数据可视化案例

数据可视化案例

相关的技术:scrapypandaspyecharts

使用豆瓣电影中的数据来进行可视化,网址:豆瓣电影 Top 250 (douban.com)

一、网页数据分析

我们需要爬取的是豆瓣电影Top250 网页每一页电影名称图片链接导演年份国家电影类型电影评分这些数据。

在待爬取的网页中,按下F12键进入开发者模式,这样可以让我们很方便的找到网页中每一块数据对应的源码。

通过以上方式可以让我们很快的找到图片对应的标签,通过观察,我们可以找到每一个图片的链接都存放在<img>标签的src属性下。

同样的,我们可以找到电影名称所在的标签。

可以知道电影名称所在的位置是<span>标签的值。

我们可以发现导演、年份、国家类型都在<p>标签下,这种情况我们就需要后期的处理了,先简单的得到<p>标签的数据,然后再通过字符串的分割、选取、剔除等操作可以得到最终我们需要的数据。

最后一个是评分标签,我们通过同样的方式可以找到评分在<span class="rating_num">标签中,并且是<span class="rating_num">标签的值。

由于我们需要的是每一页的标签,一个简单的可行的思路是找到后页标签对应的标签,这里找到的是<a>标签,<a>标签属性href的值对应的是下一页的网址,如果<a>标签的属性为空时,说明没有下一页了,可以停止爬取了。

通过以上分析,我们开始编写爬虫程序来爬取数据,这里我们使用scrapy爬虫框架来进行爬取数据。

二、数据爬取(获取数据)

1. 安装scrapy

powershell 复制代码
pip install scrapy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 初始化scrapy项目

powershell 复制代码
scrapy startproject Douban

使用PyCharm打开项目,可以观察到项目的整体结构如下:

3. 设置数据结构

items.py文件

python 复制代码
# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class DoubanItem(scrapy.Item):
    imgUrl = scrapy.Field()  # 图片链接
    name = scrapy.Field()   # 电影名称
    author = scrapy.Field()  # 导演名称
    year = scrapy.Field()   # 年份
    country = scrapy.Field()  # 国家
    types = scrapy.Field()   # 电影类型
    score = scrapy.Field()   # 电影评分

4. 创建爬虫程序

python 复制代码
scrapy genspider douban "movie.douban.com"   # douban是爬虫的名称, "movie.douban.com"是要爬取网址的域名

打开爬虫文件,更改带爬取的文件的网址:

编写爬虫程序douban.py
python 复制代码
import scrapy
from ..items import DoubanItem

class DoubanSpider(scrapy.Spider):
    name = "douban"
    allowed_domains = ["movie.douban.com"]
    start_urls = ["https://movie.douban.com/top250"]

    def parse(self, response):
        doubans = response.xpath("//ol[@class='grid_view']/li")
        for douban in doubans:
            item = DoubanItem()
            item['name'] = douban.xpath("div[@class='item']/div[2]/div[1]/a/span/text()").extract_first()
            item['imgUrl'] = douban.xpath("div/div[@class='pic']/a/@href").extract_first()
            text = douban.xpath("div/div[@class='info']/div[@class='bd']/p/text()").extract()[1]
            fs_text = douban.xpath("div/div[@class='info']/div[@class='bd']/p/text()").extract()[0]
            item['author'] = fs_text.split(" ")[0].strip().split(" ")[1: -1]
            item['score'] = douban.xpath(
                "div/div[@class='info']/div[2]/div[@class='star']/span[2]/text()").extract_first()
            c_start = text.find("/")
            c_end = text.find("/", c_start + 1)
            country = text[c_start + 1: c_end]
            year = text[: c_start]
            types = text[c_end:]

            country_analyse = country.split(" ")
            country_have = country_analyse[1].split(" ") if len(country_analyse) > 1 else country_analyse[0].split(" ")
            item['country'] = country_have if country_have != [""] else ["中国大陆"]
            item['year'] = year.split(" ")[0].strip()
            item['types'] = types.split(" ")[1].strip().split(" ")

            yield item

            next_page = response.xpath("/html/body/div[3]/div[1]/div[1]/div[1]/div[2]/span[3]/a/@href").extract_first()
            if next_page:
                yield response.follow(next_page, self.parse)
配置settings.py文件:
  1. 首先设置代理USER_AGENT
python 复制代码
# 第17行
USER_AGENT  = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36"
  1. 设置不服从ROBOOTS协议:
python 复制代码
ROBOTSTXT_OBEY = False    # 第20行

5. 运行爬虫程序

powershell 复制代码
scrapy crawl douban -o ./Data/douban.json 

打开douban.json数据可以查看到爬取到的结果:

三、数据处理与可视化

数据处理部分,我们使用Pandas库来对数据进行处理,可视化部分,我们使用pyecharts库来进行数据可视化。

pyecharts参考网站:pyecharts

创建目录结构:

数据处理:

编写DataAnalyze.py文件
python 复制代码
import json
import pandas as pd

path = '../Data/douban.json'
with open(path, 'r', encoding='utf-8') as file:
    global data
    data = json.load(file)



def YearNumTop_5() -> tuple:
    '''
    :return: 发布电影次数最多的前五名年份以及电影次数
    '''
    years = []
    for movie in data:
        years.append(movie['year'][:4])

    # 统计数据出现的次数
    y = pd.Series(years)
    y_count = y.value_counts()   # value_counts函数会统计次数并且进行自动的排序,降序
    y_count = y_count.head(5)
    # print(y_count)
    x_list = y_count.index.tolist()   # 将索引转换为列表
    y_list = y_count.values.tolist()   # 将值转换为列表
    # print(x_list, y_list)
    return (x_list, y_list)


def TpyeNum() -> tuple:
    '''
    :return: 电影类型及类型出现的次数
    '''
    types = []
    for type in data:
        types.extend(type['types'])
    # print(types)
    tp = pd.Series(types)
    tp = tp.value_counts()[1: -2]
    tp_label = tp.index.tolist()  # tolist用于将pandas中的Series或DataFrame转换为列表对象
    tp_count = tp.values.tolist()
    # print(tp_label, tp_count)
    return (tp_label, tp_count)


def YearMovies() -> tuple:
    '''
    :return: 年份,以及每一年的电影
    '''
    name = []
    year = []
    tree_dict = {}
    for movie in data:
        name.append(movie["name"])
        year.append(movie['year'])
    for n, y in zip(name, year):
        # print(z)
        # print(n, y)
        if tree_dict.get(y) is None:
            tree_dict[y] = [n]  # 如果键不存在,初始化为列表
        else:
            tree_dict[y].append(n)

    # 我们只取得前5年的数据
    keys_sliced = list(tree_dict.keys())[0: 5]
    tree_part = {key: tree_dict[key] for key in keys_sliced}
    # print(keys_sliced, tree_part)
    return (keys_sliced, tree_part)


def CountryNum() -> tuple:
    '''
    :return: 返回国家以及每个国家的电影数量
    '''
    country = []
    for movie in data:
        country.extend(movie['country'])
    # print(country)
    cou = pd.Series(country)
    cou_sort = cou.value_counts()
    country_ans = cou_sort.index.tolist()
    count_ans = cou_sort.values.tolist()
    # print(country_ans, count_ans)
    return (country_ans, count_ans)


if __name__ == '__main__':
    CountryNum()

可视化:

1. 锥形图
python 复制代码
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from DataAnalyze import YearNumTop_5

data = YearNumTop_5()

funnel_table = (
    Funnel()
    .add("年份-电影数量", [list(z) for z in zip(data[0], data[1])])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Top-5"))
    .render("../SourceChart/Funnel.html")
)
2. 词云图
python 复制代码
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts.globals import SymbolType
from DataAnalyze import TypeNum

label, count = TypeNum()
words = [(l, c) for l, c in zip(label, count)]   # 使用列表生成式,生成元素为元组的列表

wordCloud = (
    WordCloud()
    .add("电影类型", words, word_size_range=[20, 100], shape=SymbolType.DIAMOND)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Movie Type Distribution"))
    .render("../SourceChart/WordCloud.html")
)
3. 雷达图
python 复制代码
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Radar
from DataAnalyze import TypeNum

types = TypeNum()

data = [{"value": types[1], "name": "电影类型"}]
# 设置雷达图的取值范围,最大为57,最小为0
max = 57
min = 0

c_schema = [
    {"name": name, "max": max, "min": min} for name in types[0]
]

radar = (
    Radar()
    .set_colors(["#4587E7"])
    .add_schema(
        schema=c_schema,
        shape="circle",
        center=["50%", "50%"],
        radius="80%",
        angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(
            min_=0,
            max_=360,
            is_clockwise=False,
            interval=5,
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
            axislabel_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False),
        ),
        radiusaxis_opts=opts.RadiusAxisOpts(
            min_=min,
            max_=max,
            interval=2,
            splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(
                is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)
            ),
        ),
        polar_opts=opts.PolarOpts(),
        splitarea_opt=opts.SplitAreaOpts(is_show=False),
        splitline_opt=opts.SplitLineOpts(is_show=False),
    )
    .add(
        series_name="电影分类",
        data=data,
        areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.1),
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=1),
    )
    .render("../SourceChart/Radar.html")
)
4. 树图
python 复制代码
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Tree
from DataAnalyze import YearMovies


year, movie_data = YearMovies()

# 构造类似于递归字典的数据类型
for y in year:
    movie_data[y] = [{"name": value, "children": 1} for value in movie_data[y]]
data = [{'name': y, 'children': movie_data[y]} for y in year]
data = {'name': "电影", 'children': data}

tree = (
    Tree()
    .add(
        series_name="",
        data=[data],
        pos_top="18%",
        pos_bottom="14%",
        layout="radial",
        symbol="emptyCircle",
        symbol_size=7,
    )
    .set_global_opts(
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", trigger_on="mousemove")
    )
    .render("../SourceChart/Tree.html")
)
5. 地图
python 复制代码
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from DataAnalyze import CountryNum
from translate import Translator

# 实例话翻译类:从中文翻译为英文
translator = Translator(from_lang="Chinese", to_lang="English")
data = CountryNum()
# 对每一个数据进行翻译
for idx, cou in enumerate(data[0]):
    if cou == "美国":
        data[0][idx] = "United States"
        continue
    if cou == "英国":
        data[0][idx] = "United Kingdom"
        continue
    if cou in ["中国大陆", "中国香港", "中国台湾", "1964(中国大陆)"]:
        cou = "中国"
    target = translator.translate(f'{cou}')
    data[0][idx] = target
    if idx % 5 == 0:
        print(target)


map_table = (
    Map()
    .add("上映地区", [list(z) for z in zip(data[0], data[1])], "world")
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-世界地图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=145),
    )
    .render("../SourceChart/Map.html")
)
5. 将所有图汇总到一张网页上

如果要把所有图表汇总到一个网页上,那么需要将每一个绘制图的./render给注释掉,类似与下面这样,否则会将图表识别为字符串类型的数据。

Summary.py

python 复制代码
from pyecharts.charts import Page
from Funnel import funnel_table
from Map import map_table
from Radar import radar
from Tree import tree
from WordCloud import wordCloud


# 初始化网页
page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
page.add(map_table)  # 添加地图
page.add(radar)      # 添加雷达图
page.add(tree)      # 添加树图
page.add(wordCloud)  # 添加词云图
page.add(funnel_table)     # 添加漏斗图
page.render("../SourceChart/Summary.html")

声明:本项目只用于学习,禁止用于任何非法的行为。------ 2024.6.16

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