怎么用Python電商車厘子銷售數據

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01 數據獲取

本文利用Python采集了淘寶網1585個商家車厘子銷售數據，獲取到車厘子的商品名稱、商品價格、付款人數、店鋪名稱、發貨地址等字段。限于篇幅，爬蟲代碼僅給出主函數：

def main:
browser.get('https://www.taobao.com/')
page = search_product(key_word)print(page)
get_datapage_num = 70
while int(page) != page_num:
print("-" * 100)
print("正在爬取第{}頁數據".format(page_num + 1))
browser.get('https://s.taobao.com/search?q={}&s={}'.format(key_word, page_num*44))
browser.implicitly_wait(10)
get_datapage_num += 1
print("數據抓取完成")
if __name__ == '__main__':
key_word = "車厘子"
browser = webdriver.Chrome("./chromedriver")
main

02 數據處理

1.數據讀取并預覽

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('/菜J學Python/淘寶/車厘子.csv',header=None,
names=['商品名稱','商品價格','付款人數','店鋪名稱','發貨地址']) #添加字段名稱
df.sample(5)

2.查看數據信息

df.info

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1595 entries, 0 to 1674
Data columns (total 5 columns):
# Column Non- Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 商品名稱 1595 non- object
1 商品價格 1595 non- float64
2 付款人數 1595 non- object
3 店鋪名稱 1595 non- object
4 發貨地址 1585 non- object
dtypes: float64(1), object(4)
memory usage: 74.8+ KB

發現數據存在以下幾個問題：

（1）發貨地址有缺失值

（2）付款人數需做提取

（3）發貨地址需做分割

（4）自定義索引并降序

3.數據清洗

#剔除缺失記錄
df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
#從發貨地址字段中切分出省份和城市df["省份"] = df["發貨地址"].str.split(' ',expand=True)[0] #expand=True可以把用分割的內容直接分列
df["城市"] = df["發貨地址"].str.split(' ',expand=True)[1] #提取城市
df["城市"].fillna(df["省份"], inplace=True) #城市字段空值用省份非空值填充
#用正則表達式從付款人數中提取數字import re
df['數字'] = [re.findall(r'(\d+\.{0,1}\d*)', i)[0] for i in df['付款人數']] # 提取數值
df['數字'] = df['數字'].astype('float') # 轉化數值型
df['單位'] = [''.join(re.findall(r'(萬)', i)) for i in df['付款人數']] # 提取單位（萬）
df['單位'] = df['單位'].apply(lambda x:10000 if x=='萬' else 1)
df['付款人數'] = df['數字'] * df['單位'] # 計算付款人數
df.drop(['發貨地址', '數字', '單位'], axis=1, inplace=True) # 刪除多余的列
#按商品價格降序并重置索引df = df.sort_values(by="商品價格", axis=0, ascending=False) #降序
df = df.reset_index(drop=True) #重置索引

清洗后，數據預覽如下：

感謝各位的閱讀，以上就是“怎么用Python電商車厘子銷售數據”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對怎么用Python電商車厘子銷售數據這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！