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大家好，我是Python進階者。

一、前言

大家好，我是Python進階者。上一篇文章給大家講到了淘寶數(shù)據(jù)的預處理和詞頻處理，沒有來得及看的小伙伴，記得去學習了下了，詳情戳這里：手把手教你用Pandas庫對淘寶原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理和分詞處理。這篇文章緊接著上一篇文章處理得到的數(shù)據(jù)進行可視化處理，一起來看看吧!

二、可視化

可視化部分，我們采用Pyecharts庫來進行完成，這個庫作圖十分的炫酷，而且可以交互，十分帶感，強烈推薦。關于這部分，小編以生成配料圖表和生成保質期可視化圖表為例來進行展開。

1、生成配料餅圖

針對配料數(shù)據(jù)，我們使用一個餅圖去進行展示，這樣顯得更加高大上一些，直接上代碼。

# 生成配料圖表 
def get_ingredients_html(df): 
    # 詞表分詞 
    names = df.配料表.apply(jieba.lcut).explode() 
    df1 = names[names.apply(len)>1].value_counts() 
    # 寫入分詞后的結果 
    with pd.ExcelWriter("淘寶商品配料數(shù)據(jù).xlsx") as writer: 
        df1.to_excel(writer, sheet_name="配料") 
    fpath = r'C:\Users\pdcfi\Desktop\淘寶數(shù)據(jù)分析\淘寶商品配料數(shù)據(jù).xlsx' 
    # 讀取數(shù)據(jù) 提取列 
    df1 = pd.read_excel(fpath, header=None, skiprows=1, sheet_name='配料', names=['sx', 'sl']) 
    a = df1['sx'].to_list()[:10] 
    b = df1['sl'].to_list()[:10] 
 
    from pyecharts.charts import Pie 
    from pyecharts import options as opts 
    # 繪制可視化圖表 
    pie = ( 
        Pie().add('', [list(z) for z in zip(a, b)], 
                 radius=["20%", "60%"],  # 半徑長度 
                 rosetype="radius"  # 扇區(qū)圓心角展現(xiàn)數(shù)據(jù)的百分比，半徑展現(xiàn)數(shù)據(jù)的大小 
                 ) 
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="淘寶商品數(shù)據(jù)配料統(tǒng)計", subtitle="8.19")) 
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter=": 5gk0f71da%"))  # 數(shù)字項名稱和百分比 
 
    ) 
    pie.render('淘寶商品數(shù)據(jù)配料統(tǒng)計.html') 

在Pycharm里邊運行代碼之后，我們將會得到一個淘寶商品數(shù)據(jù)配料統(tǒng)計.html文件，雙擊打開該HTML文件，在瀏覽器里邊可以看到效果圖，如下圖所示。

是不是感覺一下子就高大上了呢?而且動動鼠標，你還可以進行交互，是動態(tài)圖來著，十分好玩。

2、生成保質期可視化餅圖

針對保質期數(shù)據(jù)，我們也先使用一個餅圖去進行展示，直接上代碼，其實你會發(fā)現(xiàn)和上面那個配料圖表大同小異。

"""生成保質期可視化圖表""" 
def get_date_html(df): 
    # 詞表分詞 
    names = df.保質期.apply(jieba.lcut).explode() 
    df1 = names[names.apply(len) > 1].value_counts() 
    # 寫入分詞后的結果 
    with pd.ExcelWriter("淘寶商品保質期數(shù)據(jù).xlsx") as writer: 
        df1.to_excel(writer, sheet_name="保質期") 
    fpath = r'C:\Users\pdcfi\Desktop\淘寶數(shù)據(jù)分析\淘寶商品保質期數(shù)據(jù).xlsx' 
    # 讀取數(shù)據(jù) 提取列 
    df1 = pd.read_excel(fpath, header=None, skiprows=1, names=['bzq', 'rq']) 
    a = df1['bzq'].to_list()[:10] 
    b = df1['rq'].to_list()[:10] 
    from pyecharts.charts import Pie 
    from pyecharts import options as opts 
    # 繪制可視化圖表 
    pie = ( 
        Pie() 
            .add('', [list(z) for z in zip(a, b)], 
                 radius=["20%", "60%"],  # 半徑長度 
                 rosetype="radius"  # 扇區(qū)圓心角展現(xiàn)數(shù)據(jù)的百分比，半徑展現(xiàn)數(shù)據(jù)的大小 
                 ) 
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="淘寶商品保質期可視化圖表", subtitle="8.19")) 
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter=": 5gk0f71da%"))  # 數(shù)字項名稱和百分比 
 
    ) 
    pie.render('淘寶商品保質期統(tǒng)計.html') 

在Pycharm里邊運行代碼之后，我們將會得到一個淘寶商品保質期統(tǒng)計.html文件，雙擊打開該HTML文件，在瀏覽器里邊可以看到效果圖，如下圖所示。

相信有小伙伴肯定感覺哪里不對，一個保質期的可視化，做成這種餅圖似乎太丑了吧?嗯，的確是丑爆了，所以程序大佬把保質期這個圖轉為了柱狀圖，這樣看上去就高大上很多了。

3、生成保質期可視化柱狀圖

其實數(shù)據(jù)都是一樣的，只不過呈現(xiàn)方式不同，直接上代碼。

"""生成保質期可視化圖表""" 
def get_date_html(df): 
    # 詞表分詞 
    names = df.保質期.apply(jieba.lcut).explode() 
    df1 = names[names.apply(len) > 1].value_counts() 
    # 寫入分詞后的結果 
    with pd.ExcelWriter("淘寶數(shù)據(jù).xlsx") as writer: 
        df1.to_excel(writer, sheet_name="保質期") 
    fpath = r'C:\Users\dell\Desktop\崔佬\(zhòng)數(shù)據(jù)分析綜合實戰(zhàn)\淘寶數(shù)據(jù).xlsx' 
    # 讀取數(shù)據(jù) 提取列 
    df1 = pd.read_excel(fpath, header=None, skiprows=1, names=['bzq', 'rq']) 
    a = df1['bzq'].to_list()[:50] 
    b = df1['rq'].to_list()[:50] 
 
    bar = ( 
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK)) 
            .add_xaxis(a) 
            .add_yaxis("保質期(天數(shù))",b) 
            .set_global_opts( 
                title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-DataZoom（slider-保質期）"), 
            datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(), 
        ) 
 
    ) 
    return bar 

這么處理之后，我們就會得到一個柱狀圖了，如下圖所示。

這把看上去，是不是覺得清晰很多了呢?

不過呢，程序大佬還覺得不夠，想把這兩張圖放到一起，這應該怎么辦呢?

4、合并餅圖和柱狀圖到一個HTML文件

其實這個也并不難，只需要將生成兩個圖的函數(shù)放到一個布局類里邊就可以完成了，直接上代碼。

def page_draggable_layout(df): 
    page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout) 
    page.add( 
        get_ingredients_html(df), 
        get_date_html(df) 
    ) 
    page.render("page_draggable_layout.html") 

如果你想在一個HTML文件里邊加入更多的圖，只需要繼續(xù)在add()函數(shù)里面進行添加生成可視化圖的函數(shù)即可。話不多說，直接上效果圖。

從上圖我們可以看到配料餅圖和保質期柱狀圖都同時在同一個HTML文件出現(xiàn)了，而且也是可以進行點擊交互的噢!我們還可以收到拖拽，讓圖表移動，如下圖所示，分為左右圖進行展示。

你以為到這里就結束了?其實并沒有，程序大佬還想玩點更加高大上的，他想把table表一并顯示出來，這樣顯得更加飽滿一些。那么table表又如何來進行顯示呢?

5、table表加持

其實在這里，程序大佬卡了一下，他在群里問，基于他目前的數(shù)據(jù)，像下圖這樣的df數(shù)據(jù)如何進行展示出來。

而且，他自己在不斷的嘗試中，始終報錯，一時間丈二和尚摸不著頭腦，不知如何是好。

不過此時小小明大佬，又遞來了橄欖枝，人狠話不多，直接丟了兩行代碼，讓人拍手叫絕。

然后程序大佬，拿到Pycharm中一跑，啪，成了，真是拍案叫絕，小小明yyds!那么呈現(xiàn)的效果圖是下面這樣的。

這樣看上去還稍微不太好看，拖拽下，調整下格式看看，如下圖所示。

但是這樣一看，確實高大上了一些，不過還是達不到程序大佬心里的預期，于是乎他繼續(xù)折騰。

6、調整圖像背景色

現(xiàn)在呢，程序大佬又想要加點背景色，這樣顯得高大上一些，代碼如下。

# 繪制可視化圖表 
pie = ( 
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK)) 
        .add('', [list(z) for z in zip(a, b)], 
             radius=["20%", "60%"],  # 半徑長度 
             rosetype="radius"  # 扇區(qū)圓心角展現(xiàn)數(shù)據(jù)的百分比，半徑展現(xiàn)數(shù)據(jù)的大小 
             ) 
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="配料統(tǒng)計", subtitle="8.19")) 
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter=": 5gk0f71da%"))  # 數(shù)字項名稱和百分比 
 
) 
return pie 

其實核心的那句代碼下面這個，引入了一個主題：

init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK) 

得到的效果圖如上圖所示了。

7、添加漏斗圖

這里是以數(shù)據(jù)里邊的”食品添加“列來做實例的，代碼如下所示。

def get_sptj_data(df): 
    # 詞表分詞 
    names = df.食品添加劑.apply(jieba.lcut).explode() 
    df1 = names[names.apply(len) > 1].value_counts() 
    # 寫入分詞后的結果 
    with pd.ExcelWriter("淘寶數(shù)據(jù).xlsx") as writer: 
        df1.to_excel(writer, sheet_name="食品添加劑") 
    fpath = r'C:\Users\dell\Desktop\崔佬\(zhòng)數(shù)據(jù)分析綜合實戰(zhàn)\淘寶數(shù)據(jù).xlsx' 
    # 讀取數(shù)據(jù) 提取列 
    df1 = pd.read_excel(fpath, header=None, skiprows=1, names=['sptj', 'sj']) 
    a = df1['sptj'].to_list()[:10] 
    b = df1['sj'].to_list()[:10] 
    c = ( 
        Funnel(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK)) 
            .add( 
            "商品", 
            [list(z) for z in zip(a, b)], 
            label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"), 
        ) 
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Funnel-Label（food_add)")) 
    ) 
    return c 

得到的效果圖如下圖所示。

寫到這里，基本上快接近尾聲了，不過程序大佬為了感謝小小明大佬，后來又補充了一個極化裝逼圖來贊揚小小明。

8、極化圖

直接上代碼，程序大佬取的這個zb函數(shù)，就是裝13的意思，取的太沒有水平了。

def zb_data(): 
    data = [(i, random.randint(1, 100)) for i in range(10)] 
    c = ( 
        Polar() 
        .add( 
            "", 
            data, 
            type_="effectScatter", 
            effect_opts=opts.EffectOpts(scale=10, period=5), 
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), 
        ) 
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Polar-沒啥用，用來裝逼，小小明yyds")) 
 
    ) 
    return c 

看上去確實很高大上呢。

三、總結

大家好，我是Python進階者。本文基于一份雜亂的淘寶原始數(shù)據(jù)，利用正則表達式re庫和Pandas數(shù)據(jù)處理對數(shù)據(jù)進行清洗，然后通過stop_word停用詞對得到的文本進行分詞處理，得到較為”干凈“的數(shù)據(jù)，之后利用傳統(tǒng)方法和Pandas優(yōu)化處理兩種方式對數(shù)據(jù)進行詞頻統(tǒng)計，針對得到的數(shù)據(jù)，利用Pyecharts庫，進行多重可視化處理，包括但不限于餅圖、柱狀圖、Table表、漏斗圖、極化圖等，通過一系列的改進和優(yōu)化，一步步達到想要的效果，可以說是干貨滿滿，實操性強，親測有效。

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