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    2. <table id="7actg"></table>

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        南方人過冬有多難?用Python帶你分析全網(wǎng)取暖器銷量數(shù)據(jù)

        共 2868字,需瀏覽 6分鐘

         ·

        2020-12-08 10:07

        【導(dǎo)讀】

        今天用Python分析一下取暖器的全網(wǎng)銷售數(shù)據(jù)。

        公眾號后臺,回復(fù)關(guān)鍵字“取暖器”獲取完整數(shù)據(jù)。?

        點擊下方視頻,先睹為快:

        ???


        如果說冬天對北方人來說只是一個季節(jié),而對南方人來說是一場“渡劫”。北方的冷是干冷,物理攻擊,多穿一點就好了。而且室內(nèi)有暖氣,在室內(nèi)可以穿著短袖吃冰棍。

        而南方的冷是濕冷,魔法攻擊,穿再多沒有用。而且室內(nèi)還沒暖氣,各種段子也是層出不窮:


        “你在北方的暖氣里四季如春,我在南方的寒冬下凍成冰棍兒”


        “北方人過冬靠的是暖氣,南方人過冬靠的是一身正氣”


        “我是一只來自北方的狼,來到南方卻被凍成了狗”



        一到冬天南方人除了靠一身浩然正氣,空調(diào)、電熱毯、油汀、電暖氣等各類花式取暖電器都得安排上。


        內(nèi)貿(mào)批發(fā)平臺1688上獲取的數(shù)據(jù)顯示,進入11月以來,暖氣片在南方城市的銷量比去年同期增長了300%,平臺上取暖小家電品類整體營業(yè)額同比增幅達到200%,其中發(fā)熱墊的同比增速甚至高達600%。


        據(jù)顯示,暖氣片和暖氣設(shè)備銷量貢獻最大的國內(nèi)客戶,主要都是來自長江沿線城市,以江浙滬、安徽、湖南、湖北、重慶、四川等地居多,一時間“南方取暖設(shè)備被買爆”話題登上了微博熱搜,讓人不禁感嘆南方人過個冬天實在是太難了。


        那么取暖器的全網(wǎng)銷售數(shù)據(jù)是怎樣的呢?
        今天我們就帶你用看一看。


        用Python分析全網(wǎng)取暖器數(shù)據(jù)


        我們使用Python獲取了淘寶網(wǎng)搜索關(guān)鍵詞暖氣片、取暖器、壁掛爐的商品數(shù)據(jù),并進行了數(shù)據(jù)分析。


        讀取數(shù)據(jù)

        1


        首先導(dǎo)入獲取的數(shù)據(jù)。

        #?導(dǎo)入工具包
        import?numpy?as?np?
        import?pandas?as?pd?

        from?pyecharts.charts?import?Bar,?Pie,?Map,?Page
        from?pyecharts?import?options?as?opts

        import?jieba?


        #?讀取數(shù)據(jù)
        df_all?=?pd.read_csv('../data/導(dǎo)出數(shù)據(jù).csv')
        df_all.head()?


        df_all.shape
        (13212,?7)


        數(shù)據(jù)清洗和整理

        2



        此處我們需要對數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)清洗以便后續(xù)分析和可視化,主要工作內(nèi)容如下:


        • 刪除記錄的重復(fù)值
        • goods_price列處理:提取數(shù)值
        • purchase_num列處理:提取數(shù)值
        • 計算銷售額sales_volume = goods_price*purchase_num
        • 刪除多余的列


        代碼實現(xiàn)如下:

        df?=?df_all.copy()
        #?去除重復(fù)值
        df.drop_duplicates(inplace=True)
        df.shape
        (6849,?7)


        #?篩選記錄
        df?=?df[df['purchase_num'].str.contains('人付款')]

        #?goods_price列處理
        df['goods_price']?=?df['goods_price'].str.extract('(\d+\.{0,1}\d*)')??
        df['goods_price']?=?df['goods_price'].astype('float')

        #?purchase_num列處理
        df['num']?=?df['purchase_num'].str.extract('(\d+\.{0,1}\d*)')
        df['num']?=?df['num'].astype('float')?
        df['unit']?=?[10000?if?'萬'?in?i?else?1?for?i?in?df['purchase_num']]

        #?計算銷量
        df['purchase_num']?=?df['num']?*?df['unit']

        #?計算銷售額
        df['sales_volume']?=?df['goods_price']?*?df['purchase_num']

        #?提取省份字段?
        df['province_name']?=?df['location'].astype('str').str.split('?').apply(lambda?x:x[0])?

        #?刪除多余的列
        df.drop(['num',?'unit',?'detail_url'],?axis=1,?inplace=True)

        #?重置索引
        df?=?df.reset_index(drop=True)
        df.head()?



        數(shù)據(jù)可視化

        3


        此處我們對店鋪銷量、產(chǎn)地分布、商品價格等方面進行可視化分析:


        市場上的取暖器種類較多,有暖風(fēng)機、小太陽、電熱膜、油汀、快熱爐、踢腳線等取暖設(shè)備,我們首先看到這些取暖器的標題詞云。


        商品標題詞云圖

        可以看到"取暖器" "暖風(fēng)機" "暖氣片"都是出現(xiàn)的高頻詞。在特征方面"家用" "節(jié)能" "速熱"都十分常見。


        接著,看到店鋪月銷量排名Top10。


        店鋪月銷量排名Top10


        可以看到店鋪銷量前十,凱瑞萊旗艦店位居第一。其后春尚電器專營店和蘇寧易購分別是第二第三名。排在前十的還有美的、tcl等品牌。


        #?計算top10店鋪
        shop_top10?=?df.groupby('shop_name')['purchase_num'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)


        全國各省份產(chǎn)地銷量排名Top10

        這些取暖器的產(chǎn)地都在哪兒呢?經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn),浙江是生產(chǎn)取暖器的頭號大省,在產(chǎn)地銷量排名中一騎絕塵位居第一。之后排在第二位的是廣東。湖南、江蘇、山東分別位居第三第四第五名。


        #?計算銷量top10
        province_top10?=?df.groupby('province_name')['purchase_num'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)


        不同價格區(qū)間的商品數(shù)量占比

        取暖器都賣多少錢呢?經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn),100元以下的商品是最多占比高達34.76%。其次是200-500元的商品,占比22.09%。


        不同價格區(qū)間的銷量占比

        與此同時,在銷量方面,價格在100元以下和100-200元之間的取暖產(chǎn)品也是銷量最好的,全網(wǎng)銷售量分別占比37.49%和35.92%。


        結(jié)語

        有了各式各樣的取暖器,南方冬天就好過了嗎?并不,空調(diào)開久了干,踢腳線耗電高,油汀等電暖氣更適合局部取暖,大空間制熱效果差。


        雖然近年來也有很多南方家庭選擇全房裝地暖的,然而電暖用起來一個月電費就高達2、3千,這可能就是北方一個冬天的暖氣費用了。這么對比起來,似乎還是開空調(diào)和取暖器實在啊。



        對了,可以加下行哥微信好友,私聊回復(fù)「編程」可以領(lǐng)取5T編程資料哦


        轉(zhuǎn)

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          1. <object id="7actg"><tt id="7actg"></tt></object>
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