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今

日

雞

湯

博學(xué)而約取，厚積而薄發(fā)。

大家好，我是Python進(jìn)階者。

一、前言

大家好，我是Python進(jìn)階者。上一篇文章給大家講到了淘寶數(shù)據(jù)的預(yù)處理和詞頻處理，沒有來得及看的小伙伴，記得去學(xué)習(xí)了下了，詳情戳這里：手把手教你用Pandas庫對淘寶原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分詞處理。這篇文章緊接著上一篇文章處理得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，一起來看看吧！

二、可視化

可視化部分，我們采用Pyecharts庫來進(jìn)行完成，這個庫作圖十分的炫酷，而且可以交互，十分帶感，強(qiáng)烈推薦。關(guān)于這部分，小編以生成配料圖表和生成保質(zhì)期可視化圖表為例來進(jìn)行展開。

1、生成配料餅圖

針對配料數(shù)據(jù)，我們使用一個餅圖去進(jìn)行展示，這樣顯得更加高大上一些，直接上代碼。

# 生成配料圖表def get_ingredients_html(df):    # 詞表分詞    names = df.配料表.apply(jieba.lcut).explode()    df1 = names[names.apply(len)>1].value_counts()    # 寫入分詞后的結(jié)果    with pd.ExcelWriter("淘寶商品配料數(shù)據(jù).xlsx") as writer:        df1.to_excel(writer, sheet_name="配料")    fpath = r'C:\Users\pdcfi\Desktop\淘寶數(shù)據(jù)分析\淘寶商品配料數(shù)據(jù).xlsx'    # 讀取數(shù)據(jù) 提取列    df1 = pd.read_excel(fpath, header=None, skiprows=1, sheet_name='配料', names=['sx', 'sl'])    a = df1['sx'].to_list()[:10]    b = df1['sl'].to_list()[:10]
    from pyecharts.charts import Pie    from pyecharts import options as opts    # 繪制可視化圖表    pie = (        Pie().add('', [list(z) for z in zip(a, b)],                 radius=["20%", "60%"],  # 半徑長度                 rosetype="radius"  # 扇區(qū)圓心角展現(xiàn)數(shù)據(jù)的百分比，半徑展現(xiàn)數(shù)據(jù)的大小                 )            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="淘寶商品數(shù)據(jù)配料統(tǒng)計", subtitle="8.19"))            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: go7utgvlrp%"))  # 數(shù)字項名稱和百分比
    )    pie.render('淘寶商品數(shù)據(jù)配料統(tǒng)計.html')

在Pycharm里邊運(yùn)行代碼之后，我們將會得到一個淘寶商品數(shù)據(jù)配料統(tǒng)計.html文件，雙擊打開該HTML文件，在瀏覽器里邊可以看到效果圖，如下圖所示。

是不是感覺一下子就高大上了呢？而且動動鼠標(biāo)，你還可以進(jìn)行交互，是動態(tài)圖來著，十分好玩。

2、生成保質(zhì)期可視化餅圖

針對保質(zhì)期數(shù)據(jù)，我們也先使用一個餅圖去進(jìn)行展示，直接上代碼，其實你會發(fā)現(xiàn)和上面那個配料圖表大同小異。

"""生成保質(zhì)期可視化圖表"""def get_date_html(df):    # 詞表分詞    names = df.保質(zhì)期.apply(jieba.lcut).explode()    df1 = names[names.apply(len) > 1].value_counts()    # 寫入分詞后的結(jié)果    with pd.ExcelWriter("淘寶商品保質(zhì)期數(shù)據(jù).xlsx") as writer:        df1.to_excel(writer, sheet_name="保質(zhì)期")    fpath = r'C:\Users\pdcfi\Desktop\淘寶數(shù)據(jù)分析\淘寶商品保質(zhì)期數(shù)據(jù).xlsx'    # 讀取數(shù)據(jù) 提取列    df1 = pd.read_excel(fpath, header=None, skiprows=1, names=['bzq', 'rq'])    a = df1['bzq'].to_list()[:10]    b = df1['rq'].to_list()[:10]    from pyecharts.charts import Pie    from pyecharts import options as opts    # 繪制可視化圖表    pie = (        Pie()            .add('', [list(z) for z in zip(a, b)],                 radius=["20%", "60%"],  # 半徑長度                 rosetype="radius"  # 扇區(qū)圓心角展現(xiàn)數(shù)據(jù)的百分比，半徑展現(xiàn)數(shù)據(jù)的大小                 )            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="淘寶商品保質(zhì)期可視化圖表", subtitle="8.19"))            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: go7utgvlrp%"))  # 數(shù)字項名稱和百分比
    )    pie.render('淘寶商品保質(zhì)期統(tǒng)計.html')

在Pycharm里邊運(yùn)行代碼之后，我們將會得到一個淘寶商品保質(zhì)期統(tǒng)計.html文件，雙擊打開該HTML文件，在瀏覽器里邊可以看到效果圖，如下圖所示。

相信有小伙伴肯定感覺哪里不對，一個保質(zhì)期的可視化，做成這種餅圖似乎太丑了吧？嗯，的確是丑爆了，所以程序大佬把保質(zhì)期這個圖轉(zhuǎn)為了柱狀圖，這樣看上去就高大上很多了。

3、生成保質(zhì)期可視化柱狀圖

其實數(shù)據(jù)都是一樣的，只不過呈現(xiàn)方式不同，直接上代碼。

"""生成保質(zhì)期可視化圖表"""def get_date_html(df):    # 詞表分詞    names = df.保質(zhì)期.apply(jieba.lcut).explode()    df1 = names[names.apply(len) > 1].value_counts()    # 寫入分詞后的結(jié)果    with pd.ExcelWriter("淘寶數(shù)據(jù).xlsx") as writer:        df1.to_excel(writer, sheet_name="保質(zhì)期")    fpath = r'C:\Users\dell\Desktop\崔佬\(zhòng)數(shù)據(jù)分析綜合實戰(zhàn)\淘寶數(shù)據(jù).xlsx'    # 讀取數(shù)據(jù) 提取列    df1 = pd.read_excel(fpath, header=None, skiprows=1, names=['bzq', 'rq'])    a = df1['bzq'].to_list()[:50]    b = df1['rq'].to_list()[:50]
    bar = (        Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))            .add_xaxis(a)            .add_yaxis("保質(zhì)期(天數(shù))",b)            .set_global_opts(                title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-DataZoom（slider-保質(zhì)期）"),            datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(),        )
    )    return bar

這么處理之后，我們就會得到一個柱狀圖了，如下圖所示。

這把看上去，是不是覺得清晰很多了呢？

不過呢，程序大佬還覺得不夠，想把這兩張圖放到一起，這應(yīng)該怎么辦呢？

4、合并餅圖和柱狀圖到一個HTML文件

其實這個也并不難，只需要將生成兩個圖的函數(shù)放到一個布局類里邊就可以完成了，直接上代碼。

def page_draggable_layout(df):    page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)    page.add(        get_ingredients_html(df),        get_date_html(df)    )    page.render("page_draggable_layout.html")

如果你想在一個HTML文件里邊加入更多的圖，只需要繼續(xù)在add()函數(shù)里面進(jìn)行添加生成可視化圖的函數(shù)即可。話不多說，直接上效果圖。

從上圖我們可以看到配料餅圖和保質(zhì)期柱狀圖都同時在同一個HTML文件出現(xiàn)了，而且也是可以進(jìn)行點擊交互的噢！我們還可以收到拖拽，讓圖表移動，如下圖所示，分為左右圖進(jìn)行展示。

你以為到這里就結(jié)束了？其實并沒有，程序大佬還想玩點更加高大上的，他想把table表一并顯示出來，這樣顯得更加飽滿一些。那么table表又如何來進(jìn)行顯示呢？

5、table表加持

其實在這里，程序大佬卡了一下，他在群里問，基于他目前的數(shù)據(jù)，像下圖這樣的df數(shù)據(jù)如何進(jìn)行展示出來。

而且，他自己在不斷的嘗試中，始終報錯，一時間丈二和尚摸不著頭腦，不知如何是好。

不過此時小小明大佬，又遞來了橄欖枝，人狠話不多，直接丟了兩行代碼，讓人拍手叫絕。

然后程序大佬，拿到Pycharm中一跑，啪，成了，真是拍案叫絕，小小明yyds！那么呈現(xiàn)的效果圖是下面這樣的。

這樣看上去還稍微不太好看，拖拽下，調(diào)整下格式看看，如下圖所示。

但是這樣一看，確實高大上了一些，不過還是達(dá)不到程序大佬心里的預(yù)期，于是乎他繼續(xù)折騰。

6、調(diào)整圖像背景色

現(xiàn)在呢，程序大佬又想要加點背景色，這樣顯得高大上一些，代碼如下。

# 繪制可視化圖表pie = (    Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))        .add('', [list(z) for z in zip(a, b)],             radius=["20%", "60%"],  # 半徑長度             rosetype="radius"  # 扇區(qū)圓心角展現(xiàn)數(shù)據(jù)的百分比，半徑展現(xiàn)數(shù)據(jù)的大小             )        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="配料統(tǒng)計", subtitle="8.19"))        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: go7utgvlrp%"))  # 數(shù)字項名稱和百分比
)return pie

其實核心的那句代碼下面這個，引入了一個主題：

init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK)

得到的效果圖如上圖所示了。

7、添加漏斗圖

這里是以數(shù)據(jù)里邊的”食品添加“列來做實例的，代碼如下所示。

def get_sptj_data(df):    # 詞表分詞    names = df.食品添加劑.apply(jieba.lcut).explode()    df1 = names[names.apply(len) > 1].value_counts()    # 寫入分詞后的結(jié)果    with pd.ExcelWriter("淘寶數(shù)據(jù).xlsx") as writer:        df1.to_excel(writer, sheet_name="食品添加劑")    fpath = r'C:\Users\dell\Desktop\崔佬\(zhòng)數(shù)據(jù)分析綜合實戰(zhàn)\淘寶數(shù)據(jù).xlsx'    # 讀取數(shù)據(jù) 提取列    df1 = pd.read_excel(fpath, header=None, skiprows=1, names=['sptj', 'sj'])    a = df1['sptj'].to_list()[:10]    b = df1['sj'].to_list()[:10]    c = (        Funnel(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))            .add(            "商品",            [list(z) for z in zip(a, b)],            label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),        )            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Funnel-Label（food_add)"))    )    return c

得到的效果圖如下圖所示。

寫到這里，基本上快接近尾聲了，不過程序大佬為了感謝小小明大佬，后來又補(bǔ)充了一個極化裝逼圖來贊揚(yáng)小小明。

8、極化圖

直接上代碼，程序大佬取的這個zb函數(shù)，就是裝13的意思，取的太沒有水平了。

def zb_data():    data = [(i, random.randint(1, 100)) for i in range(10)]    c = (        Polar()        .add(            "",            data,            type_="effectScatter",            effect_opts=opts.EffectOpts(scale=10, period=5),            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),        )        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Polar-沒啥用，用來裝逼，小小明yyds"))
    )    return c

看上去確實很高大上呢。

三、總結(jié)

大家好，我是Python進(jìn)階者。本文基于一份雜亂的淘寶原始數(shù)據(jù)，利用正則表達(dá)式re庫和Pandas數(shù)據(jù)處理對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，然后通過stop_word停用詞對得到的文本進(jìn)行分詞處理，得到較為”干凈“的數(shù)據(jù)，之后利用傳統(tǒng)方法和Pandas優(yōu)化處理兩種方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計，針對得到的數(shù)據(jù)，利用Pyecharts庫，進(jìn)行多重可視化處理，包括但不限于餅圖、柱狀圖、Table表、漏斗圖、極化圖等，通過一系列的改進(jìn)和優(yōu)化，一步步達(dá)到想要的效果，可以說是干貨滿滿，實操性強(qiáng)，親測有效。

最后非常感謝程序大佬和小小明大佬在期間不斷提供的代碼，也感謝我自己花時間和心思把這些看似雜亂的消息整理成文，分享給大家學(xué)習(xí)。有需要本文中完整代碼文件的小伙伴，可以在后臺直接回復(fù)關(guān)鍵詞”程序和小小明大佬“即可獲取。

我的這個Python交流群已經(jīng)300多人了，有需要加入該群的小伙伴可以加我好友，一起學(xué)習(xí)，共同進(jìn)步。

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