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本期利用 python 分析一下「当当网图书畅销榜单（2020-2023）数据」 ，看看哪些作者的图书最畅销、哪些年份的图书上榜最多、上榜图书的价格分布、评论分布以及出版社分布 等，希望对大家有所帮助，如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。

涉及到的库：

• Pandas — 数据处理
• Pyecharts — 数据可视化

🏳️‍🌈 1. 导入模块

import pandas as pd
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

🏳️‍🌈 2. Pandas数据处理

2.1 读取数据

df = pd.read_csv("./当当网畅销图书榜单数据.csv")

2.2 查看数据信息

df.info()

2.3 去除重复数据

df = df.drop_duplicates(subset=['书名','出版日期'])

2.4 书名处理

new_name = []
for name in df['书名'].tolist():name_t = name.split('（')[0].split(' ')[0].split('・')[0]new_name.append(name_t)
df['书名_new'] = new_name

2.5 提取年份

df['出版日期_year'] = pd.to_datetime(df['出版日期']).dt.year

🏳️‍🌈 3. Pyecharts数据可视化

3.1 作者图书数量分布

-陈磊・半小时漫画团队、东野圭吾的书籍上榜次数居多，代表作分别有《半小时漫画中国史》、《半小时漫画唐诗系列》、《白夜行》、《解忧杂货店》、《嫌疑人X的献身》等。

-曹文轩、余华、肥志、毛姆等老师的作品上榜次数分列第2至第5位。

3.2 图书出版年份分布

def get_line():chart = (Line().add_xaxis(x_data).add_yaxis("", y_data).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2-图书出版年份分布",),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=30),splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False)),))

• 2017年-2022年的出版的图书上榜次数相较于其他年份更高一些，其中2019年、2020年出版的图书上榜次数超过150次。

3.3 图书原价分布

• 图书原价（定价）基本都在100元以内，很少一部分在200元以上。

3.4 图书售价区间分布

def get_bar():chart = (Bar().add_xaxis(x_data).add_yaxis("", y_data).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="4-图书售价区间分布",),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False,),))

• 从售价区间分布上来看：20元以下的图书上榜次数接近400次，20-30元之间的300次左右，也就是30元以内的图书上榜次数接近60%。

• 从售价区间可以看出来图书的售价和上榜率有一定的关系。

3.5 电子书价格区间占比

def get_pie():chart = (Pie().add("", [list(z) for z in zip(x_data, y_data)]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="5-电子书价格区间占比",pos_top='2%',pos_left="center"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False,),))return chart

• 电子书的价格普遍较低，比较成本很少，上榜次数分布趋势基本和售价一致。

3.6 折扣比例分布

• 5折图书上榜次数要明显高于其他折扣上榜次数，所以在打折促销的时候可以参考打半折，当然也要考虑到图书的内容质量，并不是打折越多就越畅销。

3.7 TOP30出版社

• 图书自然会涉及出版质量问题，排名前10的出版社有：北京联合出版有限公司、时代文艺出版社、中信出版社、南海出版公司、南方出版社、人民文学出版社、浙江工商大学出版社、湖南文艺出版社、江苏凤凰文艺出版社、北京十月文艺出版社。

3.8 图书评论数词云

def get_wordcloud():chart = (WordCloud().add("",words,word_size_range=[10,50]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='8-图书评论词云',pos_top='2%',pos_left="center",),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False),))return chart

• 亚龙湾、三亚湾、蜈支洲岛、大东海、天涯海角、海棠湾等景点更受驴友的喜爱。

🏳️‍🌈 4. 可视化项目源码+数据

点击跳转：【全部可视化项目源码+数据】

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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。