pyecharts数据可视化实战分析CSDN周排top100博主

叶庭云

修改于 2021-01-23 13:08:12

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修改于 2021-01-23 13:08:12

文章被收录于专栏：Python进阶之路 Python进阶之路Python进阶之路

一、数据获取

URL：https://blog.csdn.net/rank/writing_rank

检查可以发现，简单的构造URL去请求，抓取 json 数据，再从中提取出我们想要的数据保存到Excel。

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@File    ：demo.py
@Author  ：叶庭云
@CSDN    ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
"""
import requests
import json
import logging
import openpyxl

wb = openpyxl.Workbook()
sheet = wb.active
sheet.append(['博主昵称', '排名', '综合得分', '粉丝数', '获赞数', '博客等级', '是否认证为博客专家'])
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')


headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36'
}

for i in range(1, 11):
	# username={改成你的username}
    url = f'https://blog.csdn.net/api/WritingRank/weekList?username={改成你的username}&page={i}&size=10'
    rep = requests.get(url, headers=headers)
    data = json.loads(rep.text)
    datas = data['data']['list']
    for item in datas:
        score = item['score']                   # 综合得分
        ranking = item['ranking']               # 排名
        user_nickname = item['user_nickname']   # 博主昵称
        fans_num = item['fans_num']             # 粉丝数
        fav_num = item['fav_num']               # 获赞数
        level = item['profile_level']['level']  # 博客等级
        is_expert = item['is_expert']           # 是否认证为博客专家
        sheet.append([user_nickname, ranking, score, fans_num, fav_num, level, is_expert])
        logging.info([user_nickname, ranking, score, fans_num, fav_num, level, is_expert])


wb.save('rank_datas.xlsx')

二、查看数据

随机抽取8行数据查看

查看数据类型、内存、索引、列名信息

数值列的统计信息

各列的相关系数

三、pyecharts数据可视化

1. pyecharts简介和安装

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有
支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架
高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
多达 400+ 地图文件，并且支持原生百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持

pyecharts版本v0.5.x 和 v1 间不兼容，v1 是一个全新的版本，语法也有很大不同。

# 安装pyecharts
pip install pyecharts -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

import pyecharts

print(pyecharts.__version__)         # 查看pyecharts版本

2. 数据可视化

首先，来看一看 Top10 的大佬博主都是那些

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@File    ：漏斗图_top10.py
@Author  ：叶庭云
@CSDN    ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
"""
import pandas as pd
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts.globals import CurrentConfig, ThemeType

# 引用本地 js 资源
CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'

# 读取数据
df = pd.read_excel('rank_datas.xlsx')
# 取博主昵称  综合得分两列数据
df1 = df[['博主昵称', '综合得分']]
# print(df1)

# 取Top10博主数据
labels = list(df1['博主昵称'][:10])
values = list(df1['综合得分'][:10])

data = [[labels[x], int(values[x])] for x in range(len(labels))]

# 漏斗图可视化
c = (
    Funnel(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px", theme=ThemeType.LIGHT))
    .add(
        series_name='',    # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。
        data_pair=data,    # 系列数据项，格式为 [(key1, value1), (key2, value2)]
        gap=3,   # 数据图形间距
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside"), # 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts`
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="CSDN周排Top10博主一览"),      # 标题
        legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_top='50%', pos_left="80%", orient="vertical"),  # 调整图例位置
    )
    .render('funnel_chart.html')
)

运行效果如下：

排在第一的大佬博主是：一个处女座的程序猿，综合指标：894，远高于之后的其他博主，而从漏斗图也容易看出，后面 9 位博主综合指标差距不大。

再来看看周排 Top100 博主里，已认证博客专家的比例

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@File    ：博客专家占比.py
@Author  ：叶庭云
@CSDN    ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
"""
import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.globals import CurrentConfig

# 引用本地 js 资源
CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'

# 读取数据   统计认证了博客专家和没有认证的数量
df = pd.read_excel('rank_datas.xlsx')
datas = df['是否认证为博客专家'].value_counts()
print(datas)
labels = ['已认证博客专家', '未认证博客专家']
value = datas.values
data = [[i, int(j)] for i, j in zip(labels, value)]
c = (
    Pie()
    .add(
        series_name="",  # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。
        data_pair=data,  # 系列数据项，格式为 [(key1, value1), (key2, value2)]
        radius=["40%", "60%"],  # 饼图的半径，数组的第一项是内半径，第二项是外半径
        # 富文本设置
        label_opts=opts.LabelOpts(
            position="outside",
            formatter="{a|{a}}{abg|}\n{hr|}\n {b|{b}: }{c}  {per|{d}%}  ",
            background_color="#eee",
            border_color="#aaa",
            border_width=1,
            border_radius=4,
            rich={
                "a": {"color": "#999", "lineHeight": 22, "align": "center"},
                "abg": {
                    "backgroundColor": "#e3e3e3",
                    "width": "100%",
                    "align": "right",
                    "height": 22,
                    "borderRadius": [4, 4, 0, 0],
                },
                "hr": {
                    "borderColor": "#aaa",
                    "width": "100%",
                    "borderWidth": 0.5,
                    "height": 0,
                },
                "b": {"fontSize": 16, "lineHeight": 33},
                "per": {
                    "color": "#eee",
                    "backgroundColor": "#334455",
                    "padding": [2, 4],
                    "borderRadius": 2,
                },
            },
        ),
    )
    .set_colors(['#FF1493', '#BA55D3'])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="周排Top100中博客专家占比"))
    .render("pie_rich_label.html")
)

运行效果如下：

可以发现，在周排 Top100 的博主里，近 8 成都已认证博客专家。

那这些 Top100 博主的等级分布呢？

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@File    ：博客等级分布.py
@Author  ：叶庭云
@CSDN    ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
"""
import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.globals import CurrentConfig

# 引用本地 js 资源
CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'

# 读取数据   统计各博客等级博主的数量
df = pd.read_excel('rank_datas.xlsx')
datas = df['博客等级'].value_counts()
# print(datas)
labels = [f'等级{i}' for i in datas.index]
nums = [int(j) for j in datas]
data = [[i, j] for i, j in zip(labels, nums)]

print(data)

c = (
    # 宽  高  背景颜色
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px", bg_color="#2c343c"))
    .add(
        series_name="博客等级",    # 系列名称
        data_pair=data,             # 系列数据项，格式为 [(key1, value1), (key2, value2)]
        rosetype="radius",        # radius：扇区圆心角展现数据的百分比，半径展现数据的大小
        radius="55%",             # 饼图的半径
        center=["50%", "50%"],    # 饼图的中心（圆心）坐标，数组的第一项是横坐标，第二项是纵坐标
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, position="center"),   #  标签配置项
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            title="博客等级分布",
            pos_left="center",
            pos_top="20",
            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),
        ),
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
    )
    .set_series_opts(
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
            trigger="item", formatter="{a} <br/>{b}: {c} ({d}%)"  # 'item': 数据项图形触发，主要在散点图，饼图等无类目轴的图表中使用
         ),
        label_opts=opts.LabelOpts(color="#fff"),
    )
    .render("customized_pie.html")
)

运行效果如下：

发现了一些有意思的事情，周排 Top100 的博主们博客等级大都分布在等级7、等级8，分别占比42%、29%，等级5和等级11的博主都仅有一位，看看他俩是谁？

最后来看看这些博主粉丝数和获赞数对比

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@File    ：粉丝数量对比.py
@Author  ：叶庭云
@CSDN    ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
"""

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.globals import CurrentConfig, ThemeType

# 引用本地 js 资源
CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'

# 读取数据   统计各博客等级博主的数量
df = pd.read_excel('rank_datas.xlsx')
nums = [int(x) for x in df['粉丝数']]
rank = [int(y) for y in df['排名']]

c = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.MACARONS))
    .add_xaxis(xaxis_data=rank)
    .add_yaxis(
		series_name='粉丝数', yaxis_data=nums,
		label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)
			   )
    .set_global_opts(
                    xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='排名'),
					yaxis_opts=opts.AxisOpts(
							name='粉丝数', min_=0, max_=320000,     # y轴刻度的最小值 最大值
					),
					title_opts=opts.TitleOpts(
						title="Top100博主的粉丝数对比",
						title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
							font_family="KaiTi", font_size=20, color="black"
						)
					)
    )
	.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
					markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
					data=[
						opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
						opts.MarkPointItem(type_="average", name="平均值")]),
					markline_opts=opts.MarkLineOpts(
					data=[
						opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]))
    .render('bar_chart.html')
)

运行效果如下：

排名第一的博主粉丝数量超多，有 309147 位粉丝，远高于其他博主，而粉丝数量最少的也有1080

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@File    ：点赞数对比.py
@Author  ：叶庭云
@CSDN    ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
"""
import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.globals import CurrentConfig, ThemeType

# 引用本地 js 资源
CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'

# 读取数据   统计各博客等级博主的数量
df = pd.read_excel('rank_datas.xlsx')
nums = [int(x) for x in df['获赞数']]
rank = [int(y) for y in df['排名']]

c = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
    .add_xaxis(xaxis_data=rank)
    .add_yaxis(
		series_name='获赞数', yaxis_data=nums,
		label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)
			   )
    .set_global_opts(
                    xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='排名'),
					yaxis_opts=opts.AxisOpts(
							name='获赞数', min_=0, max_=40000,     # y轴刻度的最小值 最大值
					),
					title_opts=opts.TitleOpts(
						title="Top100博主的获赞数对比",
						title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
							font_family="KaiTi", font_size=20, color="#fff"
						)
					)
    )
	.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
					markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
					data=[
						opts.MarkPointItem(type_="max", name="最小值"),
						opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
						opts.MarkPointItem(type_="average", name="平均值")]),
					markline_opts=opts.MarkLineOpts(
					data=[
						opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]))
    .render('bar_chart1.html')
)

运行效果如下：