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分析微博游戏名人数据

昨天我们爬取了微博游戏名人的信息，包括名字，关注量，粉丝量，微博量，地址和简介，今天我们就分析下它们的地址信息和简介

地址热力图

安装pyecharts

我第一次用pyecharts，所以需要先安装它，借助pyecharts库，可以对游戏名人的地址分布可视化，需要安装如下工具，想通过热力图的形式将他们的地址分布展现出来

$ sudo pip3 install pyecharts==0.5.10
$ sudo pip3 install echarts-countries-pypkg
$ sudo pip3 install echarts-china-provinces-pypkg
$ sudo pip3 install echarts-china-cities-pypkg
$ sudo pip3 install echarts-china-counties-pypkg
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从数据库中提取数据

数据内容如下

address列就是地址信息，因为我对pandas比较熟悉，所以我是先将数据库中的数据提取出来，再转为DataFrame

#连接数据库
def connection_mysql():
        return pymysql.connect('ip','QINYUYOU','密码','homework')
#通过pandas读取数据库内容
def df_mysql(sql):
    return pd.read_sql(sql,connection_mysql())
def get_df(sql):
    return df_mysql(sql)
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我们可以打印get_df(sql)返回的内容，检查是不是DataFrame数据

没问题，就是我们要的DataFrame

地址数据处理

我们需要的数据是地址和简介，先将他们提取出来看看

print(df['address'])
print(type(df['address']))
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可以看到是一个Series数据类型
暂时没有问题，一切很顺利，我们需要对地址进行处理，比如上海静安区，我们需要将它改成上海，可以通过string的split()方法实现，通过空格将字符串分成一个字符串列表，返回列表的第一个元素即可

def address_string(string):
    return string.split()[0]#通过空格分割成字符串列表返回第一个元素
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方法写好了，需要对Series中的每一个数据都调用address_string方法，可以通过pandas.apply()方法实现，
这里一定要注意：一定要用Series接收Series使用apply()方法，不然原Series是不会发生变化的

    df['address'] = df['address'].apply(address_string)
    print(df['address'])
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打印看看结果

没问题，接下来就是统计地址的频率了

    df_address_count = df.groupby(['address'],as_index=False)['address'].agg({'cnt':'count'})
    print(df_address_count)
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打印看看

   address  cnt
0       上海  278
1       云南    3
2       其他  115
3      内蒙古    1
4       北京  175
5       台湾    1
6       吉林    7
7       四川   39
8       天津    6
9       宁夏    1
10      安徽    9
11      山东   15
12      山西    5
13      广东  114
14      广西    4
15      新疆    1
16      江苏   43
17      江西    9
18      河北    4
19      河南    9
20      浙江   63
21      海南    2
22      海外   67
23      湖北   24
24      湖南   25
25      澳门    2
26      福建   19
27      贵州    4
28      辽宁   15
29      重庆   18
30      陕西   10
31      青海    2
32      香港    4
33     黑龙江    6
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看到有两个地址不清楚，分别是‘其他’和‘海外’,我打算将他们移除

    df_address_count = df_address_count[~df_address_count['address'].isin(['其他'])]#选取‘其他'以外的数据    
    df_address_count = df_address_count[~df_address_count['address'].isin(['海外'])]#选取‘海外‘以外的数据’
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画热力图

我们提取到了地址和频率信息，就可以做热力图了
查看pyecharts中文文档，研究画出热力图
google搜索十六进制颜色,而已获取颜色的十六进制，方便我们配置图形的参数

pyecharts中文文档

    address = df_address_count['address']#地址
    count = df_address_count['cnt']#频率
    # print(address)
    # print(count)
    geo = Geo("微博游戏名人地区热力图", "data from weibo", title_color="#161a16", title_pos="left", width=1200, height=600,
              background_color='#bad1ba')
    geo.add("微博游戏名人地区热力图", address, count, visual_range=[0, 30],type='heatmap', visual_text_color="#161a16",
            symbol_size=20, is_visualmap=True,
            is_roam=True)  # type有scatter, effectScatter, heatmap三种模式可选，可根据自己的需求选择对应的图表模式
    geo.render(path="微博游戏名人地区热力图.html")
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运行代码生成html文件,浏览器打开

还行吧，虽然不是特别好看，起码功能实现了，后面在写简介的词云，要学的东西太多了，给自己加个油，冲鸭！！！！！！

简介词云

开始对制作简介的词云

简介数据处理

首先需要获取简介的数据

    df = get_df()
    df_introduction = df['introduction']
    print(df_introduction)
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打印结果如下

得到我们要的Series，接下来我们将Series每个元素拼接成一个大的字符串即可

    string = ''
    for i in df_introduction:
        string = string + ' ' + str(i) + ' '
    print(string)
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结果如下

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