在京东商城,爬取某个品牌的手机型号、店铺名称、价格和评论条数,存储的CSV文件中。 型号 店铺名称 价格 评论 荣耀50闪充5G手机 荣耀京东旗舰店 3000 5万+ 荣耀50se闪充5G手机 荣耀京东旗舰店 2400 2万+ 荣耀V30pro手机 拍拍严选官方旗舰店 2400 5000+ 荣耀V30 拍拍严选官方旗舰店 2000 100万+ …… 问题如下: 1、按照店铺名称计算该品牌手机的均价,利用饼状图呈现店铺名称和手机均价的关系。例如: 店铺名称 平均价格 荣耀京东旗舰店 2700 拍拍严选官方旗舰店 2200 …… 2、将该品牌手机,评论前10的手机型号和评论数量用柱状图展示出来。 型号 评论 荣耀V30 100万+ 荣耀50闪充5G手机 5万+ 荣耀50se闪充5G手机 2万+ 荣耀V30pro手机 5000+ ……
时间: 2024-01-22 14:03:17 浏览: 77
利用Python网络爬虫对京东商城中指定商品下的用户评论进行爬取,对数据预处理操作后进行文本情感分析并可视化显示。.zip
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好的,我能看出来你需要进行数据分析和可视化的工作。你可以使用Python编程语言和相关库来完成这个任务。这里提供一些思路和代码供你参考。
1. 按照店铺名称计算该品牌手机的均价,利用饼状图呈现店铺名称和手机均价的关系。
思路:首先读取CSV文件,并提取出品牌为“荣耀”的数据;然后按照店铺名称进行分组,计算各店铺的平均价格;最后使用matplotlib库绘制饼状图。
代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 提取品牌为“荣耀”的数据
df = df[df['品牌'] == '荣耀']
# 按照店铺名称进行分组,计算各店铺的平均价格
grouped = df.groupby('店铺名称')['价格'].mean()
# 绘制饼状图
plt.pie(grouped.values, labels=grouped.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('荣耀手机各店铺均价比例图')
plt.show()
```
2. 将该品牌手机,评论前10的手机型号和评论数量用柱状图展示出来。
思路:首先读取CSV文件,并提取出品牌为“荣耀”的数据;然后按照评论数量进行降序排序,并取前10条数据;最后使用matplotlib库绘制柱状图。
代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 提取品牌为“荣耀”的数据
df = df[df['品牌'] == '荣耀']
# 按照评论数量进行降序排序,并取前10条数据
top10 = df.sort_values(by='评论', ascending=False).head(10)
# 绘制柱状图
plt.bar(top10['型号'], top10['评论'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('手机型号')
plt.ylabel('评论数量')
plt.title('荣耀手机评论前10排行榜')
plt.show()
```
希望这些代码和思路能够对你有所帮助。如果遇到问题,欢迎继续向我提问。
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