視覺化 | Python分析中秋月餅，這幾種口味才是yyds!-Python教學-PHP中文網

視覺化 | Python分析中秋月餅，這幾種口味才是yyds!

中秋節，又稱祭月節、月光誕、月夕、秋節、仲秋節、拜月節、月娘節、月亮節、團圓節等，是中國民間的傳統節日。自古便有祭月、賞月、吃月餅、玩花燈、賞桂花、飲桂花酒

等民俗，流傳至今，經久不息。 本期我們透過分析某寶中秋月餅的銷售情況，看看哪些口味月餅賣得好 #，哪些地方月餅賣得好

，希望對小夥伴們有幫助。

# 所涉及的函式庫：

Pandas
— 資料處理
Pyecharts
— 資料視覺化 #######
jieba — 分詞
# #collections — 資料統計

#視覺化部分：

Bar# — 長條圖
Pie — 餅狀圖
Map—地圖
##Stylecloud — 詞雲圖

##################### #################################1.導入模組#########

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. Pandas數據處理

2.1 讀取資料

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

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結果：

#######################################################################################

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()

登入後複製

结果：

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