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喜欢喝茶都是成功人士吗?我用Python来做一个鉴茶指南!你喜欢喝吗?

前言

      投一把青叶,感叹岁月如梦犹在,注一汪清泉,寻味浮生千姿百态。

说一下为啥我突然想到写Python来鉴茶这种小案例吧!因为今天领导把我喊到办公室,一起喝了两杯茶,但是我又不是那种喜欢喝茶的,对茶也没有研究过!所以今天特意来出一个教程,也是能教大家学Python也能防止没有这方面的知识点,至少一些喝茶最常见的礼仪得自己清楚,不至于在以后出丑嘛!

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阅读本文及源码,可以和小编一起学到 xpath 表达式爬取数据,多进程爬取,pandas 基本操作,pyecharts 可视化,stylecloud 词云,文本余弦相似度相似度,KMeans,关键词提取算法:TextRank,TF-IDF,LDA 主题模型。

源码获取在文末

小编找到一个和茶有关网站:

chaping.chayu.com/?bid=1

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数据获取

从首页进入茶评,可以看到所有茶的基本信息,结果有多页,获取所有的基本信息包括标题,评分,品牌,产地,茶类,详细链接,id:

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再根据获得的链接,下钻爬取每一种茶的推荐指数,总评,所有排行:

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及爬取对应的评论,有多页就爬取多页,包含字段评论人,评论人等级,评分,评论,评论时间:

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最后保存为 tea.csv,comment.csv 两个 csv:

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整个爬虫流程就这样,使用了 xpath 提取,多进程爬取,逻辑不算复杂,详细实现逻辑可查看源码。

数据分析

总共获得 3w 条数据,获得数据后就可以开始进行探索了。

先对标题进行查看,标题是由品牌及名称构成,处理为只保留名称部分,绘制词云。

红茶,白杜丹,铁观音,绿茶,毛尖等一些听到过的茶名称还是比较多的:

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茶评分取值为 0-10,对评分每两分进行切分后绘制直方图。

从结果上看,评分都挺高的,只有个别评分是低于 4 分的,小编选出数据看了看,总评价对这些低分的茶评价不是特别友好:

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现在基本上每种茶都有专门的品牌在售卖,对品牌进行统计,绘制词语。

发现斗记茶业,中茶,大益,天福茗茶等较为突出,这些品牌就算不了解茶,但多多少少也听到过在大街上看到过:

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每种茶都有它独特的产地,对产地绘制热力地图。

发现产地来自云南的是最多的,多达上千种,小编查了查,云南茶叶最重要的原产地,云南是茶叶最为古老的故乡。

其次是福建,有着一千多年的茶文化历史,是最中国产茶的重要产地:

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目前茶类可分为普洱,绿茶,红茶,乌龙,黑茶,白茶,花茶,黄茶,袋泡,速溶茶十大类,每个大类别有细分很多小类,对每个大类进行统计绘制柱状图。

发现普洱茶是类别最多的,其次是绿茶,红茶,看到这里小编想到自己都很少喝普洱茶:

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热搜能从侧面反映一种茶受不受欢迎,小编选出热搜排名前 10 的茶,拉出明细。

发现排名第一的是经典普洱,普洱也是种类最多的茶,以后可以特地买一点试试:

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对评论时间以时间年月为维度,同比每一年每一月的评论走势图。

发现评论用户 14-17 年活跃程度是一直攀升,之后下跌了:

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到这里,探索性分析就完成了,主要用到了 ,pandas,stylecloud,jieba,pyecharts 这些技术,详细实现过程可参考源码。

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关键词提取

在获得的数据中,有总评字段,即对每一种茶的评语,有每一个用户评论的字段,利用这两个字段来实现文本关键词提取。

对于总评,我们想把总评相似的茶分到一起,可以使用 KMeans 聚类算法,但总评是文本数据。

需要先提取每条总评中的关键词,使用了 TextRank 算法提取关键词,原理是基于句子进行分词,对每个词进行权重打分,获得分数高的作为关键词。

对关键词向量化,再计算余弦相似度,最后使用聚类算法,分为了两种种类。

种类一主要是从品尝方向进行评价的,香气,滋味,入口,顺滑等。

种类二主要是从外表方向进行评价的,外形,条索,色泽,原料等:

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对评论先使用了 TF-IDF 算法进行关键词的提取,是有 TF,IDF 两部分算法组成。

TF,计算每一个词在所有文本中出现的频率。

IDF,计算每一个词在所有评论中,在多少条评论中出现的次数,映射一个分值。

最后 TF*IDF 选出分值前 10 的关键词:

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第二种方法是利用主题模型 LDA 进行关键词提取,需要先确定主题数,再提取关键词,这里就选取 1 个主题,及前 10 关键词:

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源码获取

需要源码点这里即可获取

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