基于pandas python的美团某商家的评论销售数据分析(可视化）
基于pandas python的美团某商家的评论销售数据分析
- 第一篇 数据初步的统计
- 本文是该可视化系列的第二篇
- 第三篇 数据中的评论数据用于自然语言处理
导入相关库
from pyecharts import Bar,Pie
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import time
数据清洗与简单统计
- 评论数据，其中包括一下几个字段
- 是否匿名，均价，评价（以去掉，后续会做一些关于这些评论的更为深入的分析），评价时间，交易截止时间，订单号，套餐，上传的图片链接，质量好坏，阅读量，回复量，评分，点赞数等。
df=pd.read_excel("all_data_meituan.xlsx")
df.drop('comment',axis=1).head(2)
df['avgPrice'].value_counts()
# 同一家店的均价应该为同一个数值，所以这列数据没多大的意义
73 17400
Name: avgPrice, dtype: int64
df['anonymous'].value_counts()
# 匿名评价与实名评价的比例大致在5:1左右
False 14402
True 2998
Name: anonymous, dtype: int64
时间格式的转化
def convertTime(x):
y=time.localtime(x/1000)
z=time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",y)
return z
df["commentTime"]=df["commentTime"].apply(convertTime)
df["commentTime"].head()
0 2018-05-09 22:21:48
1 2018-06-01 19:41:31
2 2018-04-04 11:52:23
3 2018-05-01 17:12:22
4 2018-05-17 16:48:04
Name: commentTime, dtype: object
# 在excel可以用筛选器直接看到这列中的数据含有缺失值，或者在拿到数据的时候，使用df.info() 查看每列的数据信息情况
df['dealEndtime'].isna().value_counts()
# 这列数据中含有177个缺失值，其余完整
False 17223
True 177
Name: dealEndtime, dtype: int64
- 按月统计
df['commentTime']=pd.to_datetime(df['commentTime'])
df1 = df.set_index('commentTime')
df1.resample('D').size().sort_values(ascending=False).head(100)
df2=df1.resample('M').size().to_period()
df2=df2.reset_index()
# df2.columns
# from pyecharts import Bar
bar =Bar("按月统计",width=1000,height=800)
bar.add("按月统计",df2['commentTime'],df2[0],is_label_show=True, is_datazoom_show=True,is_toolbox_show=True,is_more_utils=True)
bar
- 按周统计
df['commentTime']=pd.to_datetime(df['commentTime'])
df['weekday'] = df['commentTime'].dt.weekday
df2= df.groupby(['weekday']).size()
# 周末吃外卖的还是教平时多了一些
from pyecharts import Bar
bar =Bar("按周统计",width=750,height=400)
weekday=["一","二","三","四","五","六","日"]
bar.add("按周统计",['周{}'.format(i) for i in weekday],df2.values,is_label_show=True, is_datazoom_show=False,is_toolbox_show=True,is_more_utils=True,is_random=True)
bar
- 按天统计
df['commentTime']=pd.to_datetime(df['commentTime'])
df['day'] = df['commentTime'].dt.day
df2= df.groupby(['day']).size()
df2
from pyecharts import Bar
bar =Bar("按天统计",width=1000,height=400)
bar.add("按天统计",['{} 日'.format(i) for i in df2.index],df2.values,is_label_show=True, is_datazoom_show=True,is_toolbox_show=True,is_more_utils=True,is_random=True)
bar
- 按时统计
df['commentTime']=pd.to_datetime(df['commentTime'])
df['hour'] = df['commentTime'].dt.hour
df2= df.groupby(['hour']).size()
df2
from pyecharts import Bar
bar =Bar("按时统计",width=1000,height=600)
bar.add("按时统计",['{} h'.format(i) for i in df2.index],df2.values,is_label_show=True, is_datazoom_show=True,is_toolbox_show=True,is_more_utils=True,is_random=True)
bar
# 处理数据前需要先处理缺失值
# 订单结束时间清洗
df['dealEndtime'].fillna(method='ffill').apply(lambda x:time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(x))).head()
0 2018-06-30 14:00:00
1 2018-06-30 14:00:00
2 2018-06-30 14:00:00
3 2018-06-30 14:00:00
4 2018-06-30 14:00:00
Name: dealEndtime, dtype: object
套餐的统计
df['menu'].dropna().astype('category').value_counts()
2人午晚餐 7640
单人午晚餐 3920
学生专享午晚自助 2638
4人午/晚自助 1581
单人下午自助烤肉 639
6人午/晚自助 507
周一至周五自助烤肉/周六日及节假日自助烤肉2选1 209
单人午/晚自助 67
周一至周五自助烤肉，免费WiFi 22
Name: menu, dtype: int64
- 阅读数与评分的协方差（相关性）
df['readCnt'].corr(df['star'])
# 评论阅读书与客户评价分数高低的相关性
0.05909293203205019
- 最受欢迎的套餐(2人午晚餐评价分布)，基本上几种在30,40,50,评价都还好，怪不得卖得好
df_most=df[(df["menu"]=="2人午晚餐")]['star'].value_counts().reindex(range(10,60,10))
10 329
20 533
30 2002
40 2704
50 2072
Name: star, dtype: int64
df[(df["menu"]=="单人午晚餐")]['star'].value_counts()
30 1215
40 1208
50 1093
20 298
10 106
Name: star, dtype: int64
# 学生专享午晚自助
df[(df["menu"]=="学生专享午晚自助")]['star'].value_counts()
40 954
50 863
30 529
20 191
10 101
Name: star, dtype: int64
df[(df["menu"]=="4人午/晚自助")]['star'].value_counts()
50 536
30 432
40 414
10 131
20 68
Name: star, dtype: int64
df[(df["menu"]=="单人下午自助烤肉")]['star'].value_counts()
30 208
50 169
40 144
10 98
20 20
Name: star, dtype: int64
df[(df["menu"]=="6人午/晚自助")]['star'].value_counts()
50 245
40 142
30 112
10 8
Name: star, dtype: int64
#周一至周五自助烤肉/周六日及节假日自助烤肉2选1
df[(df["menu"]=="周一至周五自助烤肉/周六日及节假日自助烤肉2选1")]['star'].value_counts()
50 87
40 66
30 46
20 10
Name: star, dtype: int64
df[(df["menu"]=="单人午/晚自助")]['star'].value_counts()
50 30
40 27
30 10
Name: star, dtype: int64
df[(df["menu"]=="周一至周五自助烤肉，免费WiFi")]['star'].value_counts().reindex(range(10,51,10)).fillna(0)
10 0.0
20 0.0
30 0.0
40 0.0
50 22.0
Name: star, dtype: float64
套餐与评价汇总
# df.groupby(['menu','star']).size().to_excel("all_menu_star.xls") 可以直接导出到excel
df.groupby(['menu','star']).size()
menu star
2人午晚餐 10 329
20 533
30 2002
40 2704
50 2072
4人午/晚自助 10 131
20 68
30 432
40 414
50 536
6人午/晚自助 10 8
30 112
40 142
50 245
单人下午自助烤肉 10 98
20 20
30 208
40 144
50 169
单人午/晚自助 30 10
40 27
50 30
单人午晚餐 10 106
20 298
30 1215
40 1208
50 1093
周一至周五自助烤肉/周六日及节假日自助烤肉2选1 20 10
30 46
40 66
50 87
周一至周五自助烤肉，免费WiFi 50 22
学生专享午晚自助 10 101
20 191
30 529
40 954
50 863
dtype: int64
df.groupby(['star','menu',]).size()
star menu
10 2人午晚餐 329
4人午/晚自助 131
6人午/晚自助 8
单人下午自助烤肉 98
单人午晚餐 106
学生专享午晚自助 101
20 2人午晚餐 533
4人午/晚自助 68
单人下午自助烤肉 20
单人午晚餐 298
周一至周五自助烤肉/周六日及节假日自助烤肉2选1 10
学生专享午晚自助 191
30 2人午晚餐 2002
4人午/晚自助 432
6人午/晚自助 112
单人下午自助烤肉 208
单人午/晚自助 10
单人午晚餐 1215
周一至周五自助烤肉/周六日及节假日自助烤肉2选1 46
学生专享午晚自助 529
40 2人午晚餐 2704
4人午/晚自助 414
6人午/晚自助 142
单人下午自助烤肉 144
单人午/晚自助 27
单人午晚餐 1208
周一至周五自助烤肉/周六日及节假日自助烤肉2选1 66
学生专享午晚自助 954
50 2人午晚餐 2072
4人午/晚自助 536
6人午/晚自助 245
单人下午自助烤肉 169
单人午/晚自助 30
单人午晚餐 1093
周一至周五自助烤肉/周六日及节假日自助烤肉2选1 87
周一至周五自助烤肉，免费WiFi 22
学生专享午晚自助 863
dtype: int64
- 评分最高的套餐分布
df.groupby(['star','menu',]).size()[50]
menu
2人午晚餐 2072
4人午/晚自助 536
6人午/晚自助 245
单人下午自助烤肉 169
单人午/晚自助 30
单人午晚餐 1093
周一至周五自助烤肉/周六日及节假日自助烤肉2选1 87
周一至周五自助烤肉，免费WiFi 22
学生专享午晚自助 863
dtype: int64
- 用户id统计
# userId
# 这家店铺有好多回头客，万万没想到
df[df['userId']!=0]['userId'].value_counts().head(40)
266045270 64
152775497 60
80372612 60
129840082 60
336387962 60
34216474 60
617772217 60
82682689 54
287219504 49
884729389 45
...
232697160 40
141718492 40
879430090 40
696143486 40
13257519 40
983797146 40
911947863 40
993057629 40
494215297 40
Name: userId, dtype: int64
- 用户名统计,应该与用户id对应
df[df['userName']!="匿名用户"]['userName'].value_counts().head(40)
xuruiss1026 64
黑发飘呀飘 60
么么哒我是你聪叔 60
jIx325233926 60
siisgood 60
vTF610712604 60
始于初见的你 60
yumengkou 54
Daaaav 49
梁子7543 45
oev575457132 40
oUI806055883 40
joF498901567 40
liE32679330 40
...
清晨cxh98 40
cBj31240225 40
天蛟Wing 40
榴莲馅月饼 40
leeman666888 40
迅行天下 40
滨海之恋33 40
pHO437742850 40
SzX539077433 40
Name: userName, dtype: int64
评分与用户等级汇总
df.groupby(['star','userLevel',]).size()
star userLevel
10 0 187
1 139
2 164
3 193
4 80
5 10
20 0 223
1 88
2 304
3 294
4 207
5 21
30 0 1147
1 405
2 1057
3 1230
4 570
5 165
6 20
40 0 870
1 432
2 1360
3 1751
4 1026
5 261
6 25
50 0 698
1 386
2 1167
3 1670
4 802
5 318
6 130
dtype: int64
df_level_star = df.groupby(['userLevel','star']).size()
attr = np.arange(10,60,10)
from pyecharts import Bar
bar = Bar("用户等级与评分",title_pos="center")
df_0 = df_level_star[0].values
df_1 = df_level_star[1].values
df_2 = df_level_star[2].values
df_3 = df_level_star[3].values
df_4 = df_level_star[4].values
df_5 = df_level_star[5].values
# df_6 = df_level_star[6].values
df_6 = df_level_star[6].reindex(attr).fillna(0).values
bar.add("level 0",attr,df_0,is_label_show=True,legend_pos='right',legend_orient='vertical',label_text_size=12)
bar.add("level 1",attr,df_1,is_label_show=True,legend_pos='right',legend_orient='vertical',label_text_size=12)
bar.add("level 2",attr,df_2,is_label_show=True,legend_pos='right',legend_orient='vertical',label_text_size=12)
bar.add("level 3",attr,df_3,mark_line=["average"],mark_point=['max','min'],is_label_show=True,legend_pos='right',legend_orient='vertical',label_text_size=12)
bar.add("level 4",attr,df_4,is_label_show=True,legend_pos='right',legend_orient='vertical',label_text_size=12)
bar.add("level 5",attr,df_5,is_label_show=True,legend_pos='right',legend_orient='vertical',label_text_size=12)
bar.add("level 6",attr,df_6,is_label_show=True,legend_pos='right',legend_orient='vertical',label_text_size=12)
bar
bar = Bar("用户等级与评分",title_pos="center",title_color="red")
attr = np.arange(10,60,10)
df_0 = df_level_star[0].values
df_1 = df_level_star[1].values
df_2 = df_level_star[2].values
df_3 = df_level_star[3].values
df_4 = df_level_star[4].values
df_5 = df_level_star[5].values
# df_6 = df_level_star[6].values
df_6 = df_level_star[6].reindex(attr).fillna(0).values
bar.add("level 0",attr,df_0,legend_pos='right',legend_orient='vertical',label_text_size=12)
bar.add("level 1",attr,df_1,legend_pos='right',legend_orient='vertical',label_text_size=12)
bar.add("level 2",attr,df_2,legend_pos='right',legend_orient='vertical',label_text_size=12)
bar.add("level 3",attr,df_3,is_stack=True,legend_pos='right',legend_orient='vertical',label_text_size=12)
bar.add("level 4",attr,df_4,is_stack=True,legend_pos='right',legend_orient='vertical',label_text_size=12)
bar.add("level 5",attr,df_5,is_stack=True,legend_pos='right',legend_orient='vertical',label_text_size=12)
bar.add("level 6",attr,df_6,is_stack=True,legend_pos='right',legend_orient='vertical',label_text_size=12)
bar
- 用户等级与评价的相关性
df['star'].corr(df['userLevel'])
0.14389808871897794
- 点赞分布
df_zan=df['zanCnt'].value_counts()
from pyecharts import Bar
bar=Bar("点赞统计")
bar.add("点赞分布",df_zan.index[1:],df_zan.values[1:],is_label_show=True)
bar
- 数值型数据的统计
df.describe()
df['userLevel'].value_counts().reindex(range(7))
0 3125
1 1450
2 4052
3 5138
4 2685
5 775
6 175
Name: userLevel, dtype: int64
- 用户等级分布
df_level=df['userLevel'].value_counts().reindex(range(7))
from pyecharts import Pie
pie=Pie("用户等级分布",title_pos="center",width=900)
pie.add("levels distribution",["level "+str(i) for i in range(7)],df_level.values,is_random=True,radidus=[30,45],legend_pos='left',rosetype='area',legend_orient='vertical',is_label_show=True,label_text_size=20)
pie
- 至此基本数据分析完成，后续会开始于其评论数据的挖掘
基于pandas python的美团某商家的评论销售数据分析(可视化）的更多相关文章
- 基于pandas python的美团某商家的评论销售(数据分析)
数据初步的分析 本文是该系列的第一篇 数据清洗 数据初步的统计 第二篇 数据可视化 第三篇 数据中的评论数据用于自然语言处理 from pyecharts import Bar,Pie import ...
- 基于pandas python sklearn 的美团某商家的评论分类(文本分类）
美团店铺评价语言处理以及分类(NLP) 第一篇 数据分析部分 第二篇 可视化部分, 本文是该系列第三篇,文本分类 主要用到的包有jieba,sklearn,pandas,本篇博文主要先用的是词袋模型( ...
- python – 基于pandas中的列中的值从DataFrame中选择行
如何从基于pandas中某些列的值的DataFrame中选择行?在SQL中我将使用: select * from table where colume_name = some_value. 我试图看看 ...
- [转发]Android视频技术探索之旅：美团外卖商家端的实践
美团技术团队 2019-09-12 20:02:11 背景 2013年美团外卖成立,至今一直迅猛发展.随着外卖业务量级与日俱增,单一的文字和图片已无法满足商家的需求,商家迫切需要更丰富的商品描述手段吸 ...
- 基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境
基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安 ...
- 解决基于BAE python+bottle开发上的一系列问题 - artwebs - 博客频道 - CSDN.NET
解决基于BAE python+bottle开发上的一系列问题 - artwebs - 博客频道 - CSDN.NET 解决基于BAE python+bottle开发上的一系列问题 分类: python ...
- 手写数字识别 ----在已经训练好的数据上根据28*28的图片获取识别概率（基于Tensorflow,Python）
通过: 手写数字识别 ----卷积神经网络模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 手写数字识别 ----Softmax回归模型官方案例详解(基于Tensorflow,Pytho ...
- 制作属于自己的翻译软件（基于PyQt5+Python+实时翻译)
目录 制作属于自己的翻译软件(基于PyQt5+Python+实时翻译) 翻译软件上传到github上. 软件截图 主要的思想 界面方面 程序方面 制作属于自己的翻译软件(基于PyQt5+Python+ ...
- 数据分析04 /基于pandas的DateFrame进行股票分析、双均线策略制定
数据分析04 /基于pandas的DateFrame进行股票分析.双均线策略制定 目录 数据分析04 /基于pandas的DateFrame进行股票分析.双均线策略制定 需求1:对茅台股票分析 需求2 ...
随机推荐
- nodejs的package.json
package.json文件会描述这个NPM包的所有相关信息,包括作者.简介.包依赖.构建等信息,格式是严格的JSON格式 在E:/nodejs/mychat下 执行,npm init 输入yes,就 ...
- 协助CIO成功实施ITIL
如今,企业在日渐复杂的IT基础架构和应用服务上所做出的投资越来越庞大.有数据显示,财富500强在IT上的平均开支已达到了3亿5千万美元. 为了清楚地认识IT投资所能带来的价值,企业应考虑改善服务管理流 ...
- 存储过程打印超过8000的VARCHAR字符的问题
DECLARE @info NVARCHAR(MAX) --SET @info to something big PRINT CAST(@info AS NTEXT) 这样就可以输出超过8000的字符 ...
- thinkphp路由
一.普通模式 'url_route_on' => false, 二.混合模式 'url_route_on' => true, 'url_route_must'=> false, 三. ...
- linux环境中,查看域名的DNS信息?
需求说明: 今天在linux主机上,要查询一个域名是在哪个DNS上进行解析的,这个域名下面还有哪些的地址 操作过程: 1.linux环境中通过nslookup命令来进行查看 [deployer@CBS ...
- Present ViewController Modally (转)
一.主要用途 弹出模态ViewController是IOS变成中很有用的一个技术,UIKit提供的一些专门用于模态显示的ViewController,如UIImagePickerController等 ...
- java命令行操作
一直使用eclipse操作java程序,但RMI程序需要命令行操作,故研究了下java的命令行操作. javac 用于编译.java文件,生成.class文件 假设文件夹dir下有pa.java和a. ...
- 我的notepad++
我觉得,做开发的一定要有一个简单,但功能强大的文本编辑器.我比较喜欢notepad++,而且一直使用.准备通过这篇文章分享一下我的notepad++配置. 希望广大notepad++用户,如果有好的配 ...
- 简单的面向过程的Redis存储加入购物车
群里有人问这个Redis存储用户购物车信息,我简单的写了个面向过程的demo 代码如下: <?php $user_id=session("user_id");//获取用户登录 ...
- 执行RF设置顶级测试套件的名称
场景1:通过pybot进行单个output文件情况下设置 -N --name name 设置顶级测试套件的名称.名称中的下划线将转换为空格. 默认名称为执行的数据源的名称. 场景2:通过rebot进行 ...