Pandas+Pyecharts | 快手APP大学生用户数据分析可视化

文章目录

🏳️‍🌈 1. 导入模块
🏳️‍🌈 2. Pandas数据处理
🏳️‍🌈 3. Pyecharts数据可视化
🏳️‍🌈 4. 在线运行地址
推荐阅读

大家好，我是 👉【Python当打之年(点击跳转)】

本期我们利用Python分析快手APP全国大学生用户数据，看看：

哪个学校的学生最喜欢使用快手APP
Android、IOS、PC三大平台用户占比份额
全国哪些城市(学校所在地)的学生使用频次最高
全国哪些省份的生源最喜欢使用快手APP
…

希望对小伙伴们有所帮助，如有疑问或者需要改进的地方可以私信小编。

涉及到的库：

Pandas — 数据处理
Pyecharts — 数据可视化

可视化部分：

柱状图 — Bar
地图 — Map
组合组件 — Grid
象形图 — PictorialBar

🏳️‍🌈 1. 导入模块

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.charts import Grid
from pyecharts.charts import PictorialBar
1
2
3
4
5
6

🏳️‍🌈 2. Pandas数据处理

2.1 读取数据

df = pd.read_csv('kuaishou.csv')
df.head(10)
1
2

在这里插入图片描述

2.2 查看索引、数据类型和内存信息

在这里插入图片描述
一共 704726 条数据。

2.3 将学校城市拆分成两列：城市、省份

df[['学校省份','学校城市']] = df['学校城市'].str.split(':',expand=True)
df.head(10)
1
2

在这里插入图片描述

🏳️‍🌈 3. Pyecharts数据可视化

3.1 哪个学校学生使用频次最多

bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px', height='1000px',bg_color='#0d0735'))
    .add_xaxis(df_rate_tmp['学校'].tolist())
    .add_yaxis("", df_rate_tmp['频次'].tolist())
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right",
                                              font_size=12,
                                              font_weight='bold',
                                              formatter='{c} 次'),
                    itemstyle_opts={"normal": {
                                                "barBorderRadius": [30, 30, 30, 30],
                                                'shadowBlur': 10,
                                                'shadowColor': 'rgba(0,191,255,0.5)',
                                                'shadowOffsetY': 1,
                                                'opacity': 0.8
                                                }
                                       }
                    )
    .set_global_opts(
                    xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False,),
                    yaxis_opts=opts.AxisOpts(
                        axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13,color='#fff200'),
                        axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
                        axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False)
                    ),
                    title_opts=opts.TitleOpts(title="学生使用频次最多的学校",pos_left='center',pos_top='1%',
                              title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=22,color="#38d9a9")),
                    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False,is_piecewise=False),
                    graphic_opts=[
                            opts.GraphicGroup(
                                graphic_item=opts.GraphicItem(left="5%", top="5%"),
                                children=[
                                    opts.GraphicRect(
                                        graphic_item=opts.GraphicItem(
                                            z=0, left="center", top="middle"
                                        ),
                                        graphic_shape_opts=opts.GraphicShapeOpts(width=900, height=900),
                                        graphic_basicstyle_opts=opts.GraphicBasicStyleOpts(
                                            fill="rgba(0,0,0,0)",
                                            stroke="#fff",
                                            line_width=2,
                                            shadow_blur=20,
                                            shadow_offset_x=5,
                                            shadow_offset_y=5,
                                            shadow_color="#4169E1",
                                        ),
                                    ),
                                ],
                            )
                        ]
                    )
    .reversal_axis()
)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52

在这里插入图片描述

浙江水利水电学院学生以接近50000的快手使用频次高居榜首，武汉工程大学、福建医科大学、汉口学院紧随其后，快手使用频次接近40000次

3.2 前五学校学生各平台使用频次

在这里插入图片描述

三大平台的使用情况依次为：Android、ISO、PC，这也符合目前的电子设备使用行情（手机>电脑）

3.3 哪个省份的生源使用快手APP数量最多

map_chart = Map(init_opts=opts.InitOpts(theme='light',width='1000px', height='600px',bg_color='#26A69A'))
map_chart.add('',
              [list(z) for z in zip(province_num['学生省份'].tolist(), province_num['数量'].tolist())],
              maptype='china',
              is_map_symbol_show=False,
              itemstyle_opts={
                  'normal': {
                      'shadowColor': 'rgba(0, 0, 0, .5)',
                      'shadowBlur': 5,
                      'shadowOffsetY': 0,
                      'shadowOffsetX': 0,
                      'borderColor': '#fff'
                  }
              }
              )
map_chart.set_global_opts(
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
        max_= 40000,
        is_piecewise=True,
        is_show=True,
        split_number = 8,
        pos_top='60%',
        pos_left='8%',
        range_text=['使用频次：', ''],
        range_color=['#f7f4f9','#e7e1ef','#d4b9da','#c994c7','#df65b0','#e7298a','#ce1256','#91003f']
    ),
    legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True,trigger='item',formatter='{b}: {c}'),
    title_opts=dict(text='各省份生源数量',left='center',top='8%',textStyle=dict(color='#DC143C', font_size=20, font_weight='bold')),)
map_chart.render_notebook()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

在这里插入图片描述

从各省份生源数量分布来看：东部沿海地区使用快手APP的学生数量要明显高于中部和西部地区

3.4 快手APP男女用户比例

在这里插入图片描述

男女用户比例：男性用户（54.55%）要比女性用户（45.45%）高出大概10%

🏳️‍🌈 4. 在线运行地址

篇幅原因，部分代码未展示，在线运行地址(含源码)：

https://www.heywhale.com/mw/project/62e88687f417226fda63e216

文章首发：微信公众号 “Python当打之年” ，Python编程技巧推送，希望大家可以喜欢。

以上就是本期为大家整理的全部内容了，赶快练习起来吧，原创不易，喜欢的朋友可以点赞、收藏也可以分享（注明出处）让更多人知道。

Pandas+Pyecharts | 快手APP大学生用户数据分析可视化

文章目录

🏳️‍🌈 1. 导入模块

🏳️‍🌈 2. Pandas数据处理

2.1 读取数据

2.2 查看索引、数据类型和内存信息

2.3 将学校城市拆分成两列：城市、省份

🏳️‍🌈 3. Pyecharts数据可视化

3.1 哪个学校学生使用频次最多

3.2 前五学校学生各平台使用频次

3.3 哪个省份的生源使用快手APP数量最多

3.4 快手APP男女用户比例

🏳️‍🌈 4. 在线运行地址

推荐阅读