利用python对月饼数据进行可视化(看看哪家最划算)

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• 前言
• 数据
• 代码
• 效果
• 尾语

前言

中秋节，又称拜月节、月光诞、月夕等，节期在每年的农历八月十五日（九月十）。

中秋节自古以来就有祭月、赏月、吃月饼、玩花灯、赏桂花、饮桂花酒等民俗，流传经久不息。

马上有临近中秋，这不得好好准备~于是准备对月饼数据进行可视乎

数据

代码

# 导包
import pandas as pd
import numpy as np
import re

# author：Dragon少年
# 导入爬取得到的数据
df = pd.read_csv("月饼.csv", encoding='utf-8-sig', header=None)
df.columns = ["商品名", "价格", "购买人数", "店铺", "地址"]
# 去除重复的数据
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df.shape)
# 删除购买人数0的记录
df['购买人数'] = df['购买人数'].replace(np.nan,'0人付款')

df['num'] = [re.findall(r'(\d+\.{0,1}\d*)', i)[0] for i in df['购买人数']]  # 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['购买人数']]  # 提取单位（万）
df['unit'] = df['unit'].apply(lambda x:10000 if x=='万' else 1)
# 计算销量
df['销量'] = df['num'] * df['unit']

# 删除没有发货地址的店铺数据 获取省份
df = df[df['地址'].notna()]
df['省份'] = df['地址'].str.split(' ').apply(lambda x:x[0])
# 删除多余的列
df.drop(['购买人数', '地址', 'num', 'unit'], axis=1, inplace=True)
# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)
df.to_csv('月饼清洗数据.csv')

# 导入包
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts 

# 计算月饼总销量Top10的店铺
shop_top10 = df.groupby('店铺')['销量'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)

# 绘制柱形图
bar1 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='600px', height='450px')) 
bar1.add_xaxis(shop_top10.index.tolist())
bar1.add_yaxis('销量', shop_top10.values.tolist()) 
bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='销量Top10店铺-Dragon少年'),
                     xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30))) 
bar1.render("销量Top10店铺-Dragon少年.html")
bar1.render_notebook()

# 导入包
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts 

# 计算销量top10月饼
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='750px', height='450px')) 
bar0.add_xaxis(shop_top10.index.tolist())
bar0.add_yaxis('销量', shop_top10.values.tolist()) 
bar0.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='销量Top10月饼-Dragon少年'),
                     xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30))) 
bar0.render("销量Top10月饼-Dragon少年.html")
bar0.render_notebook()

from pyecharts.charts import Pie

def price_range(x): #按照淘宝推荐划分价格区间
    if x <= 50:
        return '50元以下'
    elif x <= 150:
        return '50-150元'
    elif x <= 500:
        return '150-500元'
    else:
        return '500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='750px', height='350px'))
# 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"), 
                     title_opts=opts.TitleOpts(title='不同价格月饼销量占比-Dragon少年'))

pie1.render("不同价格月饼销量占比-Dragon少年.html")
pie1.render_notebook()

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='950px', height='600px'))
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='各省月饼销量分布-Dragon少年'),
                     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1500000)
                    )
map1.render("各省月饼销量分布-Dragon少年.html")
map1.render_notebook()

效果

尾语

到此这篇关于利用python对月饼数据进行可视化的文章就介绍到这了,更多相关python对月饼数据可视化内容请搜索自由互联以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持自由互联！