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快中秋节了,爬取某宝月饼销售数据,并实现可视化数据

发布于2020-09-26 21:17     阅读(1127)     评论(0)     点赞(14)     收藏(1)


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前言

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

以下文章来源于数据皮皮侠 ,作者赵甜歆

转载地址

https://blog.csdn.net/fei347795790?t=1

 

临近中秋,月饼的销量持续增长,然而不仅仅是中秋节,非旺季也有很多月饼爱好者在电商平台购买月饼。本文利用淘宝上的公开数据,应用 python 对月饼非旺季的销售状况进行分析,并对统计结果进行数据可视化的展示。

 

数据来源

本次研究的数据来源于淘宝网关于月饼的公开数据,整个数据集包括 4033条数据,其中将为空值的数据直接从数据集中删除。

 

数据处理

数据预处理

对于较粗糙的数据:

1.添加列名

2.去除重复数据(翻页爬取过程中会有重复)

3.购买人数为空的记录,替换成0人付款

4.将购买人数转换为销量(注意部分单位为万)

5.删除无发货地址的商品,并提取其中的省份

描述型统计分析

价格分布

 

可以观察到22元以下占比最多,达到了百分之七十,说明大部分人在月饼的消费上还是比较保守的,更看中的是吃的属性,而非作为馈赠的礼物。

销量前十店铺

 

天猫超市作为综合性商城,包含多个工厂的品牌种类,因此成为月饼购买者的首选。

销量前十产品

 

从单个销量前十的图中可以看到,非旺季时间排名第一的竟是月饼模具。出乎意料,排名第二的是鲜花月饼。

全国销量图(非旺季)

 

因为非旺季,月销量到2.5w的很少。只有上海地区的月销量有3.6w,而包邮省份江浙地区的销量仅有3w和5w,而四川和重庆地区的月销量只有5k和2k。

python代码

数据爬取:

代码块

# -*- coding: utf-8 -*-
from selenium import webdriver
import time
import csv
import re
# 搜索商品,获取商品页码
def search_product(key_word):
    # 定位输入框    browser.find_element_by_id("q").send_keys(key_word)
    # 定义点击按钮,并点击
    browser.find_element_by_class_name('btn-search').click()
    # 最大化窗口:为了方便我们扫码
    browser.maximize_window()
    # 等待15秒,给足时间我们扫码
    time.sleep(15)
    # 定位这个“页码”,获取“共100页这个文本”
    page_info = browser.find_element_by_xpath('//div[@class="total"]').text
    # 需要注意的是:findall()返回的是一个列表,虽然此时只有一个元素它也是一个列表。
    page = re.findall("(\d+)",page_info)[0]
    return page
# 获取数据
def get_data():
    # 通过页面分析发现:所有的信息都在items节点下
    items = browser.find_elements_by_xpath('//div[@class="items"]/div[@class="item J_MouserOnverReq  "]')
    for item in items:
        # 参数信息
        pro_desc = item.find_element_by_xpath('.//div[@class="row row-2 title"]/a').text
        # 价格
        pro_price = item.find_element_by_xpath('.//strong').text
        # 付款人数
        buy_num = item.find_element_by_xpath('.//div[@class="deal-cnt"]').text
        # 旗舰店
        shop = item.find_element_by_xpath('.//div[@class="shop"]/a').text
        # 发货地
        address = item.find_element_by_xpath('.//div[@class="location"]').text
        #print(pro_desc, pro_price, buy_num, shop, address)
        with open('{}.csv'.format(key_word), mode='a', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
            csv_writer = csv.writer(f, delimiter=',')
            csv_writer.writerow([pro_desc, pro_price, buy_num, shop, address])
def main():
    browser.get('https://www.taobao.com/')
    page = search_product(key_word)
    print(page)
    get_data()
    page_num = 1
    while int(page) != page_num:
        print("*" * 100)
        print("正在爬取第{}页".format(page_num + 1))
        browser.get('https://s.taobao.com/search?q={}&s={}'.format(key_word, page_num*44))
        browser.implicitly_wait(15)
        get_data()
        page_num += 1
    print("数据爬取完毕!")
if __name__ == '__main__':
    key_word = "月饼"
    browser = webdriver.Chrome()
    main()

 

数据处理和可视化:

代码块

# 导包
import pandas as pd
import numpy as np
import re
# 导入爬取得到的数据
df = pd.read_csv("月饼.csv", engine='python', encoding='utf-8-sig', header=None)
df.columns = ["商品名", "价格", "付款人数", "店铺", "发货地址"]
df.head(10)
# 去除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 处理购买人数为空的记录
df['付款人数']=df['付款人数'].replace(np.nan,'0人付款')
# 提取数值
df['num'] = [re.findall(r'(\d+\.{0,1}\d*)', i)[0] for i in df['付款人数']]  # 提取数值
df['num'] = df['num'].astype('float')  # 转化数值型
# 提取单位(万)
df['unit'] = [''.join(re.findall(r'(万)', i)) for i in df['付款人数']]  # 提取单位(万)
df['unit'] = df['unit'].apply(lambda x:10000 if x=='' else 1)
# 计算销量
df['销量'] = df['num'] * df['unit']
# 删除无发货地址的商品,并提取省份
df = df[df['发货地址'].notna()]
df['省份'] = df['发货地址'].str.split(' ').apply(lambda x:x[0])
# 删除多余的列
df.drop(['付款人数', '发货地址', 'num', 'unit'], axis=1, inplace=True)
# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)
df.head(10) 
#df.to_csv('清洗完成数据.csv')
df1 = df.sort_values(by="价格", axis=0, ascending=False)
df1.iloc[:5,:]
import jieba
import jieba.analyse
txt = df['商品名'].str.cat(sep='')
# 添加关键词
jieba.add_word('粽子', 999, '五芳斋')
# 读入停用词表
stop_words = []
with open('stop_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    lines = f.readlines()
    for line in lines:
        stop_words.append(line.strip())
# 添加停用词
stop_words.extend(['logo', '10', '100', '200g', '100g', '140g', '130g'])  
# 评论字段分词处理
word_num = jieba.analyse.extract_tags(txt,
                                      topK=100,
                                      withWeight=True,
                                      allowPOS=())
# 去停用词
word_num_selected = []

for i in word_num:
    if i[0] not in stop_words:
        word_num_selected.append(i)

key_words = pd.DataFrame(word_num_selected, columns=['words','num'])
import pyecharts

print(pyecharts.__version__)
# 导入包
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts 
# 计算top10店铺
shop_top10 = df.groupby('商品名')['销量'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
# 绘制柱形图
bar0 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px')) 
bar0.add_xaxis(shop_top10.index.tolist())
bar0.add_yaxis('sales_num', shop_top10.values.tolist()) 
bar0.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='月饼商品销量Top10'),
                     xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
                     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=shop_top10.values.max())) 
bar0.render("月饼商品销量Top10.html")
from pyecharts.charts import Map 
# 计算销量
province_num = df.groupby('省份')['销量'].sum().sort_values(ascending=False) 
# 绘制地图
map1 = Map(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
map1.add("", [list(z) for z in zip(province_num.index.tolist(), province_num.values.tolist())],
         maptype='china'
        ) 
map1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='各省份月饼销量分布'),
                     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=300000),
                     toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()
                    )
map1.render("各省份月饼销量分布.html")
from pyecharts.charts import Pie

def price_range(x): #按照淘宝推荐划分价格区间
    if x <= 22:
        return '22元以下'
    elif x <= 115:
        return '22-115元'
    elif x <= 633:
        return '115-633元'
    else:
        return '633元以上'

df['price_range'] = df['价格'].apply(lambda x: price_range(x)) 
price_cut_num = df.groupby('price_range')['销量'].sum() 
data_pair = [list(z) for z in zip(price_cut_num.index, price_cut_num.values)]
print(data_pair)
# 饼图
pie1 = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
# 内置富文本
pie1.add( 
        series_name="销量",
        radius=["35%", "55%"],
        data_pair=data_pair,
        label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{{b}—占比{d}%}'),
)

pie1.set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="left", pos_top='30%', orient="vertical"), 
                     toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),
                     title_opts=opts.TitleOpts(title='不同价格区间的月饼销量占比'))

pie1.render("不同价格区间的月饼销量占比.html")
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts.globals import SymbolType
# 词云图
word1 = WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
word1.add("", [*zip(key_words.words, key_words.num)],
          word_size_range=[20, 200],
          shape=SymbolType.DIAMOND)
word1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('月饼商品名称词云图'),
                      toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())
word1.render("月饼商品名称词云图.html")

 

原文链接:https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/13723794.html

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作者:ryuer8423

链接: https://www.pythonheidong.com/blog/article/546690/c96ec8bd40ad8d29f0b9/

来源: python黑洞网

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