Python 实战之淘宝手机销售分析（数据清洗、可视化、数据建模、文本分析）_数据可视化手机价位图的代码

一、数据介绍

链接: https://pan.baidu.com/s/1GVQ5rv3ElNDLOkaDzuD6Jw 密码:5h6g

本文数据爬取了淘宝全网手机销售数据，其中包括：

• cellphone.csv
  该数据集包括淘宝网在售的手机商品信息，包括爬取信息、商品信息、评分收藏信息等；

• count_add_comments.csv
  该数据集包含上述手机商品的评价信息，包含图片的评价条数、追评条数等；

• comments.csv
  该数据集包含上数据手机商品的具体评价，包括评价时间、评价内容等；

二、数据清洗

导入数据

• 发现商品描述、月销量、库存、评分、累计评价数存在缺失

import pandas as pd
import numpy as np

phone=pd.read_csv('cellphone.csv')

add_comments=pd.read_csv('count_add_comments.csv')

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缺失值处理+合并

• 先对phone 进行处理

#删除空白列
phone=phone.drop(columns=['Unnamed: 19'])

#先获取列名，在此基础上进行更改
phone.columns
phone.columns=['爬取时间', '爬取链接', '商品ID', '商品名称',
       '商品描述', '商品参数', '商品现价',
       '商品原价', '月销量', '库存',
       '发货地址', '商品发布时间',
       '店铺ID', '店铺名称', '商品链接URL', '评分',
       '收藏数' ,'累计评价数', '商品评价印象标签']

#商品描述、月销量、库存、评分、累计评价数存在缺失

#查看月销量为0的商品信息
phone[phone['月销量'].isnull()].info()
#对销量为零的数据进行 0 填充
phone['月销量']=phone['月销量'].fillna(0)

#处理库存（0 填充）、评分（删除空白数据）、累计评价数（0填充）
phone['库存']=phone['库存'].fillna(0)
phone['累计评价数']=phone['累计评价数'].fillna(0)
phone=phone.dropna(subset=['评分'])

#重新梳理 index
phone.index=np.arange(len(phone))
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• 再对add_comments和 phone 进行数据合并

df=pd.merge(phone,add_comments,left_on='商品ID',right_on='ID(id)')
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• 最后对合并后的df进行列名梳理，删去重复的商品 ID

df.columns=['爬取时间', '爬取链接', '商品ID', '商品名称',
       '商品描述', '商品参数', '商品现价',
       '商品原价', '月销量', '库存',
       '发货地址', '商品发布时间',
       '店铺ID', '店铺名称', '商品链接URL', '评分',
       '收藏数' ,'累计评价数', '商品评价印象标签','图片', '追评', 'ID(id)', 'Unnamed: 3']
df=df.drop(columns=['Unnamed: 3'])
df=df.drop(columns=['ID(id)'])
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清洗时间参数

• time.localtime():能将 int 格式的时间数据转化
  如：time.localtime(1548475512)
  输出结果：time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=1, tm_mday=26, tm_hour=12, tm_min=5, tm_sec=12, tm_wday=5, tm_yday=26, tm_isdst=0)

• time.strftime(’%Y-%m-%d’,time.localtime(1548475512)):输出既定格式的时间信息；
  输出结果：‘2019-01-26’

关于时间有关格式化信息
%y 两位数的年份表示（00-99）
%Y 四位数的年份表示（000-9999）
%m 月份（01-12）
%d 月内中的一天（0-31）
%H 24小时制小时数（0-23）
%I 12小时制小时数（01-12）
%M 分钟数（00-59）
%S 秒（00-59）
%a 本地简化星期名称
%A 本地完整星期名称
%b 本地简化的月份名称
%B 本地完整的月份名称
%c 本地相应的日期表示和时间表示
%j 年内的一天（001-366）
%p 本地A.M.或P.M.的等价符
%U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
%w 星期（0-6），星期天为星期的开始
%W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
%x 本地相应的日期表示
%X 本地相应的时间表示
%Z 当前时区的名称
%% %号本身

import time
df['商品发布时间']=df['商品发布时间'].apply(lambda op:time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(op)))
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清洗价格数据

目前得到的‘商品现价’、‘商品原价’两列均为价格区间的表示格式，我们无法获取完整的价格，在此取其均值；

def get_price(s):
    price=s.split('-')
    l=[float(i) for i in price]
    return np.mean(l)
df['商品现价']=df['商品现价'].apply(get_price)
df['商品原价']=df['商品原价'].apply(get_price)
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清洗发货城市数据

目前发货城市数据为省+城市名的表示方式，我们要将省份+城市数据提取出来；

#获得中国全部的省级单位名称，找到全部的省级单位
#将每一个地址的省份提取出来，剩下的就是城市
pro_list=['北京',
 '天津',
 '上海',
 '重庆',
 '河北',
 '山西',
 '辽宁',
 '吉林',
 '黑龙江',
 '江苏',
 '浙江',
 '安徽',
 '福建',
 '江西',
 '山东',
 '河南',
 '湖北',
 '湖南',
 '广东',
 '海南',
 '四川',
 '贵州',
 '云南',
 '陕西',
 '甘肃',
 '青海',
 '台湾',
 '内蒙古',
 '广西',
 '西藏',
 '宁夏',
 '新疆',
 '香港',
 '澳门']
def get_city(address):
    for i in pro_list:
        if i in address:
            city=address.replace(i,'')
            if len(city)==0
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