本篇文章为大家展示了Python如何爬取某东羽绒服数据并绘制可视化图，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
企业建站必须是能够以充分展现企业形象为主要目的，是企业文化与产品对外扩展宣传的重要窗口，一个合格的网站不仅仅能为公司带来巨大的互联网上的收集和信息发布平台，创新互联面向各种领域：成都VR全景等成都网站设计、成都全网营销解决方案、网站设计等建站排名服务。
前就在上，广深的朋友估计还穿着短袖羡慕着北方的下雪气氛。结果就在上周，广深也迎来了降温，大家纷纷加入“降温群聊”。
为了帮助大家抵抗御严寒，我特地爬了下京东的羽绒服数据。为啥不是天猫呢，理由很简单，滑块验证有点麻烦。
数据获取
京东网站是一个ajax动态加载的网站，只能通过解析接口或使用硒自动化测试工具去爬取。关于动态网页爬虫，本公众号历史原创文章介绍过，感兴趣的朋友可以去了解一下。
本次数据获取采用硒，由于我的谷歌浏览器版本更新较快，导致原来的谷歌驱动程序中断。于是，我替换了浏览器自动更新，并下载了对应版本的驱动。
接着，利用硒在京东网搜索羽绒服，手机扫码登录，获得了羽绒服的商品名称，商品价格，店铺名称，评论人数等信息。
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from lxml import etree
import random
import json
import csv
import time
browser = webdriver.Chrome('/菜J学Python/京东/chromedriver')
wait =WebDriverWait(browser,50) #设置等待时间
url = 'https://www.jd.com/'
data_list= [] #设置全局变量用来存储数据
keyword ="羽绒服"#关键词
def page_click(page_number):
try:
# 滑动到底部
browser.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
time.sleep(random.randint(1, 3)) #随机延迟
button = wait.until(
EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, '#J_bottomPage > span.p-num > a.pn-next > em'))
)#翻页按钮
button.click()#点击按钮
wait.until(
EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, "#J_goodsList > ul > li:nth-child(30)"))
)#等到30个商品都加载出来
# 滑到底部，加载出后30个商品
browser.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
wait.until(
EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, "#J_goodsList > ul > li:nth-child(60)"))
)#等到60个商品都加载出来
wait.until(
EC.text_to_be_present_in_element((By.CSS_SELECTOR, "#J_bottomPage > span.p-num > a.curr"), str(page_number))
)# 判断翻页成功,高亮的按钮数字与设置的页码一样
html = browser.page_source#获取网页信息
prase_html(html)#调用提取数据的函数
except TimeoutError:
return page_click(page_number)数据清洗
导入数据
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("/菜J学Python/京东/羽绒服.csv")
df.sample(10)![]()
重命名列
df = df.rename(columns={'title':'商品名称','price':'商品价格','shop_name':'店铺名称','comment':'评论人数'})查看数据信息
df.info()
'''
1.可能存在重复值
2.商店名称存在缺失值
3.评价人数需要清洗
'''
RangeIndex: 4950 entries, 0 to 4949
Data columns (total 4 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 商品名称 4950 non-null object
1 商品价格 4950 non-null float64
2 店铺名称 4949 non-null object
3 评论人数 4950 non-null object
dtypes: float64(1), object(3)
memory usage: 154.8+ KB
删除重复数据
df = df.drop_duplicates()
缺失值处理
df["店铺名称"] = df["店铺名称"].fillna("无名氏")商品名称清洗
厚度
tmp=[]
for i in df["商品名称"]:
if"厚"in i:
tmp.append("厚款")
elif"薄"in i:
tmp.append("薄款")
else:
tmp.append("其他")
df['厚度'] = tmp版型
for i in df["商品名称"]:
if"修身"in i:
tmp.append("修身型")
elif"宽松"in i:
tmp.append("宽松型")
else:
tmp.append("其他")
df['版型'] = tmp风格
tmp=[]
for i in df["商品名称"]:
if"韩"in i:
tmp.append("韩版")
elif"商务"in i:
tmp.append("商务风")
elif"休闲"in i:
tmp.append("休闲风")
elif"简约"in i:
tmp.append("简约风")
else:
tmp.append("其他")
df['风格'] = tmp商品价格清洗
df["价格区间"] = pd.cut(df["商品价格"],[0, 100,300, 500, 700, 1000,1000000],labels=['100元以下','100元-300元','300元-500元','500元-700元','700元-1000元','1000元以上'],right=False)
评价人数清洗
import re
df['数字'] = [re.findall(r'(\d+\.{0,1}\d*)', i)[0] for i in df['评论人数']] #提取数字
df['数字'] = df['数字'].astype('float') #转化数值型
df['单位'] = [''.join(re.findall(r'(万)', i)) for i in df['评论人数']] #提取单位（万）
df['单位'] = df['单位'].apply(lambda x:10000if x=='万'else1)
df['评论人数'] = df['数字'] * df['单位'] # 计算评论人数
df['评论人数'] = df['评论人数'].astype("int")
df.drop(['数字', '单位'], axis=1, inplace=True)店铺名称清洗
df["店铺类型"] = df["店铺名称"].str[-3:]
可视化
引入可视化相关库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置加载的字体名
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
import jieba
import re
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
import stylecloud
from IPython.display import Image
描述性统计
相关性分析
商品价格分布直方图
sns.set_style('white')
fig,axes=plt.subplots(figsize=(15,8))
sns.distplot(df["商品价格"],color="salmon",bins=10)
plt.xticks(fontsize=16)
plt.yticks(fontsize=16)
axes.set_title("商品价格分布直方图")![]()
评论人数分布直方图
sns.set_style('white')
fig,axes=plt.subplots(figsize=(15,8))
sns.distplot(df["评论人数"],color="green",bins=10,rug=True)
plt.xticks(fontsize=16)
plt.yticks(fontsize=16)
axes.set_title("评论人数分布直方图")
评论人数与商品价格的关系
fig,axes=plt.subplots(figsize=(15,8))
sns.regplot(x='评论人数',y='商品价格',data=df,color='orange',marker='*')
plt.xticks(fontsize=16)
plt.yticks(fontsize=16)
![]()
羽绒服价格分布
df2 = df["价格区间"].astype("str").value_counts()
print(df2)
df2 = df2.sort_values(ascending=False)
regions = df2.index.to_list()
values = df2.to_list()
c = (
Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
.add("", list(zip(regions,values)))
.set_global_opts(legend_opts = opts.LegendOpts(is_show = False),title_opts=opts.TitleOpts(title="羽绒服价格区间分布",subtitle="数据来源：腾讯视频\n制图：菜J学Python",pos_top="0.5%",pos_left = 'left'))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%",font_size=14))
)
c.render_notebook()
评论人数top10店铺
df5 = df.groupby('店铺名称')['评论人数'].mean()
df5 = df5.sort_values(ascending=True)
df5 = df5.tail(10)
print(df5.index.to_list())
print(df5.to_list())
c = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK,width="1100px",height="600px"))
.add_xaxis(df5.index.to_list())
.add_yaxis("",df5.to_list()).reversal_axis() #X轴与y轴调换顺序
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="评论人数TOP10",subtitle="数据来源：京东 \t制图：J哥",pos_left = 'left'),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=11)), #更改横坐标字体大小
#yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=12)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate":30})#更改纵坐标字体大小
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='right'))
)
c.render_notebook()![]()
版型
df5 = df.groupby('版型')['商品价格'].mean()
df5 = df5.sort_values(ascending=True)[:2]
#df5 = df5.tail(10)
df5 = df5.round(2)
print(df5.index.to_list())
print(df5.to_list())
c = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK,width="1000px",height="500px"))
.add_xaxis(df5.index.to_list())
.add_yaxis("",df5.to_list()).reversal_axis() #X轴与y轴调换顺序
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各版型羽绒服均价",subtitle="数据来源：中原地产 \t制图：J哥",pos_left = 'left'),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=11)), #更改横坐标字体大小
#yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=12)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate":30})#更改纵坐标字体大小
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='right'))
)
c.render_notebook()
厚度
df5 = df.groupby('厚度')['商品价格'].mean()
df5 = df5.sort_values(ascending=True)[:2]
#df5 = df5.tail(10)
df5 = df5.round(2)
print(df5.index.to_list())
print(df5.to_list())
c = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK,width="1000px",height="500px"))
.add_xaxis(df5.index.to_list())
.add_yaxis("",df5.to_list()).reversal_axis() #X轴与y轴调换顺序
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各厚度羽绒服均价",subtitle="数据来源：京东 \t制图：J哥",pos_left = 'left'),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=11)), #更改横坐标字体大小
#yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=12)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate":30})#更改纵坐标字体大小
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='right'))
)
c.render_notebook()![]()
风格
df5 = df.groupby('风格')['商品价格'].mean()
df5 = df5.sort_values(ascending=True)[:4]
#df5 = df5.tail(10)
df5 = df5.round(2)
print(df5.index.to_list())
print(df5.to_list())
c = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK,width="1000px",height="500px"))
.add_xaxis(df5.index.to_list())
.add_yaxis("",df5.to_list()).reversal_axis() #X轴与y轴调换顺序
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各风格羽绒服均价",subtitle="数据来源：京东 \t制图：J哥",pos_left = 'left'),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=11)), #更改横坐标字体大小
#yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=12)),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate":30})#更改纵坐标字体大小
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position='right'))
)
c.render_notebook()
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网页题目：Python如何爬取某东羽绒服数据并绘制可视化图
文章地址：
http://chengdu.cdxwcx.cn/article/pgdjip.html
