【59 Pandas+Pyecharts | 淘宝华为手机商品数据分析可视化】

文章目录

[🏳️‍🌈 1. 导入模块](#🏳️‍🌈 1. 导入模块)
[🏳️‍🌈 2. Pandas数据处理](#🏳️‍🌈 2. Pandas数据处理)
- [2.1 读取数据](#2.1 读取数据)
- [2.2 数据信息](#2.2 数据信息)
- [2.3 数据去重](#2.3 数据去重)
- [2.4 提取付款人数](#2.4 提取付款人数)
- [2.5 计算销量](#2.5 计算销量)
- [2.6 发货地址处理](#2.6 发货地址处理)
[🏳️‍🌈 3. Pyecharts数据可视化](#🏳️‍🌈 3. Pyecharts数据可视化)
- [3.1 各系列手机销售占比](#3.1 各系列手机销售占比)
- [3.2 各价格区间手机销量](#3.2 各价格区间手机销量)
- [3.3 各省手机发货量地图](#3.3 各省手机发货量地图)
- [3.4 手机发货量TOP10城市](#3.4 手机发货量TOP10城市)
- [3.5 店铺累计手机销售额TOP10](#3.5 店铺累计手机销售额TOP10)
- [3.6 旗舰店手机销量占比](#3.6 旗舰店手机销量占比)
- [3.7 商品标题词云](#3.7 商品标题词云)
[🏳️‍🌈 4. 可视化项目源码+数据](#🏳️‍🌈 4. 可视化项目源码+数据)

本期将利用Python分析「华为手机数据集」，看看：各系列手机销售占比、各价格区间手机销量分布、各省手机发货量地图、手机发货量TOP10城市、店铺累计手机销售额TOP10、旗舰店手机销量占比等情况，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

python 复制代码

import pandas as pd
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

🏳️‍🌈 2. Pandas数据处理

2.1 读取数据

python 复制代码

df = pd.read_excel('./华为手机.xlsx')

2.2 数据信息

python 复制代码

df.info()

2.3 数据去重

python 复制代码

df = df.drop_duplicates()

2.4 提取付款人数

python 复制代码

df1['付款人数'] = df1['付款人数'].fillna('0人付款')
df1 = df1[df1['付款人数'].str.contains('付款')]
df1['num'] = [re.findall(r'\d+', i)[0] for i in df1['付款人数']]

2.5 计算销量

python 复制代码

df1['销售额'] = df1['num'] * df1['价格']
df1['销售额'] = df1['销售额'].astype('int')

2.6 发货地址处理

python 复制代码

df1['省份'] = df1['发货地址'].str.split(' ').apply(lambda x:x[0])
df1['城市'] = df1['发货地址'].str.split(' ').apply(lambda x:x[1])

🏳️‍🌈 3. Pyecharts数据可视化

3.1 各系列手机销售占比

python 复制代码

def get_pie():
    pie1 = (
        Pie()
        .add('',
             datas,
             center=['50%', '55%'],
            )
        .set_global_opts(
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                is_show=False,
                range_color=range_color
            ),
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='1-华为各系列手机销售占比',
                subtitle=subtitle,
                pos_top='2%',
                pos_left="center",
            )
        )
    )

Mate（53.79%）、 Pura（16.78%）、Nova（7.05%）、畅享（22.38%）

3.2 各价格区间手机销量

python 复制代码

def get_line():
    line = (
        Line()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis('', y_data)
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='2-各价格区间手机销量',
                subtitle=subtitle,
                pos_top='2%',
                pos_left="center",
            ),
        )
    )

1000-2000元区间手机购买人数最多，超过30万人付款，其次是2000-3000元区间，付款人数也超过了20万，1000-3000元区间销量占比超过了60%

3.3 各省手机发货量地图

上图可以看出：发货地主要集中在广东、江苏、浙江、上海、山东、北京、河北等地

3.4 手机发货量TOP10城市

python 复制代码

def get_bar():
    chart = (
        Bar()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis('', y_data,label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='4-手机发货量TOP10城市',
                subtitle=subtitle,
                pos_top='2%',
                pos_left='center',
                ),
        )
    )

深圳（401397）、东莞（151210）、北京（69626）、杭州（45744）、广州（32577）、上海（24253）、唐山（13116）、济南（13112）、揭阳（6450）、宁波（6017）

3.5 店铺累计手机销售额TOP10

华为官方旗舰店（101740万）、苏宁易购官方旗舰店（15698万）、喵速达电器官方旗舰店（6274万）、华为蓝阳专卖店（5697万）、信息港数码专营店（4843万）

3.6 旗舰店手机销量占比

旗舰店手机销量占比：61.62%

3.7 商品标题词云

python 复制代码

def get_wordcloud():
    wordcloud = (
        WordCloud()
        .add("",data_pair=datas, word_size_range=[20, 80])
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='7-商品标题词云',
                subtitle=subtitle,
                pos_top='2%',
                pos_left="center",
                title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color=lab_color, font_size=20)
            ),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                is_show=False,
                range_color=range_color
            ),
        )
    )

🏳️‍🌈 4. 可视化项目源码+数据

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以上就是本期为大家整理的全部内容了，赶快练习起来吧，原创不易，喜欢的朋友可以点赞、收藏 也可以分享（注明出处）让更多人知道。