我用Python分析1585家电商车厘子销售数据，发现这些秘密
我用Python分析1585家电商车厘子销售数据，发现这些秘密
大家好，我是Kuls。
众所周知，中国是智利车厘子最主要的出口对象，占据了其95%的市场份额。
智利驻华大使馆商务参赞娜塔曾表示：“2020-2021产季车厘子实现了丰收，预计今年有50万吨左右的车厘子进入中国市场。”自2020年12月中旬开始，智利海运车厘子陆续到达中国，运输成本较此前空运方式大幅下滑。这意味着，国内消费者将能以更低的价格买到车厘子。然而，近日国内已有多地进口车厘子核酸检测结果为阳性，在这种情况下，你还敢大呼“车厘子自由”吗？
01
数据获取
本文利用Python采集了淘宝网1585个商家车厘子销售数据，获取到车厘子的商品名称、商品价格、付款人数、店铺名称、发货地址等字段。限于篇幅，爬虫代码仅给出主函数：
def main():
browser.get('https://www.taobao.com/')
page = search_product(key_word)
print(page)
get_data()
page_num = 70
while int(page) != page_num:
print("-" * 100)
print("正在爬取第{}页数据".format(page_num + 1))
browser.get('https://s.taobao.com/search?q={}&s={}'.format(key_word, page_num*44))
browser.implicitly_wait(10)
get_data()
page_num += 1
print("数据抓取完成")
if __name__ == '__main__':
key_word = "车厘子"
browser = webdriver.Chrome("./chromedriver")
main()
02
数据处理
1.数据读取并预览
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('/菜J学Python/淘宝/车厘子.csv',header=None,
names=['商品名称','商品价格','付款人数','店铺名称','发货地址']) #添加字段名称
df.sample(5)
2.查看数据信息
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1595 entries, 0 to 1674
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 商品名称 1595 non-null object
1 商品价格 1595 non-null float64
2 付款人数 1595 non-null object
3 店铺名称 1595 non-null object
4 发货地址 1585 non-null object
dtypes: float64(1), object(4)
memory usage: 74.8+ KB
发现数据存在以下几个问题：
（1）发货地址有缺失值
（2）付款人数需做提取
（3）发货地址需做分割
（4）自定义索引并降序
3.数据清洗
#剔除缺失记录
df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
#从发货地址字段中切分出省份和城市
df["省份"] = df["发货地址"].str.split(' ',expand=True)[0] #expand=True可以把用分割的内容直接分列
df["城市"] = df["发货地址"].str.split(' ',expand=True)[1] #提取城市
df["城市"].fillna(df["省份"], inplace=True) #城市字段空值用省份非空值填充
#用正则表达式从付款人数中提取数字
import re
df['数字'] = [re.findall(r'(\d+\.{0,1}\d*)', i)[0] for i in df['付款人数']] # 提取数值
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['付款人数']] # 提取单位（万）
df['单位'] = df['单位'].apply(lambda x:10000 if x=='万' else 1)
df['付款人数'] = df['数字'] * df['单位'] # 计算付款人数
df.drop(['发货地址', '数字', '单位'], axis=1, inplace=True) # 删除多余的列
#按商品价格降序并重置索引
df = df.sort_values(by="商品价格", axis=0, ascending=False) #降序
df = df.reset_index(drop=True) #重置索引
清洗后，数据预览如下：
03
数据可视化
在以往的数据可视化中，常常以Python可视化库作图。而本文将尝试用Excel进行车厘子数据可视化，因为在绘图方面，Excel完全不输Python！
1.国内哪些地方车厘子卖的最火？
利用省份和付款人数字段数据制作地图，发现上海、浙江和广东等地车厘子销售量最大，西藏、青海和内蒙古销量较小。沿海地区的经济和人口优势，成为车厘子主要的消费市场。
车厘子作为“明星水果”，不菲的价格常常让打工人望而却步。根据国家统计总局发布的最新数据，上海人均可支配收入居首，超过7万元，自然更容易实现“车厘子自由”。北京虽然收入较高，但可能受疫情影响较大，车厘子销量并不多。
2.车厘子到底有多贵？
由上图可知，40%的车厘子价格在201-500元之间（淘宝挂牌价，非每斤价格），50元以下的车厘子占比不到4%，我表示有被贵到，你呢？如果你不嫌贵，那我帮你找到一家，可能符合你的需求，如下：
3.哪些店铺卖的最好？
从销量较高的淘宝店铺来看，基本都是旗舰店，看来大家对店铺品牌度关注较多。福瑞达旗舰店月销量超6万，名副其实车厘子销冠，百果园紧随其后。
4.在售的车厘子具有哪些特点？
为了了解车厘子的特点，对商品名称字段做了文本分析，以果篮为背景绘制了车厘子词云图。主要的特点还是可以看出来的，新鲜、智利、当季、特大等词都是水果店家推销的点。至于孕妇提及频率这么高，有点纳闷，于是百度之：
那么问题来了，特殊时期，我们打工人能不能剁手买车厘子？截至目前，根据中国疾控中心公布的消息，目前并没有发现因为食用进口冷链食品而感染新冠肺炎的病例。因此对于普通消费者来说，无须过于恐慌。当然如果你确实非常焦虑的话，疫情期间也可以多选择国内生产的食品。