抖音数据可视化分析python+源码

陈公子的话 · 发表于 2020-12-15 18:52:42

本帖最后由小陈于 2020-12-15 18:52 编辑

学习分享

非原创原创Java_S

本人也只是学习一下。

import pandas as pd

利用pandas库读取csv表格

df = pd.read_csv('file/douyin.csv', header=0, encoding='utf-8-sig') print(df)

读取数据，首先分析性别分布情况

def create_gender(data):#声明函数性别分析   df当作参数data传入
  df = data.copy() #这里也不清楚为什么要复制一下....测试存在与不存在 效果是一样的
#loc是根据标签取出对应的数据进行相关操作
#个人理解 通过loc取出df数据中的 gender这一列 如果gender这一列的数值是 0，1，2 则分别赋值 ‘未知’，‘男性’，‘女性’。
  df.loc[df.gender == '0',gender] = '未知'
  df.loc[df.gender == '1',gender] = '男性'
  df.loc[df.gender == '2',gender] = '女性'
#上面操作进行完之后 我们打印print(df['gender'])得到性别都是我们重新赋值过后的值

#根据性别进行分组。注：groupby进行分组之后，我们得到的是一个groupby对象，还未进行任何运算或者操作
#groupby是对DataFrame数据进行分类  我觉得....直接df.groupby('gender')也可以，就直接在df里面找gender列进行分类，不清楚为什么要+中括号
  gender_messsage = df.groupby(['gender'])

#分组过后我们对分组的数据进行计数  得到DataFrame格式 未知，男性，女性分别的数量
  gender_com = gender_message['gender'].agg([count])

#到这里数据处理好了 ，接下来就是饼图了，将数据加入饼图中
  attr = gender_com['gender']#0,1,2,分别对应的性别类型
  v1 = gender_com['count']#0,1,2分别的对应的详细数量

#进行饼图初始化配置 
  pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="400px"))
# 添加数据，设置半径  radius=["40%", "75%"]设置内径外径
#[list(z) for z in zip(attr, v1)] 和添加”“，。。。。。没看懂。
  pie.add("", [list(z) for z in zip(attr, v1)], radius=["40%", "75%"])

# 设置全局配置项，标题、图例、工具箱(下载图片)
    pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="抖音大V性别分布情况", pos_left="center"),
                        legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_left="left"),
                        toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, feature={"saveAsImage": {}}))

# 设置系列配置项，标签样式
    pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, formatter="{b}:{d}%"))
    pie.render("抖音大V性别分布情况.html")

#在这里调用上面饼状图的函数，讲df传参进入
create_gender(df)

其他分析后面添加。去看看相关东西去了