标签：粽子 df 端午节 爬取 url 可视化 大屏 数据 name
本文简介
端午节快要到了，旅游？回家？拜访亲友？少不了要带上粽子。那么：
- 选择什么牌子的粽子呢？
- 选择什么口味的粽子呢？
- 选择什么价格区间呢？
今年，黄同学用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，三个方便，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： https://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：
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，大家有兴趣额，可以爬取更多的字段，做更为详细的分析。
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')
最终爬取到的数据，长这样。
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()
结果如下：
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()
结果如下：
① 粽子品牌排名前10的店铺
df["品牌"].value_counts()[:10]② 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]
结果如下：
③ 粽子售卖价格区间划分
def price_range(x): #按照淘宝推荐划分价格区间
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()
结果如下：
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：
- ① 粽子销售店铺Top10柱形图；
- ② 粽子口味排名Top5柱形图；
- ③ 粽子销售价格区间划分饼图；
- ④ 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。
① 粽子销售店铺Top10柱形图
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” 和 “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。
② 粽子口味排名Top5柱形图
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，还是显得高端一些。这里还有一些味道，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？
③ 粽子销售价格区间划分饼图
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。
④ 粽子商品名称词云图
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。
⑤ 图形组合为大屏
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，可以私信获取代码！
如何获取源码：
①3000多本Python电子书有
②Python开发环境安装教程有
③Python400集自学视频有
④软件开发常用词汇有
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标签：粽子,df,端午节,爬取,url,可视化,大屏,数据,name 来源： https://blog.csdn.net/weixin_52994140/article/details/117960141
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