【京东电商API接口】 | 京东某商品销量数据分析可视化

Python当打之年

当打之年,专注于各领域Python技术,量的积累,质的飞跃。后台回复:【可视化项目源码】可获取可视化系列文章源码和数据

本期将利用Python分析「京东商品数据接口」,希望对大家有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。

涉及到的库:

Pandas --- 数据处理

Pyecharts --- 数据可视化

  1. 导入模块

    import jieba
    import pandas as pd
    from pyecharts.charts import Line
    from pyecharts.charts import Bar
    from pyecharts.charts import Pie
    from pyecharts.charts import Map
    from pyecharts.charts import WordCloud
    from pyecharts import options as opts
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')

  2. Pandas数据处理

2.1 读取数据

复制代码
df = pd.read_excel("./销量数据.xlsx")

2.2 查看数据信息

复制代码
df.info()

2.3 查看数据描述信息

复制代码
df.describe()
  1. Pyecharts数据可视化

3.1 销量(瓶)地图分布

复制代码
def map1():
    map1 = (
        Map()
        .add('',
             data,
             'china',
             is_map_symbol_show=False,
             label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)
            )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='1-销量(瓶)地图分布',
                subtitle=subtitle,
                pos_top='1%',
                pos_left="1%"
            ),
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                pos_bottom='10%',
                pos_left='20%'
            ),

        )
    )
  • 云南、贵州、河北、广东、四川等地销量比较高。

3.2 每月销量(瓶)

复制代码
def bar():
    bar = (
        Bar()
           .add_xaxis(x_data)
           .add_yaxis('', y_data, category_gap='30%')
           .set_global_opts(
                title_opts=opts.TitleOpts(
                    title='2-每月销量(瓶)',
                    subtitle=subtitle,
                    pos_top='1%',
                    pos_left="1%"
                ),
                visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                    is_show=False,
                ),
                legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
           )
    )

3.3 男性女性购买数量占比

3.4 产品品种销量

复制代码
def pie1():
    pie1 = (
        Pie()
        .add(
            "",
            [list(z) for z in zip(x_data, y_data)],
            radius=["40%", "70%"],
            center=["50%", "50%"],
        )
        .set_colors(['#D32F2F','#1864ab','#FFCA28','#616161'])
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='4-产品品种销量',
                subtitle=subtitle,
                pos_top='1%',
                pos_left="1%"
            ),
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)
        )
    )
  • 红色包装 销量最高,占比达到约40% ,其次是金色包装 ,占比约24%

3.5 消费者年龄段销量

  • 从上榜电影类型分布上看,老年、中年、青年占比基本持平。

3.6 男性女性每月购买数量

3.7 销量前15的城市

复制代码
def bar1():
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis('', y_data,label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='7-销量前15的城市',
                subtitle=subtitle,
                pos_top='1%',
                pos_left="1%",
            ),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                is_show=False,
            ),
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
        )
        .reversal_axis()
    )
  • 石家庄市 以762的销量排名第一,是排名第二昆明市、北京市的2.5倍左右。

3.8 评论词云

3.9 每月各地区销售额度

相关推荐
benchmark_cc14 小时前
如何用 Python + QuantDash 快速构建高胜率“配对交易(Pairs Trading)”策略?
开发语言·人工智能·python·pandas·量化交易·quantdash
踏月的造梦星球14 小时前
DMDPC 学习:架构、部署、运维与调优
运维·数据库·学习·架构
韩楚风15 小时前
【参天引擎】事务生命周期 / MVCC / Undo / ACID / 分布式事务 功能域整体解析
数据库·分布式·mysql·架构·cantian
renhongxia115 小时前
世界模型,是“空中楼阁”还是AGI的“最后一块拼图”?
运维·服务器·数据库·人工智能·算法·agi
程序员无隅16 小时前
Coding Agent 为什么压缩上下文后还能继续工作?上下文模块设计拆解
java·开发语言·数据库
Python+9916 小时前
Java 枚举类(Enum)详解:从基础到高级应用
java·开发语言·python
愿做无知一猿16 小时前
Nacos连接MySQL异常?DataGrip竟成救星
数据库·mysql
G.O.G.O.G16 小时前
LeetCode SQL 从入门到精通(MySQL)06(上)
数据库·sql·mysql·leetcode
dunge202617 小时前
2026年7月最新ChatGPT Plus / Pro 与 Codex:当 AI Agent 最新5.6版本来袭,必须理解事务、幂等与补偿
开发语言·人工智能·python
研究员子楚17 小时前
GEO行业发展标准体系白皮书V2.0-第10卷 · 全球篇:跨国标准协同与全球品牌语义治理框架
数据库·人工智能·microsoft·架构·geo