【爬虫+数据分析+数据可视化】Python数据可视化分析胡润富豪榜榜单数据_福布斯 爬取 可视化

一、爬虫

爬虫部分不做讲解，可见原始文章。下面主要介绍可视化代码。

看一下榜单上TOP20的数据吧：
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数据一共2916条，19个字段信息，含：

排名、排名变化、全名_中文、全名_英文、年龄、出生地_中文、出生地_英文、性别、公司名称_中文、公司名称_英文、公司总部地_中文、公司总部地_英文、所在行业_中文、所在行业_英文、组织结构、财富值_人民币_亿、财富值变化、 财富值_美元、年份。

数据信息还是很丰富的，希望能够挖掘出一些有价值的结论！

二、数据分析

2.1 导入库

首先，导入用于数据分析的库：

import pandas as pd  # 读取csv文件
import matplotlib.pyplot as plt  # 画图
from wordcloud import WordCloud  # 词云图
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增加一个配置项，用于解决matplotlib中文乱码的问题：

# 解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 显示中文标签  # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
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读取csv数据：

# 读取csv数据
df = pd.read_csv('富豪榜.csv')
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2.2 数据概况

查看数据形状：
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查看前3名富豪：
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查看最后3名富豪：
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描述性统计：
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从描述性统计，可以得出结论：
从最大值3900亿、最小值20亿、方差242来看，分布很零散，各位富豪掌握的财富差距很大，马太效应明显。

2.3 可视化分析

2.3.1 财富分布

代码：

df_Wealth = df['财富值_人民币_亿']
# 绘图
df_Wealth.plot.hist(figsize=(18, 6), grid=True, title='财富分布-直方图')
# 保存图片
plt.savefig('财富分布-直方图.png')
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可视化图：

结论：大部分的富豪的财富集中在20亿~400亿之间，个别顶级富豪的财富在3000亿以上。

2.3.2 年龄分布

代码：

# 剔除未知
df_Age = df[df.年龄 != '未知']
# 数据切割，8个分段
df_Age_cut = pd.cut(df_Age.年龄.astype(float), bins=[20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])
# 画柱形图
df_Age_cut.value_counts().plot.bar(figsize=(16, 6), title='年龄分布-柱形图')
# 保存图片
plt.savefig('年龄分布-柱形图.png')
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可视化图：

结论：大部分富豪的年龄在50-60岁，其次是60-70和40-50岁。极少数富豪在20-30岁（年轻有为