数据清洗🍨🥤
数据清洗部分，主要清洗了奶茶店铺名称，
但是同一个奶茶品牌会有多种格式，如1点点和1點點，
大卡司和大卡司DAKASI。
由于奶茶品牌数量众多，
并且真假难辨，所以只能进行针对性清洗，
对部分名气高的奶茶品牌名称要保证其统一。
# 清洗字段
def clean(x):
title = re.sub(u"（.\*?）", "", x['title'])
title = title.replace('點點','点点').replace('（','').replace('）','')
title = title.replace('一点点','1点点')
if '一杯会说话的茶' in title:
title = '1314一杯会说话的茶'
elif '大卡司' in title:
title = '大卡司DAKASI'
elif '1点点' in title:
title = '1点点'
elif '都可' in title:
title = 'CoCo都可'
elif '书亦烧仙草' in title:
title = '书亦烧仙草'
elif '蜜雪冰城' in title:
title = '蜜雪冰城'
elif 'royal' in title or 'Royal' in title or 'ROYAL' in title:
title = 'Royaltea皇茶'
elif 'ALS' in title:
title = 'ALS GONG CHA贡茶'
elif 'GONG' in title:
title = '贡茶'
elif '茶百道' in title:
title = '茶百道'
elif '吾饮良品' in title:
title = '吾饮良品'
elif '悸动烧仙草' in title:
title = '悸动烧仙草'
elif '沪上阿姨' in title:
title = '沪上阿姨'
elif '7分甜' in title:
title = '7分甜'
elif '古茗' in title:
title = '古茗'
elif '奈雪' in title:
title = '奈雪の茶'
elif '悦色' in title:
title = '茶颜悦色'
else:
pass
return title
df['title'] = df.apply(clean, axis=1)
数据可视化🍨🥤
当小编在制作可视化图表的时候，
会发现有些奶茶品牌的名称极为相似，
让人有一种傻傻分不清楚的感觉。
热门城市奶茶店铺数量情况🍨🥤
从全国12个热门城市来看奶茶店铺数量分布情况，
广州的店铺数量是最多的，拥有11419家，
之后是深圳（9367家）、上海（7940家）、成都（7361家）。
特色奶茶分布情况🍨🧃
有些奶茶店很有自己的地域特色，
如果你想品尝它们的原版奶茶，
就可能需要跑到别的城市才能喝到，
因为它们大部分分店都只开在本土城市。
大众奶茶分布情况🧃🍨
接下来介绍一下大众奶茶中的1点点，CoCo，书亦烧仙草和益禾堂的热门城市分布情况，
1点点和CoCo在上海的分店数量都是最多的，而书亦烧仙草在成都和长沙比较普遍，益禾堂则是在广州和深圳。
这4家奶茶品牌在广州分店数量均有上百家，也难怪走到哪都能看到这几家奶茶店。
总结🧃🥤
此次小编只分析了12个热门城市的奶茶门店数据，
如果将范围扩展到全国进行分析，
或许能得到更多有意思的结果。
另外，由于奶茶的含糖量高，茶叶中又含有咖啡因，
容易导致肥胖和失眠；
身边也有朋友说晚上喝完奶茶，会睁眼到天亮的情况，
所以奶茶不能多喝。
目前也有部分品牌开始推出无糖茶，用代糖来代替白糖，
这也许是奶茶的未来趋势，既好喝又健康的奶茶，谁不爱呢？
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