python数据分析库有哪些餐厅_使用 Python 分析全国所有必胜客餐厅

作者：极客猴

来源：极客猴

题图：by thefolkpr0ject from Instagram

阅读文本大概需要 7 分钟。

在之前的一篇文章中，我讲到如何爬取必胜客官网中全国各大城市餐厅的信息。虽然餐厅数据信息被抓取下来，但是数据一直在硬盘中“躺尸”。不曾记得，自己已经第 n 次这么做了。说到这里，要追溯到自己的大学时光。

自己从大学开始就接触 Python，当时是自己的好奇心很强烈。好奇为什么 Python 不需要浏览器就能抓取网站数据。内心感叹到，这简直是太妙了。自己为了体验这种抓取数据的乐趣，所以写了很多的爬虫程序。

随着自己知识面地拓展，自己了解到数据分析这领域。自己从而才知道爬取到的数据，原来背后还隐藏的一些信息。自己也是在学习这方面的相关知识。这篇文章算是数据分析的处女稿，主要内容是从数据中提取出必胜客餐厅的一些信息。01环境搭建

百度前端技术部开源一个基于 Javascript 的数据可视化图表库。其名字为 ECharts。它算是前端数据可视化的利器，能提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。

国内有个大神突发奇想，这么好用的库如果能和 Python 结合起来就好了。于是乎，pyecharts 库就应运而生。因此，pyecharts 的作用是用于生成 Echarts 图表的类库。本文中的所有图标，自己都是利用 pyecharts 生成的。

安装该库也很简单，使用 pip 方式安装。pip install pyecharts02数据清洗

数据清洗工作是数据分析必不可少的步骤。这一步是为了清洗一些脏数据。因为可能网站本身就有空数据，或者匹配抓取网站信息时，有些混乱的数据。这些都需要清除掉。

我之前是将数据写到一个 json 文件中，我先将数据读取出来。然后把 json 文本数据转化为字典类型。def get_datas():

""" 从文件中获取数据 """

file_name = 'results.json'

with open(file_name, 'r', encoding='UTF-8') as file:

content = file.read()

data = json.loads(content, encoding='UTF-8')

# print(data)

return data

接着对字典进行遍历, 统计每个城市的餐厅总数。def count_restaurants_sum(data):

""" 对字典进行遍历, 统计每个城市的餐厅总数 """

results = {}

for key, value in data.items():

results[key] = len(value)

# print(key, len(value))

return results

再将字典中的每个 key-value 转化为元组，然后根据 value 进行倒序排序。restaurants_sum = sorted(restaurants_sum.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)

最后根据显示结果，手动删除一些脏数据。def clean_datas(data):

"""

清除脏数据。

经过分析发现 ('新区', 189), ('南区', 189), ('朝阳', 56) 是脏数据, 必胜客官网的地区选项中就有这三个名字

[('新区', 189), ('上海市', 189), ('南区', 189), ('北京市', 184), ('深圳', 95),

('广州', 86), ('杭州', 78), ('天津市', 69), ('朝阳', 56), ('苏州', 54)]

"""

data.remove(('新区', 189))

data.remove(('南区', 189))

data.remove(('朝阳', 56))

return data

到此，数据工作已经完成。03数据分析

我们已经拿到了经过清洗的数据，我们简单对数据进行打印，然后绘制直方图。def render_top10():

"""

绘制直方图显示全国必胜客餐厅总数 Top 10 的城市

根据清洗过后数据的结果, Top 城市如下

('上海市', 189), ('北京市', 184), ('深圳', 95), ('广州', 86), ('杭州', 78),

('天津市', 69), ('苏州', 54), ('西安', 52), ('武汉', 51), ('成都', 48)

"""

attr = ["上海", "北京", "深圳", "广州", "杭州", "天津", "苏州", "西安", "武汉", "成都"]

values = [189, 184, 95, 86, 78, 69, 54, 52, 51, 48]

bar = Bar("全国各大城市必胜客餐厅数量排行榜")

bar.add("总数", attr, values, is_stack=True, is_more_utils=True)

bar.render("render_bar.html")

绘制出来的结果如下：

不难看出，一线城市拥有必胜客的餐厅数比较多，省会城市拥有餐厅数要比非省会城市要多。

我们继续绘制饼状图，看看北上广深的餐厅数在全国的占比。def render_top10_percent():

"""

绘制饼状图显示北上广深餐厅数在全国中的比例

"""

configure(global_theme='macarons')

attr = ["上海", "北京", "深圳", "广州", "其他城市"]

value = [189, 184, 95, 86, 1893] # 根据 count_other_sum() 计算出来的

pie = Pie("北上广深餐厅数的占比")

pie.add("", attr, value, is_label_show=True, is_more_utils=True)

pie.render("render_pie.html")

绘制出来的结果如下：

从数据上看，北上广深的餐厅数占据全国餐厅数的 22.64%。其他二三线城市共占据 77.36%。说明必胜客餐厅不仅主打大城市路线，还往二三四线城市发展，扩展领域。

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