南方人过冬靠的是一身正气？用Python分析全网取暖器数据

亦凉 2022-12-27 14:03 114阅读 0赞

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以下文章来源于CDA数据分析师 ，作者：CDA数据分析师

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# 前言 #

如果说冬天对北方人来说只是一个季节，而对南方人来说是一场“渡劫”。北方的冷是干冷，物理攻击，多穿一点就好了。而且室内有暖气，在室内可以穿着短袖吃冰棍。

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而南方的冷是湿冷，魔法攻击，穿再多没有用。而且室内还没暖气，各种段子也是层出不穷：

“你在北方的暖气里四季如春，我在南方的寒冬下冻成冰棍儿”

“北方人过冬靠的是暖气，南方人过冬靠的是一身正气”

“我是一只来自北方的狼，来到南方却被冻成了狗”

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一到冬天南方人除了靠一身浩然正气，空调、电热毯、油汀、电暖气等各类花式取暖电器都得安排上。

内贸批发平台1688上获取的数据显示，进入11月以来，暖气片在南方城市的销量比去年同期增长了300%，平台上取暖小家电品类整体营业额同比增幅达到200%，其中发热垫的同比增速甚至高达600%。

据显示，暖气片和暖气设备销量贡献最大的国内客户，主要都是来自长江沿线城市，以江浙沪、安徽、湖南、湖北、重庆、四川等地居多，一时间“南方取暖设备被买爆”话题登上了微博热搜，让人不禁感叹南方人过个冬天实在是太难了。

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# 用Python分析全网取暖器数据 #

我们使用Python获取了淘宝网搜索关键词暖气片、取暖器、壁挂炉的商品数据，并进行了数据分析。

# 读取数据 #

首先导入获取的数据。

# 导入工具包
    import numpy as np 
    import pandas as pd 
    
    from pyecharts.charts import Bar, Pie, Map, Page
    from pyecharts import options as opts
    
    import jieba 
    
    # 读取数据
    df_all = pd.read_csv('../data/导出数据.csv')
    df_all.head()

![935dfafe4b6ab730a938ee96d86c2919.png][]

df_all.shape
    (13212, 7)

# 数据清洗和整理 #

此处我们需要对数据集进行数据清洗以便后续分析和可视化，主要工作内容如下：

*  删除记录的重复值
 *  goods\_price列处理：提取数值
 *  purchase\_num列处理：提取数值
 *  计算销售额sales\_volume = goods\_price\*purchase\_num
 *  删除多余的列

代码实现如下：

df = df_all.copy()
    # 去除重复值
    df.drop_duplicates(inplace=True)
    df.shape
    (6849, 7)
    
    # 筛选记录
    df = df[df['purchase_num'].str.contains('人付款')]
    
    # goods_price列处理
    df['goods_price'] = df['goods_price'].str.extract('(\d+\.{0,1}\d*)')  
    df['goods_price'] = df['goods_price'].astype('float')
    
    # purchase_num列处理
    df['num'] = df['purchase_num'].str.extract('(\d+\.{0,1}\d*)')
    df['num'] = df['num'].astype('float') 
    df['unit'] = [10000 if '万' in i else 1 for i in df['purchase_num']]
    
    # 计算销量
    df['purchase_num'] = df['num'] * df['unit']
    
    # 计算销售额
    df['sales_volume'] = df['goods_price'] * df['purchase_num']
    
    # 提取省份字段 
    df['province_name'] = df['location'].astype('str').str.split(' ').apply(lambda x:x[0]) 
    
    # 删除多余的列
    df.drop(['num', 'unit', 'detail_url'], axis=1, inplace=True)
    
    # 重置索引
    df = df.reset_index(drop=True)
    df.head()

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# 数据可视化 #

此处我们对店铺销量、产地分布、商品价格等方面进行可视化分析：

市场上的取暖器种类较多，有暖风机、小太阳、电热膜、油汀、快热炉、踢脚线等取暖设备，我们首先看到这些取暖器的标题词云。

# 商品标题词云图 #

![17496b19f57b1ddb7d1e15ad23f41706.png][]

可以看到"取暖器" "暖风机" "暖气片"都是出现的高频词。在特征方面"家用" "节能" "速热"都十分常见。

接着，看到店铺月销量排名Top10。

# 店铺月销量排名Top10 #

![f46dd234908eb02778337e798e427751.png][]

可以看到店铺销量前十，凯瑞莱旗舰店位居第一。其后春尚电器专营店和苏宁易购分别是第二第三名。排在前十的还有美的、tcl等品牌。

# 计算top10店铺
    shop_top10 = df.groupby('shop_name')['purchase_num'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)

# 全国各省份产地销量排名Top10 #

![e02bf1cda8bcba129b532b02cb02a8c9.png][]

这些取暖器的产地都在哪儿呢？经过分析发现，浙江是生产取暖器的头号大省，在产地销量排名中一骑绝尘位居第一。之后排在第二位的是广东。湖南、江苏、山东分别位居第三第四第五名。

# 计算销量top10
    province_top10 = df.groupby('province_name')['purchase_num'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)

# 不同价格区间的商品数量占比 #

![29ad7838626fdcdc1c16b502701fffc2.png][]

取暖器都卖多少钱呢？经过分析发现，100元以下的商品是最多占比高达34.76%。其次是200-500元的商品，占比22.09%。

# 不同价格区间的销量占比 #

![a452ce51589acd35eedf8bbaa72db56f.png][]

与此同时，在销量方面，价格在100元以下和100-200元之间的取暖产品也是销量最好的，全网销售量分别占比37.49%和35.92%。

# 结语 #

有了各式各样的取暖器，南方冬天就好过了吗？并不，空调开久了干，踢脚线耗电高，油汀等电暖气更适合局部取暖，大空间制热效果差。

虽然近年来也有很多南方家庭选择全房装地暖的，然而电暖用起来一个月电费就高达2、3千，这可能就是北方一个冬天的暖气费用了。这么对比起来，似乎还是开空调和取暖器实在啊。

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