南方人过冬靠的是一身正气？用Python分析全网取暖器数据
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了南方人过冬靠的是一身正气？用Python分析全网取暖器数据，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3880字，纯文字阅读大概需要6分钟。
内容图文
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以下文章来源于CDA数据分析师 ，作者：CDA数据分析师
前言
如果说冬天对北方人来说只是一个季节，而对南方人来说是一场“渡劫”。北方的冷是干冷，物理攻击，多穿一点就好了。而且室内有暖气，在室内可以穿着短袖吃冰棍。
而南方的冷是湿冷，魔法攻击，穿再多没有用。而且室内还没暖气，各种段子也是层出不穷：
“你在北方的暖气里四季如春，我在南方的寒冬下冻成冰棍儿”
“北方人过冬靠的是暖气，南方人过冬靠的是一身正气”
“我是一只来自北方的狼，来到南方却被冻成了狗”
一到冬天南方人除了靠一身浩然正气，空调、电热毯、油汀、电暖气等各类花式取暖电器都得安排上。
内贸批发平台1688上获取的数据显示，进入11月以来，暖气片在南方城市的销量比去年同期增长了300%，平台上取暖小家电品类整体营业额同比增幅达到200%，其中发热垫的同比增速甚至高达600%。
据显示，暖气片和暖气设备销量贡献最大的国内客户，主要都是来自长江沿线城市，以江浙沪、安徽、湖南、湖北、重庆、四川等地居多，一时间“南方取暖设备被买爆”话题登上了微博热搜，让人不禁感叹南方人过个冬天实在是太难了。
用Python分析全网取暖器数据
我们使用Python获取了淘宝网搜索关键词暖气片、取暖器、壁挂炉的商品数据，并进行了数据分析。
读取数据
首先导入获取的数据。
# 导入工具包
import numpy as np
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar, Pie, Map, Page
from pyecharts import options as opts
import jieba
# 读取数据
df_all = pd.read_csv('../data/导出数据.csv')
df_all.head()
df_all.shape (13212, 7)
数据清洗和整理
此处我们需要对数据集进行数据清洗以便后续分析和可视化，主要工作内容如下：
- 删除记录的重复值
- goods_price列处理：提取数值
- purchase_num列处理：提取数值
- 计算销售额sales_volume = goods_price*purchase_num
- 删除多余的列
代码实现如下：
df = df_all.copy()
# 去除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.shape
(6849, 7)
# 筛选记录
df = df[df['purchase_num'].str.contains('人付款')]
# goods_price列处理
df['goods_price'] = df['goods_price'].str.extract('(\d+\.{0,1}\d*)')
df['goods_price'] = df['goods_price'].astype('float')
# purchase_num列处理
df['num'] = df['purchase_num'].str.extract('(\d+\.{0,1}\d*)')
df['num'] = df['num'].astype('float')
df['unit'] = [10000 if '万' in i else 1 for i in df['purchase_num']]
# 计算销量
df['purchase_num'] = df['num'] * df['unit']
# 计算销售额
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])
# 删除多余的列
df.drop(['num', 'unit', 'detail_url'], axis=1, inplace=True)
# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)
df.head()
数据可视化
此处我们对店铺销量、产地分布、商品价格等方面进行可视化分析：
市场上的取暖器种类较多，有暖风机、小太阳、电热膜、油汀、快热炉、踢脚线等取暖设备，我们首先看到这些取暖器的标题词云。
商品标题词云图
可以看到"取暖器" "暖风机" "暖气片"都是出现的高频词。在特征方面"家用" "节能" "速热"都十分常见。
接着，看到店铺月销量排名Top10。
店铺月销量排名Top10
可以看到店铺销量前十，凯瑞莱旗舰店位居第一。其后春尚电器专营店和苏宁易购分别是第二第三名。排在前十的还有美的、tcl等品牌。
# 计算top10店铺
shop_top10 = df.groupby('shop_name')['purchase_num'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
全国各省份产地销量排名Top10
这些取暖器的产地都在哪儿呢？经过分析发现，浙江是生产取暖器的头号大省，在产地销量排名中一骑绝尘位居第一。之后排在第二位的是广东。湖南、江苏、山东分别位居第三第四第五名。
# 计算销量top10
province_top10 = df.groupby('province_name')['purchase_num'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
不同价格区间的商品数量占比
取暖器都卖多少钱呢？经过分析发现，100元以下的商品是最多占比高达34.76%。其次是200-500元的商品，占比22.09%。
不同价格区间的销量占比
与此同时，在销量方面，价格在100元以下和100-200元之间的取暖产品也是销量最好的，全网销售量分别占比37.49%和35.92%。
结语
有了各式各样的取暖器，南方冬天就好过了吗？并不，空调开久了干，踢脚线耗电高，油汀等电暖气更适合局部取暖，大空间制热效果差。
虽然近年来也有很多南方家庭选择全房装地暖的，然而电暖用起来一个月电费就高达2、3千，这可能就是北方一个冬天的暖气费用了。这么对比起来，似乎还是开空调和取暖器实在啊。
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的南方人过冬靠的是一身正气？用Python分析全网取暖器数据全部内容，希望文章能够帮你解决南方人过冬靠的是一身正气？用Python分析全网取暖器数据所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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