視覚化 | Python が中秋の月餅を分析、これらの味が yyds です!-Python チュートリアル-php.cn

視覚化 | Python が中秋の月餅を分析、これらの味が yyds です!

リリース： 2023-08-10 15:25:26

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視覚化 | Python が中秋の月餅を分析、これらの味が yyds です!

##中秋節、月祭り、月光祭、月前夜、秋祭り、中秋節、月崇拝としても知られています。祭り、月ニアン節、月節、再会節などは中国の伝統的な民俗祭りです。古来より、月を拝む、月を愛でる、月餅を食べる、灯籠で遊ぶ、キンモクセイを愛でる、キンモクセイ酒を飲むなどの民俗があり、現在まで受け継がれ長く続いています。 #今回は、蒙包中秋月餅の売上を分析して、#どの味の月餅がよく売れているのかを分析します

月餅をよく売っている場所はどこですか, 友達の参考になれば幸いです。

関与するライブラリ:

Pandas — データ処理

Pyecharts — データ視覚化
jieba — 分詞
collections — データ統計

視覚化部分:

Bar# — 棒グラフ
##円グラフ — 円グラフ
#地図 #— 地図
スタイルクラウド
— ワードクラウド

#1. インポートモジュール

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 データ取引と＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃

##2.1 データの読み取り

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()

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结果：

視覚化 | Python が中秋の月餅を分析、これらの味が yyds です!