编写python代码，选取https://item.jd.com/70946925125.html网店抓取数据，然后按分析步骤完成自己抓取的电商数据分析

好的，您需要使用Python中的requests和BeautifulSoup库来抓取数据，使用pandas和matplotlib库进行数据分析和可视化。

首先，您需要安装这些库。您可以使用以下命令在命令行中安装它们：

pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install pandas
pip install matplotlib

然后，您可以使用以下代码来抓取https://item.jd.com/70946925125.html的数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://item.jd.com/70946925125.html'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 获取商品名称和价格
title = soup.find('div', {'class': 'sku-name'}).text.strip()
price = soup.find('span', {'class': 'price J-p-70946925125'}).text.strip()

print('商品名称：', title)
print('商品价格：', price)

接下来，您可以使用以下代码来进行数据分析和可视化：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
data = {'商品名称': [title], '商品价格': [price]}
df = pd.DataFrame(data)

# 数据可视化
plt.bar(df['商品名称'], df['商品价格'])
plt.title('商品价格分析')
plt.xlabel('商品名称')
plt.ylabel('商品价格')
plt.show()

这将生成一个简单的柱状图，显示您抓取的商品名称和价格。您可以根据需要扩展分析步骤和可视化。