基于python的美团外卖数据分析与实现的代码

Python是一种非常适合数据处理和分析的语言，用于美团外卖数据分析的步骤通常包括数据获取、数据清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程和建模预测。以下是一个简化的基于Python进行美团外卖订单分析的示例代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime
import numpy as np

# 定义函数获取外卖数据
def get_meituan_data(city):
    url = f"https://meituan.com/search?city={city}&tab=0"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # ...这里需要解析HTML抓取实际的数据，可能涉及到反爬虫策略
    data_list = []
    # 模拟数据提取过程
    for item in soup.find_all('div', class_='list-item'):
        # 提取字段如商家名、评分、价格等
        merchant = item.find('a', class_='shop-name').text
        rating = float(item.find('i', class_='rating')['title'])
        price = float(item.find('em', class_='price')['data-price'])
        timestamp = int(item.find('span', class_='time').text.split()[0])
        
        # 将时间戳转换为日期
        date = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp // 1000).date()
        data_list.append((merchant, rating, price, date))
    
    return data_list

# 获取指定城市的外卖数据
city = '上海'
orders = get_meituan_data(city)

# 将数据转换成DataFrame
df_orders = pd.DataFrame(orders, columns=['商家', '评分', '价格', '日期'])

# 数据清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等
df_orders = df_orders.dropna()  # 删除缺失值

# 探索性数据分析
print(df_orders.describe())  # 描述性统计
sns.pairplot(df_orders, hue='商家')  # 可视化各变量之间的关系

# 特征工程，比如按日期分组计算平均评分或销售额
grouped = df_orders.groupby('日期').mean()

# 使用机器学习库（如sklearn）构建模型预测（假设目标是销量）
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = grouped.iloc[:, :-1]
y = grouped.iloc[:, -1]  # 假设最后一列为目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = LinearRegression()  # 示例模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

# 结果展示和保存
# ...

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