Visualisation | Python analyse les gâteaux de lune de la mi-automne, ces saveurs sont les yyds !-Tutoriel Python-php.cn

Visualisation | Python analyse les gâteaux de lune de la mi-automne, ces saveurs sont les yyds !

Libérer： 2023-08-10 15:25:26

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Visualisation | Python analyse les gâteaux de lune de la mi-automne, ces saveurs sont les yyds !

Festival de la mi-automne Festival, Fête de la Mi-Automne Automne Le festival, le festival de culte de la lune, le festival Moon Niang, le festival de la lune, le festival de la Réunion, etc. sont des festivals folkloriques traditionnels chinois. Depuis l'Antiquité, il existe des coutumes populaires telles que vénérer la lune, apprécier la lune, manger des gâteaux de lune, jouer avec des lanternes, apprécier l'osmanthus et boire du vin d'osmanthus, qui ont été transmises jusqu'à ce jour et ont duré longtemps. Dans ce numéro, nous analysons les ventes de gâteaux de lune de mi-automne Moubao pour voir

quelles saveurs de gâteaux de lune se vendent bien, quels endroits se vendent bien, j'espère vous aider mes amis aide.

Bibliothèques impliquées :

Pandas
— Traitement des données
Pyecharts
— Visualisation des données
jieba — Segmentation des mots
collections — Statistiques des données

Partie visualisation :

Bar — Graphique à barres
Pie — Diagramme circulaire
Carte— Carte
Stylecloud — Nuage de mots

1.Module d'importation

import re
import jieba
import stylecloud
import numpy as np
import pandas as pd
from collections import Counter
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.charts import Map 
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.charts import Grid
from pyecharts.charts import Page
from pyecharts.components import Image
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts import options as opts 
from pyecharts.globals import SymbolType
from pyecharts.commons.utils import JsCode

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2. Traitement des données Pandas

2.1 Lire les données

df = pd.read_excel("月饼.xlsx")
df.head(10)

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Résultat :

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2.2 去除重复值

print(df.shape)
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df.shape)

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(4520, 5)
(1885, 5)

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一共有4520条数据，去重后还有1885条数据（某宝一个店铺会在不同页面推荐，导致重复数据比较多）。

2.3 空值处理

处理购买人数为空的记录：df[&#39;付款情况&#39;] = df[&#39;付款情况&#39;].replace(np.nan,&#39;0人付款&#39;)

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2.4 处理付款情况字段

df[df[&#39;付款情况&#39;].str.contains("万")]

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付款人数超过10000后会直接用"万"替代，这里我们需要将其恢复：

# 提取数值
df[&#39;num&#39;] = [re.findall(r&#39;(\d+\.{0,1}\d*)&#39;, i)[0] for i in df[&#39;付款情况&#39;]] 
df[&#39;num&#39;] = df[&#39;num&#39;].astype(&#39;float&#39;)

# 提取单位（万）
df[&#39;unit&#39;] = [&#39;&#39;.join(re.findall(r&#39;(万)&#39;, i)) for i in df[&#39;付款情况&#39;]] 
df[&#39;unit&#39;] = df[&#39;unit&#39;].apply(lambda x:10000 if x==&#39;万&#39; else 1)

# 计算销量
df[&#39;销量&#39;] = df[&#39;num&#39;] * df[&#39;unit&#39;]
df = df[df[&#39;地址&#39;].notna()]
df[&#39;省份&#39;] = df[&#39;地址&#39;].str.split(&#39; &#39;).apply(lambda x:x[0])

# 删除多余的列
df.drop([&#39;付款情况&#39;, &#39;num&#39;, &#39;unit&#39;], axis=1, inplace=True)

# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

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结果：

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3. Pyecharts数据可视化

3.1 月饼商品销量Top10

代码：

shop_top10 = df.groupby(&#39;商品名称&#39;)[&#39;销量&#39;].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
bar0 = (
    Bar()
        .add_xaxis(shop_top10.index.tolist()[::-1])
        .add_yaxis(&#39;sales_num&#39;, shop_top10.values.tolist()[::-1])
        .reversal_axis()
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=&#39;月饼商品销量Top10&#39;),
                         xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30))) 
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position=&#39;right&#39;))
)

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效果：

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商品名称太长显示不全，我们调整一下边距：

bar1 = (
    Bar()
        .add_xaxis(shop_top10.index.tolist()[::-1])
        .add_yaxis(&#39;sales_num&#39;, shop_top10.values.tolist()[::-1],itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode(color_js)))
        .reversal_axis()
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=&#39;月饼商品销量Top10&#39;),
             xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30)),
             ) 
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position=&#39;right&#39;))
)
# 将图形整体右移
grid = (
    Grid()
        .add(bar1, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left=&#39;45%&#39;, pos_right=&#39;10%&#39;)) 
)

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这样是不是好多了。

还可以来些其他（比如：形状）设置：

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3.2 月饼销量排名TOP10店铺

代码：

shop_top10 = df.groupby(&#39;店铺名称&#39;)[&#39;销量&#39;].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
bar3 = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(
        width=&#39;800px&#39;, height=&#39;600px&#39;,))
    .add_xaxis(shop_top10.index.tolist())
    .add_yaxis(&#39;&#39;, shop_top10.values.tolist(),
               category_gap=&#39;30%&#39;,
              )

    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30)),
        title_opts=opts.TitleOpts(
            title=&#39;月饼销量排名TOP10店铺&#39;,
            pos_left=&#39;center&#39;,
            pos_top=&#39;4%&#39;,
            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
                color=&#39;#ed1941&#39;, font_size=16)
        ),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            is_show=False,
            max_=600000,
            range_color=["#CCD3D9", "#E6B6C2", "#D4587A","#FF69B4", "#DC364C"]
        ),
     )
)
bar3.render_notebook()

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效果：

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稻香村的月饼销量遥遥领先。

3.3 全国各地区月饼销量

province_num = df.groupby(&#39;省份&#39;)[&#39;销量&#39;].sum().sort_values(ascending=False) 
map_chart = Map(init_opts=opts.InitOpts(theme=&#39;light&#39;,
                                        width=&#39;800px&#39;,
                                        height=&#39;600px&#39;))
map_chart.add(&#39;&#39;,
              [list(z) for z in zip(province_num.index.tolist(), province_num.values.tolist())],
              maptype=&#39;china&#39;,
              is_map_symbol_show=False,
              itemstyle_opts={
                  &#39;normal&#39;: {
                      &#39;shadowColor&#39;: &#39;rgba(0, 0, 0, .5)&#39;, # 阴影颜色
                      &#39;shadowBlur&#39;: 5, # 阴影大小
                      &#39;shadowOffsetY&#39;: 0, # Y轴方向阴影偏移
                      &#39;shadowOffsetX&#39;: 0, # x轴方向阴影偏移
                      &#39;borderColor&#39;: &#39;#fff&#39;
                  }
              }
              )
map_chart.set_global_opts(
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
        is_show=True,
        is_piecewise=True,
        min_ = 0,
        max_ = 1,
        split_number = 5,
        series_index=0,
        pos_top=&#39;70%&#39;,
        pos_left=&#39;10%&#39;,
        range_text=[&#39;销量(份)：&#39;, &#39;&#39;],
        pieces=[
            {&#39;max&#39;:2000000, &#39;min&#39;:200000, &#39;label&#39;:&#39;> 200000&#39;, &#39;color&#39;: &#39;#990000&#39;},
            {&#39;max&#39;:200000, &#39;min&#39;:100000, &#39;label&#39;:&#39;100000-200000&#39;, &#39;color&#39;: &#39;#CD5C5C&#39;},
            {&#39;max&#39;:100000, &#39;min&#39;:50000, &#39;label&#39;:&#39;50000-100000&#39;, &#39;color&#39;: &#39;#F08080&#39;},
            {&#39;max&#39;:50000, &#39;min&#39;:10000, &#39;label&#39;:&#39;10000-50000&#39;, &#39;color&#39;: &#39;#FFCC99&#39;},
            {&#39;max&#39;:10000, &#39;min&#39;:0, &#39;label&#39;:&#39;0-10000&#39;, &#39;color&#39;: &#39;#FFE4E1&#39;},
           ],
    ),
    legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), 
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
        is_show=True,
        trigger=&#39;item&#39;,
        formatter=&#39;{b}:{c}&#39;
    ),
    title_opts=dict(
        text=&#39;全国各地区月饼销量&#39;,
        left=&#39;center&#39;,
        top=&#39;5%&#39;,
        textStyle=dict(
            color=&#39;#DC143C&#39;))
)
map_chart.render_notebook()

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结果：

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D'après la carte de répartition géographique, les magasins sont principalement répartis à Pékin, Shandong, Zhejiang, Guangdong, Yunnan et dans d'autres régions du sud-est.

3.4 Proportion des ventes de mooncakes dans différentes gammes de prix

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可以看到，50元以下的月饼销量占比达到了52%，超过了半数的月饼售价在50元以内，100元La proportion des ventes de gâteaux de lune ci-dessous a atteint 85% Bien que certains coûtent plus de 1 000 yuans, le prix global reste relativement abordable.

3.5 Distribution des saveurs Mooncake

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Liuxin, Cinq noyaux, pâte de lotus au jaune d'œuf, pâte de haricots yyds ! ! ! Diagramme de nuage de mots de 3,6 Peut être exécuté en ligne (y compris tout le code)