【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
科学创新前沿10 分钟前
从原子结构到宏观性能:机器学习驱动的固态电解质设计与高通量筛选
人工智能·python·深度学习·机器学习·固态电池·固态电解质
qq_4523962312 分钟前
【模型手术室】第七篇:模型量化 —— 从 FP16 到 4-bit 的极限压缩与性能翻倍
人工智能·python·ai
Python量化投资、代码解析与论文精读13 分钟前
R语言-机器学习生态风险评估RF-SHAP分析
人工智能·python·深度学习
Ulyanov20 分钟前
基于Tkinter/ttk的现代化Python GUI开发全攻略:从布局设计到视觉美化(三)
开发语言·python·gui·tkinter·ttk
yivifu26 分钟前
完美的PyMuPDF删除pdf页面文字水印
python·pdf·pymupdf·去水印
weixin_4331793331 分钟前
python - 读写文件
开发语言·python
gjc59238 分钟前
如何写好SQL:企业内训文档
数据库·sql
liulilittle40 分钟前
SQLite3增删改查(C
c语言·开发语言·数据库·c++·sqlite
Astro_ChaoXu41 分钟前
GAMSE使用日志与教程(高分辨率光谱数据缩减)
linux·数据库·python
人工智能培训1 小时前
基于知识图谱的故障推理方法与算法
人工智能·python·深度学习·机器学习·知识图谱·故障诊断