%E7%B2%BD%E5%AD%90&qrst=1&wq=%E7%B2%BD%E5%AD%90&stock=1&page="
url_list = [x + str(i) for i in range(1,200,2)] 
res = pd.DataFrame(columns=['名称','价格','品牌','类别'])

# 这里进行“翻页”操作
for url in url_list:
    res0 = get_CI(url)
    res = pd.concat([res,res0])
    time.sleep(3)

# 保存数据
res.to_csv('aliang.csv',encoding='utf_8_sig')
复制代码

最终爬取到的数据:

图片

数据清洗

从上图可以看到,整个数据算是很整齐的,不是特别乱,我们只做一些简单的操作即可。

先使用pandas库,来读取数据。

import pandas as pd

df = pd.read_excel("粽子.xlsx",index_col=False)
df.head()
复制代码

结果如下:

图片

我们分别针对 “品牌”“类别”**** 两个字段,去掉中括号。

df["品牌"] = df["品牌"].apply(lambda x: x[1:-1])
df["类别"] = df["类别"].apply(lambda x: x[1:-1])
df.head()
复制代码

结果如下:

图片

粽子品牌排名前10的店铺

df["品牌"].value_counts()[:10]
复制代码

结果如下:

图片

粽子口味排名前5的味道

def func1(x):
    if x.find("甜") > 0:
        return "甜粽子"
    else:
        return x
df["类别"] = df["类别"].apply(func1)
df["类别"].value_counts()[1:6] 
复制代码

结果如下:

图片

粽子售卖价格区间划分

def price_range(x): # 按照我的购物习惯,划分价格
    if x <= 50:
        return '<50元'
    elif x <= 100:
        return '50-100元'
    elif x <= 300:
        return '100-300元'
    elif x <= 500:
        return '300-500元'
    elif x <= 1000:
        return '500-1000元'
    else:
        return '>1000元'

df["价格区间"] = df["价格"].apply(price_range)
df["价格区间"].value_counts()
复制代码

结果如下:

图片

由于数据不是很多,没有很多字段,也就没有很多乱数据。因此,这里也没有做数据去重、缺失值填充等操作。所以,大家可以下去获取更多字段,更多数据,用于数据分析。

数据可视化

俗话说:字不如表,表不如图。通过可视化分析,我们可以将数据背后 “隐藏” 的信息,给展现出来。

拓展: 当然,这里只是 “抛砖引玉”,我并没有获取太多的数据,也没有获取太多的字段。这里给学习的朋友当一个作业题,自己下去用更多的数据、更多的字段,做更透彻的分析。

在这里,我们基于以下几个问题,做一个可视化展示,分别是:

  • 粽子销售店铺Top10柱形图;
  • 粽子口味排名Top5柱形图;
  • 粽子销售价格区间划分饼图;
  • 粽子商品名称词云图;

鉴于整个文章排版,本文可视化部分的代码均可在本文末尾获取。

粽子销售店铺Top10柱形图

图片

结论分析: 去年,我们分析了一些月饼的数据,“五芳斋”“北京稻香村” 这几个牌子记忆犹新,可谓是做月饼、粽子的老店。像 “三全”“思念”,在我印象中一直以为它们只做水饺和汤圆,粽子是否值得一试呢?当然,这里还有一些新的牌子,像 “诸老大”“稻香私房” 等一些牌子,大家都可以下去搜索一下。买东西,就是要精挑细选,品牌也重要。

粽子口味排名Top5柱形图

图片

结论分析: 在我印象中,小时候一直吃的最多的就是 “甜粽子”,直到我上了初中才知道,粽子还可以有肉?当然,从图中可以看出,卖 “鲜肉粽” 的店铺还是居多,毕竟这个送人,还是显得高端、大气一些。这里还有一些口味,像 “蜜枣粽”“豆沙粽”,我基本没吃过。如果你送人,你会送什么口味的呢?

粽子销售价格区间划分饼图

图片

结论分析: 这里,我故意把价格区间细分。这个饼图也很符合实际,毕竟每年就过一次端午节,还是以薄利多销为主,接近80%的粽子,售价都在100元以下。当然,还有一些中档的粽子,价格在100-300元。大于300元,我觉得也没有吃的必要,反正我是不会花这么多钱去买粽子。

粽子商品名称词云图

图片

结论分析: 从图中,可以大致看出商家的卖点了。毕竟是节日,“送礼”“礼品” 体现了节日氛围。“猪肉”“豆沙” 体现了粽子口味。当然,它是否是 “早餐” 好选择呢?购买的话,还支持 “团购” 哦。这些字眼,多多少少都会各自吸引一部分人的眼球。

图形组合为大屏

图片

本文的可视化采用的pyecharts库,进行绘制。我们先单独做好每一张图,然后进行图形整合,即可做出一张漂亮的可视化大屏。关于如何制作,可以文末获取我的源代码文件!【粽子.ipynb】

图片

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