Python如何解读乐高-创新互联
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这篇文章主要介绍Python如何解读乐高，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
【导语】：今天我们来聊聊小朋友和大朋友们都爱不释手的乐高，Python技术部分请看第四部分。Show me data，用数据说话！
六一儿童节到了，过节的不仅仅是儿童，还有很多不想长大的成年人。然而，儿童游乐场不好意思去跟小朋友抢，幼儿园里已经没有容身之地。这时，玩具可能是最后一件能让成年人过把瘾的方式了。
根据去年的天猫双11数据统计：双11玩具/童车/益智/积木品牌TOP20榜单中，在玩具领域，乐高位居首位，占据了1/5的市场份额，销售额超过1138万元，销量达14712件，妥妥的玩具领域大佬。今天我们就用数据来聊一聊，小朋友和大朋友们都爱不释手的乐高。
01、老少皆宜 大IP联名，玩具居然可以这么玩？！
1932年，乐高公司在丹麦成立。商标“LEGO”是来自丹麦语“LEg GOdt”,意为“play well”。
在10年前，乐高真是家庭水准的体现，小时候能有个乐高玩具，应该是很多人的梦想，但是长大了发现，现在拥有乐高玩具，也是梦想。有多少人在疫情期间想在淘宝买乐高玩具，也来挑战下千年隼75192，证明自己不再是手残党。
外国的乐高狂热粉丝用乐高拼了一辆能开的跑车，真的可以以每小时15公里的速度前进，这也算是人类创造能力的体现，本身乐高提倡的就是自由组装，play well。创造力才是他们的核心，这也就证明了乐高从小孩玩具到创造力检测仪的进化。
如今的乐高就像玩具界的Supreme，时不时就弄出套联名款，即使你不是乐高粉丝，也忍不住赶紧送上钱包。
之前，乐高就和暴雪合作推出了《乐高守望先锋系列》。
《乐高星球大战系列》，至今全球已经热销超过两千万套。其中“豪华千年隼”，更是被称为“乐高史上大套装”。
从DC的蝙蝠侠到漫威的钢铁侠，热门电影的热度“能蹭就蹭”。
如果你是《哈利波特》迷，等不到送入学通知书的猫头鹰？没关系，乐高让你直接把霍格沃茨买回家。
02、都是哪些人在玩乐高？
那么都是哪些人在玩乐高呢？我们用Python获取“乐高中国”最新的三条微博(5.06日、5.08日、5.15日发布)后的评论和粉丝信息，分析粉丝画像，数据共4815条。
粉丝性别占比
首先看到乐高中国的微博粉丝性别占比，从数据可以看到，女性粉丝远超男性，占比高达到65.23%，男性占比34.77%
粉丝数量地区分布
都是哪些地区的人最爱玩乐高呢？
从图中可以看到，北上广位居前三，海外的粉丝也不少，位居第四。之后就是江苏、山东分别为第五和第六。
粉丝年龄分布
18-25岁的粉丝最多占比高达38.69%，其次就是25-30岁的了，占比为24.01%，30-40岁的占比19.97%。总体来说，乐高在国内的粉丝还是比较年轻化的，既有喜欢玩乐高的年轻玩家，也有热衷给孩子买乐高玩的年轻父母。
微博评论词云
下面我们看到“乐高中国”微博下面的评论词云，可以看到提到最多的就是"乐高"。同时"齐天大圣"、"忍者神龟"等都是被提及最多的热门款。
03、哪款乐高卖的最好？
下面我们用Python进一步分析乐高在天猫和淘宝全网的数据，我们共搜集整理了乐高在淘宝的商品数据，一共4404条商品信息。以及天猫乐高旗舰店一共392条的数据。
乐高销量TOP10店铺
首先看到淘宝全网乐高销量店铺的排名。不用说，乐高官方旗舰店是妥妥的第一位，其次天猫超市的位居第二。
乐高产地排名TOP10
乐高产地方面，我们可以看到，广东和上海是大头，位居第一和第二。北京位居第三。
不同价格区间商品数量
乐高的定价如何呢？我们可以看到0-50元的乐高商品是最多的，达到895件。其次100-200元的也不少，以701件位居第二。1000元以上的资深玩家款最少，为260件。
不同价格区间的销售额
这里就比较有意思了，1000元以上的销售额占比达到32.24%，果然是人民币玩家的专选。其次500-1000元的商品销售额占比15.91%。紧接着较为平价的100-200元款，销售额占比15.76%。
淘宝乐高商品标题词云
下面看到淘宝乐高相关标题的词云，"乐高"、"玩具"、"积木"都是提及最多的关键词。同时"益智"、"系列"、"正品"等词也是标题中常有的词。
我们再具体看看哪款乐高产品卖得最好。
乐高旗舰店商品销量TOP10
让我们再看到乐高旗舰店的数据：
我们可以看到，孙悟空齐天大圣黄金机甲这款，以月销量4765件位居榜首。
其次第二位是R赛车成人送礼收藏车模，月销量2750件。然后云霄战机孙悟空齐天大圣位居第三，月销量达到2453件。
不同价格区间商品数量
在商品价格区间方面，可以看到数量最多的还是0-50元的平价款，共2082件商品，远远高于其他价格区间。其次50-100元的商品有495件。
不同价格区间销售额
最后，我们再看到不同价格区间的销售额：
这里与淘宝全网数据不同，销售额占比最高的是0-50元的商品，占比49.21%。其次是50-100元，占比16.13%。而1000元以上的销售额占比最少，仅为2.94%。这也说明，在购买1000元以上的收藏款时，大家更倾向于在其他渠道购买，而不是官方旗舰店。
乐高旗舰店商品标题词云
我们再看看在乐高旗舰店，商品标题都有什么特点。可以看到标题中，"积木"、"玩具"、"XX系列"都被常常提到。同时"送礼"、"创意"、"益智"、"收藏"等也常出现。
04、带你用Python分析 乐高淘宝数据
我们使用Python分别获取了淘宝上的乐高商品数据、乐高旗舰店的店铺商品销售数据和微博乐高中国的评论和粉丝数据，进行了数据分析分析。此处展示淘宝商品分析部分代码。按照常规数据分析流程进行：
01 数据读入
首先导入所需的库，并读入采集的数据集。其中pandas用于数据整理、jieba用于分词、pyecharts和stylecloud用于绘制可视化图形。
# 导入包import pandas as pd import time import jieba from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie, Map, Pagefrom pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import SymbolTypeimport stylecloud
获取到的数据集如下所示：
# 读入数据df_tb = pd.read_excel('../data/乐高淘宝数据.xlsx')df_tb.head()
查看一下数据框的大小，可以看到一共有4403个样本。
df_tb.info()
RangeIndex: 4404 entries, 0 to 4403Data columns (total 5 columns):goods_name 4404 non-null objectshop_name 4404 non-null objectprice 4404 non-null float64purchase_num 4404 non-null objectlocation 4404 non-null objectdtypes: float64(1), object(4)memory usage: 172.1+ KB
02 数据处理
此处我们对各个字段进行以下处理以方便后续的数据分析工作，经过去重之后一共有3411个样本：
去除重复值
goods_name：暂不处理
shop_name：暂不处理
price：暂不处理
purchase_num：提取人数
计算销售额 = price * purchase_num
location：提取省份
# 去除重复值df_tb.drop_duplicates(inplace=True)# 删除购买人数为空的记录df_tb = df_tb[df_tb['purchase_num'].str.contains('人付款')]# 重置索引df_tb = df_tb.reset_index(drop=True)df_tb.info()
RangeIndex: 3411 entries, 0 to 3410Data columns (total 5 columns):goods_name 3411 non-null objectshop_name 3411 non-null objectprice 3411 non-null float64purchase_num 3411 non-null objectlocation 3411 non-null objectdtypes: float64(1), object(4)memory usage: 133.3+ KB
# purchase_num处理df_tb['purchase_num'] = df_tb['purchase_num'].str.extract('(\d+)').astype('int')
# 计算销售额df_tb['sales_volume'] = df_tb['price'] * df_tb['purchase_num']# locationdf_tb['province'] =
df_tb['location'].str.split(' ').str[0]df_tb.head()03 数据可视化
数据可视化部分主要对以下的信息进行汇总和可视化分析，分析维度和使用图形如下：
乐高销量排名top10店铺 - 条形图
乐高产地数量排名top10 - 条形图
乐高产地国内销量分布 - 地图
价格分布 - 饼图
不同价格区间的销量表现 - 饼图
商品标题词云图 - 词云图
乐高销量排名Top10淘宝店铺 - 条形图
shop_top10 = df_tb.groupby('shop_name')['purchase_num'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
# 条形图bar1 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
bar1.add_xaxis(shop_top10.index.tolist())bar1.add_yaxis('', shop_top10.values.tolist())
bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='乐高销量排名Top10淘宝店铺'),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=28669) ) bar1.render()乐高店铺产地数量排名top10
province_top10 = df_tb.province.value_counts()[:10]bar2 = Bar(init_opts=
opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
bar2.add_xaxis(province_top10.index.tolist())
bar2.add_yaxis('', province_top10.values.tolist())
bar2.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='乐高店铺产地数量排名top10'),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1000) ) bar2.render()国内各省份乐高销量分布图
province_num = df_tb.groupby('province')['purchase_num'].sum().sort_values(ascending=False)
# 地图map1 = Map(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))map1.add("", [list(z)
for z in zip(province_num.index.tolist(), province_num.values.tolist())], maptype='china' )
map1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='国内各产地乐高销量分布图'),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=172277), )map1.render()天猫乐高价格分布
# 分箱cut_bins = [0,50,100,200,300,500,1000,8888]
cut_labels = ['0~50元', '50~100元', '100~200元', '200~300元', '300~500元', '500~1000元', '1000元以上']
price_cut = pd.cut(df_tb['price'], bins=cut_bins, labels=cut_labels)
price_num = price_cut.value_counts()
# 饼图bar3 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
bar3.add_xaxis(['0~50元', '50~100元', '100~200元', '200~300元', '300~500元', '500~1000元', '1000元以上'])
bar3.add_yaxis('', [895, 486, 701, 288, 370, 411, 260])
bar3.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='不同价格区间的商品数量'),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=900)) bar3.render()不同价格区间的销售额整体表现
# 添加列df_tb['price_cut'] = price_cutcut_purchase = df_tb.groupby('price_cut')
['sales_volume'].sum()# 数据对data_pair = [list(z) for z in zip(cut_purchase.index.tolist(),
cut_purchase.values.tolist())]
# 绘制饼图pie1 = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
pie1.add('', data_pair, radius=['35%', '60%'])pie1.
set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='不同价格区间的销售额整体表现'),
legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_top='15%', pos_left='2%'))
pie1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%"))
pie1.set_colors(['#EF9050', '#3B7BA9', '#6FB27C', '#FFAF34', '#D8BFD8', '#00BFFF', '#7FFFAA'])
pie1.render()商品标题词云图
def get_cut_words(content_series): """ 功能：传入Seires，获取分词后的结果，返回字符串。 """ # 读入停用词表 stop_words = [] # 读入stop_words文件 with open(r"stop_words.txt", 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() for line in lines: stop_words.append(line.strip()) # 添加关键词 my_words = ['乐高', '悟空小侠', '大颗粒', '小颗粒'] for i in my_words: jieba.add_word(i) # 分词 word_num = jieba.lcut(content_series.str.cat(sep='。'), cut_all=False) # 条件筛选 word_num_selected = [i for i in word_num if i not in stop_words and len(i)>=2] return ' '. join(word_num_selected) # 生成分词strtext = get_cut_words(content_series=df_tb['goods_name']) # 绘制词云图stylecloud.gen_stylecloud(text, # 绘图文本 collocations=False, font_path=r'C:\Windows\Fonts\msyh.ttc', # 电脑字体路径 icon_name='fas fa-heart', # 绘图形状 size=768, # 绘图尺寸 output_name='淘宝乐高标题词云图.png' # 输出png文件 )
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