本篇内容主要讲解“怎么用Python分析购物数据”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么用Python分析购物数据”吧!
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其实就今天的数据来讲，我们主要做的是探索性分析；首先梳理已有的字段，有标题（提取出品类）、价格、销量、店铺名、发货地。下面来做一下详细的维度拆分以及可视化图形选择：
品类:
品类销量的 TOP 10 有哪些？（表格或者横向条形图）
热门（出现次数最多）品类展示；（词云）
价格：年货的价格区间分布情况；（圆环图，观察占比）
销量、店铺名：
店铺销量最高的 TOP 10 有哪些？（条形图）
结合品类做联动，比如点坚果，对应展示销量排名的店铺；（联动，利用三方工具）
发货地：销量最高的城市有哪些？（地图）
爬取主要利用 selenium 模拟点击浏览器，前提是已经安装 selenium 和浏览器驱动，这里我是用的 Google 浏览器，找到对应的版本号后并下载对应的版本驱动，一定要对应浏览器的版本号。
pip install selenium
安装成功后，运行如下代码，输入关键字"年货"，进行扫码就可以了，等着程序慢慢采集。
# coding=utf8
import re
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium import webdriver
import time
import csv
# 搜索商品，获取商品页码
def search_product(key_word):
# 定位输入框
browser.find_element_by_id("q").send_keys(key_word)
# 定义点击按钮，并点击
browser.find_element_by_class_name('btn-search').click()
# 最大化窗口：为了方便我们扫码
browser.maximize_window()
# 等待15秒，给足时间我们扫码
time.sleep(15)
# 定位这个“页码”，获取“共100页这个文本”
page_info = browser.find_element_by_xpath('//div[@class="total"]').text
# 需要注意的是：findall()返回的是一个列表，虽然此时只有一个元素它也是一个列表。
page = re.findall("(\d+)", page_info)[0]
return page
# 获取数据
def get_data():
# 通过页面分析发现：所有的信息都在items节点下
items = browser.find_elements_by_xpath('//div[@class="items"]/div[@class="item J_MouserOnverReq "]')
for item in items:
# 参数信息
pro_desc = item.find_element_by_xpath('.//div[@class="row row-2 title"]/a').text
# 价格
pro_price = item.find_element_by_xpath('.//strong').text
# 付款人数
buy_num = item.find_element_by_xpath('.//div[@class="deal-cnt"]').text
# 旗舰店
shop = item.find_element_by_xpath('.//div[@class="shop"]/a').text
# 发货地
address = item.find_element_by_xpath('.//div[@class="location"]').text
# print(pro_desc, pro_price, buy_num, shop, address)
with open('{}.csv'.format(key_word), mode='a', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
csv_writer = csv.writer(f, delimiter=',')
csv_writer.writerow([pro_desc, pro_price, buy_num, shop, address])
def main():
browser.get('https://www.taobao.com/')
page = search_product(key_word)
print(page)
get_data()
page_num = 1
while int(page) != page_num:
print("*" * 100)
print("正在爬取第{}页".format(page_num + 1))
browser.get('https://s.taobao.com/search?q={}&s={}'.format(key_word, page_num * 44))
browser.implicitly_wait(25)
get_data()
page_num += 1
print("数据爬取完毕！")
if __name__ == '__main__':
key_word = input("请输入你要搜索的商品：")
option = Options()
browser = webdriver.Chrome(chrome_options=option,
executable_path=r"C:\Users\cherich\AppData\Local\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe")
main()采集结果如下：
数据准备完成，中间从标题里提取类别过程比较耗时，建议大家直接用整理好的数据。
大概思路是对标题进行分词，命名实体识别，标记出名词，找出类别名称，比如坚果、茶叶等。
这里的文件清洗几乎用 Excel 搞定，数据集小，用 Excel 效率很高，比如这里做了一个价格区间。到现在数据清洗已经完成（可以用三方工具做可视化了），如果大家爱折腾，可以接着往下看用 Python 如何进行分析。
1、读取文件
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
from wordcloud import WordCloud
from ast import literal_eval
import matplotlib.pyplot as plt
datas = pd.read_csv('./年货.csv',encoding='gbk')
datas2、可视化：词云图
li = []
for each in datas['关键词'].values:
new_list = str(each).split(',')
li.extend(new_list)
def func_pd(words):
count_result = pd.Series(words).value_counts()
return count_result.to_dict()
frequencies = func_pd(li)
frequencies.pop('其他')
plt.figure(figsize = (10,4),dpi=80)
wordcloud = WordCloud(font_path="STSONG.TTF",background_color='white', width=700,height=350).fit_words(frequencies)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
图表说明：我们可以看到词云图，热门（出现次数最多）品类字体最大，依次是：坚果、茶叶、糕点等。
3、可视化：绘制圆环图
# plt.pie(x,lables,autopct,shadow,startangle,colors,explode)
food_type = datas.groupby('价格区间').size()
plt.figure(figsize=(8,4),dpi=80)
explodes= [0,0,0,0,0.2,0.1]
size = 0.3
plt.pie(food_type, radius=1,labels=food_type.index, autopct='%.2f%%', colors=['#F4A460','#D2691E','#CDCD00','#FFD700','#EEE5DE'],
wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))
plt.title('年货价格区间占比情况',fontsize=18)
plt.legend(food_type.index,bbox_to_anchor=(1.5, 1.0))
plt.show()图表说明：圆环图和饼图类似，代表部分相对于整体的占比情况，可以看到0 ~ 200元的年货大概33%左右，100 ~ 200元也是33%。说明大部分的年货的价格趋于200以内。
4、可视化：绘制条形图
data = datas.groupby(by='店铺名')['销量'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
plt.figure(figsize = (10,4),dpi=80)
plt.ylabel('销量')
plt.title('年货销量前十名店铺',fontsize=18)
colors = ['#F4A460','#D2691E','#CDCD00','#EEE5DE', '#EEB4B4', '#FFA07A', '#FFD700']
plt.bar(data.index,data.values, color=colors)
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
图表说明：以上是店铺按销量排名情况，可以看到第一名是三只松鼠旗舰店，看来过年大家都喜欢吃干货。
5、可视化：绘制横向条形图
foods = datas.groupby(by='类别')['销量'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
foods.sort_values(ascending=True,inplace=True)
plt.figure(figsize = (10,4),dpi=80)
plt.xlabel('销量')
plt.title('年货推荐购买排行榜',fontsize=18)
colors = ['#F4A460','#D2691E','#CDCD00','#CD96CD','#EEE5DE', '#EEB4B4', '#FFA07A', '#FFD700']
plt.barh(foods.index,foods.values, color=colors,height=1)
plt.show()图表说明：根据类别销量排名，排名第一是坚果，验证了上面的假设，大家喜欢吃坚果。
到此，相信大家对“怎么用Python分析购物数据”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
