端午节将至,用Python爬取粽子数据并可视化,看看网友喜欢哪种粽子吧!

import pandas as pd
import requests
from lxml import etree
import chardet
import time
import re
 
def get_CI(url):
    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; X64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.80 Safari/537.36'}
    rqg = requests.get(url,headers=headers)
    rqg.encoding = chardet.detect(rqg.content)['encoding']
    html = etree.HTML(rqg.text)
    
    # 价格
    p_price = html.xpath('//div/div[@class="p-price"]/strong/i/text()')
    
    # 名称
    p_name = html.xpath('//div/div[@class="p-name p-name-type-2"]/a/em')
    p_name = [str(p_name[i].xpath('string(.)')) for i in range(len(p_name))]
    
    # 深层url
    deep_ur1 = html.xpath('//div/div[@class="p-name p-name-type-2"]/a/@href')
    deep_url = ["http:" + i for i in deep_ur1]
    
    # 从这里开始，我们获取“二级页面”的信息           
    brands_list = []
    kinds_list = []
    for i in deep_url:
        rqg = requests.get(i,headers=headers)
        rqg.encoding = chardet.detect(rqg.content)['encoding']
        html = etree.HTML(rqg.text)
                          
        # 品牌
        brands = html.xpath('//div/div[@class="ETab"]//ul[@id="parameter-brand"]/li/@title')
        brands_list.append(brands)
                        
        # 类别
        kinds = re.findall('>类别：(.*?)</li>',rqg.text)
        kinds_list.append(kinds)
                           
    data = pd.DataFrame({'名称':p_name,'价格':p_price,'品牌':brands_list,'类别':kinds_list})
    return(data)
                           
x = "https://search.jd.com/Search?keyword=%E7%B2%BD%E5%AD%90&qrst=1&wq=%E7%B2%BD%E5%AD%90&stock=1&page="
url_list = [x + str(i) for i in range(1,200,2)]
res = pd.DataFrame(columns=['名称','价格','品牌','类别'])
 
# 这里进行“翻页”操作
for url in url_list:
    res0 = get_CI(url)
    res = pd.concat([res,res0])
    time.sleep(3)
 
# 保存数据
res.to_csv('aliang.csv',encoding='utf_8_sig')

import pandas as pd
 
df = pd.read_excel("粽子.xlsx",index_col=False)
df.head()

df["品牌"] = df["品牌"].apply(lambda x: x[1:-1])
df["类别"] = df["类别"].apply(lambda x: x[1:-1])
df.head()

df["品牌"].value_counts()[:10]

def func1(x):
    if x.find("甜") > 0:
        return "甜粽子"
    else:
        return x
df["类别"] = df["类别"].apply(func1)
df["类别"].value_counts()[1:6]

def price_range(x): # 按照我的购物习惯，划分价格
    if x <= 50:
        return '<50元'
    elif x <= 100:
        return '50-100元'
    elif x <= 300:
        return '100-300元'
    elif x <= 500:
        return '300-500元'
    elif x <= 1000:
        return '500-1000元'
    else:
        return '>1000元'
 
df["价格区间"] = df["价格"].apply(price_range)
df["价格区间"].value_counts()