端午节将至,用Python爬取粽子数据并可视化,看看网友喜欢哪种粽子吧!-巨人网络通讯

端午节将至,用Python爬取粽子数据并可视化,看看网友喜欢哪种粽子吧!

一、前言

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：

二、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 re
 
def 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url
    deep_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%90qrst=1wq=%E7%B2%BD%E5%AD%90stock=1page="
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：

三、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 pd
 
df = 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：

① 粽子品牌排名前10的店铺

df["品牌"].value_counts()[:10]

结果如下：

② 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：

③ 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。

四、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：

① 粽子销售店铺Top10柱形图；
② 粽子口味排名Top5柱形图；
③ 粽子销售价格区间划分饼图；
④ 粽子商品名称词云图；

① 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。

② 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？

③ 粽子销售价格区间划分饼图