我用 Python 分析了一波热卖年货，原来大家都在买这些东西？

超、凢脫俗 2022-10-29 01:42 89阅读 0赞

> 作者：Cherich\_sun  
> 来源：公众号「杰哥的IT之旅」ID：Jake\_Internet  
> 原文链接：[我用 Python 分析了一波热卖年货，原来大家都在买这些东西？][Python]  
> 公众号：杰哥的IT之旅，后台回复：「年货」，即可获取本文完整数据。

今年不知道有多少小伙伴留在原地过年，虽然今年过年不能回老家，但这个年也得过，也得买年货，给家人长辈送礼。于是我出于好奇心的想法利用爬虫获取某宝数据，并结合 Python 数据分析和第三方可视化平台来分析一下大家过年都买了哪些东西，分析结果大屏如下：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pha2VfdGlhbg_size_16_color_FFFFFF_t_70][]  
上面使用清洗好的数据后用 finebi 第三方可视化工具完成的。接下来是用 Python 的实现过程，对于本文的叙述，主要分为以下五步：

*  分析思路
 *  爬虫部分
 *  数据清洗
 *  数据可视化及分析
 *  结论与建议

### 一、分析思路 ###

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）

### 二、爬取数据 ###

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

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pha2VfdGlhbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]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：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pha2VfdGlhbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]  
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。

### 三、数据清洗 ###

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。

### 四、数据可视化及分析 ###

**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')
    datas

![20210207140636655.png][]  
**2、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()

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pha2VfdGlhbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]  
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()

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pha2VfdGlhbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]  
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()

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pha2VfdGlhbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]  
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()

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pha2VfdGlhbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]  
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。

### 结论与建议 ###

**淘宝热卖年货:** 坚果，茶叶，糕点，饼干，糖果，白酒，核桃，羊肉，海参，枸杞；

**年货推荐清单（按销量）：** 坚果、零食、糕点、饼干、茶叶、糖果、松子、红枣、蛋糕、卤味、瓜子、牛奶、核桃；

**年货价格参考：** 66%以上的年货价格在0~200元之间；

**热门店铺：** 三只松鼠、天猫超市、百草味、良品铺子；

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