【python数据分析实战】知乎数据清洗整理和结论研究（看看人员分布情况和学历如何？）

怼烎@ 2023-05-28 14:22 17阅读 0赞

##### 0. 数据： #####

来自知乎的爬取以及第六次人口普查的数据  
![在这里插入图片描述][20200321211856885.png]

##### 1. 前期准备 #####

导入相关库和设置程序运行路径

import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    import os
    os.chdir(r'C:\Users\86177\Desktop')
    print('finished!')

–> 输出的结果为：

finished!

##### 2. 加载数据及查看 #####

add_data1 = pd.read_csv("爬取知乎数据.csv", engine = 'python')
    add_data2 = pd.read_csv("六普常住人口数.csv", engine = 'python')
    print(add_data1)

–> 输出的结果为：（直截取部分数据，add\_data2数据是用来获取省份的）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

##### 3. 缺失值处理 #####

从上面的输出中可以看到，缺失值有很多，但是这里分为数字字段的缺失值，和字符串数据的缺失值，比如前面的几个字段都是属于数字字段，后面的存在汉字的字段属于字符串类型的，那么就需要分来处理，直接封装一个函数如下

def Fill_Nan(df):
        cols = df.columns
        for col in cols:
            if df[col].dtype == 'object':
                df[col] = df[col].fillna('缺失数据')  
            else:                                
                df[col] = df[col].fillna(0)
        return (df)
    
    after_data = Fill_Nan(add_data1)
    print(after_data)

–> 输出的结果为：（也是截图部分数据）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

##### 4. 知友数量和密度 #####

**1） 统计一下知友的分布**

这里就需要使用add\_data2里面的数据了，用来获取省份数据和人口数量，然后和after\_data分组后的数据合并后就可以得到知友在全国的分布了

df_city = after_data.groupby('居住地').count()
    add_data2['city'] = add_data2['地区'].str[:-1]
    data_merge = pd.merge(df_city,add_data2, left_index= True, right_on= 'city')[['_id','city','常住人口']]
    data_merge['知友密度'] = data_merge['_id']/data_merge['常住人口']

–> 输出的结果为：（因为一个id就对应一个账号，所以可以用id字段的数值代替这个省市的知友数量，除以常住人口就是知友密度，下面只截图部分数据）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
**2） 查找top20的知友数量和知友密度的省份**

从上面输出可以发现，知友密度的数量级是不一致的，为了方便对比以及制图，需要采用标准化的方式进行处理数据

def nor_data(df,*cols):
        colnames = []
        for col in cols:
            colname = col + 'nor'
            df[colname] = (df[col] - df[col].min())/(df[col].max()- df[col].min())*100
            colnames.append(colname)
        return(df, colnames)
    
    finial_data, columns = nor_data(data_merge,"_id","知友密度")
    finial_data_ql20 = finial_data.sort_values(columns[0],ascending = False)[['city',columns[0]]][:20]
    finial_data_md20 = finial_data.sort_values(columns[1],ascending = False)[['city',columns[1]]][:20]

–> 输出的结果为：（左侧为各省市知友数量，右侧是知友密度，为了可视化数据，下面进行绘制图形展示）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

**① 知友数量**

fig1 = plt.figure(num = 1, figsize=(8,3))
    y1 =finial_data_ql20[columns[0]].values
    
    ts = pd.Series(y1,index = finial_data_ql20['city']) 
    ts.plot(kind = 'bar',
           title='知友数量',
            ylim = (0,110),
            rot = 45,  
            fontsize = 7,
            color = 'r',
            style = '--',
           )
    plt.margins(0.015)
    for i, j in zip(range(20), y1):
        plt.text(i-0.35,j+1.5, "%.1f" %j, fontsize=8)
    plt.savefig("C:/Users/86177/Desktop/1.png",dpi=500,pad_inches=5)

–> 输出的结果为：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
**② 知友密度**

fig2 = plt.figure(num = 2, figsize=(8,3))
    y1 = finial_data_md20[columns[1]].values
    ts = pd.Series(y1, index = finial_data_md20['city'])
    ts.plot(kind = 'bar',
           rot = 45,
           color = 'g',
            fontsize = 7,
           ylim = [0,110],
           title = '知友密度',)
    for i, j in zip(range(20), y1):
        plt.text(i-0.35,j+3, "%.1f" %j, fontsize=10)
    plt.savefig("C:/Users/86177/Desktop/2.png",dpi=500)

–> 输出的结果为：（可以看出北上广知友人数和密度都是杠杠的）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

##### 5. 知友的学历情况 #####

下面代码完成的工作就是，按照’教育经历’字段进行汇总分组，然后在选择添加’关注’,‘关注者’两个字段的数据，接着是删除里面的包含’缺失数据’,‘大学’,'本科’等内容数据，最后按照’关注’字段进行排序并选取前20条数据

df_edu = after_data.groupby("教育经历").sum()[['关注','关注者']].\
    				drop(['缺失数据','大学','本科',]).\
    				sort_values("关注",ascending = False)[:20]

–> 输出的结果为：（截取部分数据）  
![在这里插入图片描述][20200321220530413.png]  
绘制各大高校知友的关注人数和粉丝人数情况散点图

y = df_edu['关注者']
    x = df_edu['关注']
    follow_u = df_edu['关注'].mean()
    fan_u = df_edu['关注者'].mean()
    plt.figure(figsize=(8,5))
    plt.scatter(x,y,s =y/1000,c=x,cmap = 'Greens')
    plt.axvline(follow_u, label = '平均关注人数:{:.0f}人'.format(follow_u), color = 'r', linestyle = '--')
    plt.axhline(fan_u, label = '平均粉丝人数:{:.0f}人'.format(fan_u), color = 'b', linestyle = '--')
    plt.legend(loc= 'upper left' )
    plt.grid(linestyle = "-",color='gray', linewidth=1,alpha = 0.4)
    for i,j,n in zip(x,y,df_edu.index):
        plt.text(i+500,j+10000,n)
    plt.savefig("C:/Users/86177/Desktop/3.png",dpi=500)

–> 输出的结果为：（可以出图中看出浙江大学的知友关注的和被关注的人数都是很多的，武汉大学和华科的知友关注的人数较多，但是粉丝人数却低于平均水平，北京大学的知友则处于这两类之间，剩下的几乎都是在平均值上下左右徘徊）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

[20200321211856885.png]: /images/20230528/cf2432bf0ff348b5a379f8df7e7ef146.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230528/24b62e9b85cb424296e28c4222ec7e2c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230528/b4713687a7ed42c0b7e1de0e4b8c796e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20230528/476778f40a944e37bb615c077f5b7a35.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20230528/72edcc4c624d458c9a141dcb351c73db.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20230528/4002861b1d6042bba91dddd1599813b7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20230528/e2a19018fb0e4ce5b2f50087794a631d.png
[20200321220530413.png]: /images/20230528/a9b9f9f7d6bb4df69eeebe0e71e7af2f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20230528/c70db1abe29f449a8580250e5c7c9230.png