Python实战 | “端午节” 送亲戚，送长辈，粽子可视化大屏来帮忙！

本文主要是介绍Python实战 | “端午节” 送亲戚，送长辈，粽子可视化大屏来帮忙！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

公众号：「杰哥的IT之旅」，后台回复：「粽子」即可获取本文完整数据

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： 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，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 redef 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urldeep_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：

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 pddf = 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：

粽子品牌排名前10的店铺

df["品牌"].value_counts()[:10]

结果如下：

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：

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()

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：

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

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。

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、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

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

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。