Python微信好友数据分析：省份、性别与签名挖掘

本篇文章主要介绍了如何利用Python编程语言和itchat库对微信个人号的好友数据进行深入的分析。itchat是一个专为微信个人号API设计的Python库，它简化了与微信好友的交互，使得我们可以获取到好友的基本信息，包括昵称、性别和地理位置等。 首先，文章提到创建三个文本文件：stopwords.txt（用于存储停用词）、newdit.txt（用于存储新词）和unionWords.txt（用于合并关键词）。这些文件可能在后续的文本处理过程中用于去除常见无意义词汇或者存储分析结果。 在代码部分，作者导入了必要的Python库，如pandas用于数据处理，matplotlib.pyplot用于数据可视化，jieba及其子库posseg用于分词和词性标注，以及scipy和wordcloud库用于生成词云图。设置了一些中文支持的参数，如plt.rcParams['font.sans-serif']确保中文字符的正确显示。 核心功能是getFriends()函数，它通过itchat.get_friends(update=True)调用微信接口获取好友列表，然后遍历每个好友的信息，将其转化为字典格式，包括性别转换（1表示男，2表示女，其他表示未知），并将省份和城市信息存储下来，同时提取微信签名。最后，将所有好友信息存储在一个列表中返回。 saveCSV()函数的作用是将这些好友信息列表转换为CSV格式，方便进一步的数据分析和存储。这一步骤涉及到将字典列表转换为DataFrame对象，再使用pandas的to_csv()方法保存为CSV文件。 文章的重点在于通过Python实现微信好友数据的抓取和初步分析，特别是对省份、性别和微信签名这三个字段的处理。这种数据分析可以帮助用户了解他们的微信社交圈的基本属性，比如地域分布和性别比例，以及好友们的个性签名特点。此外，通过词云图的形式，可以直观地展现签名中的高频词汇，揭示好友群体的兴趣点和共同话题。 总结来说，本文提供了一个实用的Python脚本，展示了如何使用itchat库从微信个人号获取好友数据，通过数据清洗、转换和可视化，为用户提供了关于其微信社交网络的洞察。这对于社交媒体研究、市场分析或者个人社交习惯理解都有一定的参考价值。