Python數據可視化案例：分析微信公眾號數據

2020-09-25 其實還好啦

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1 前言

在日益發展的社會，人們每天都會產生大量的數據，很多工作中也常常涉及到對數據的處理。而眾多的數據讓人頭昏眼花，所以需要對數據進行可視化。將數據轉換為大腦更容易接受的圖表形式。所以有了後來的excel表格，它在數據的可視化處理方面非常強大。但是隨著數據量的增大，用excel往往都是重複之前的步驟。效率也就變得很低了，還容易枯燥。於是，python的可視化數據來了，在重複這件事上，相信沒有誰可以比程序來得更快更好。所以今天小編就通過實例給大家簡單展示下數據的可視化處理。


2 模塊準備

首先是python環境不用多說，然後是可讀取excel的xlrd模塊和強大的可視化模塊pyecharts。兩者都通過pip安裝即可。

pip install xlrdpip install pyecharts

然後直接導入對應模塊和類即可。

讀取excel的模塊

3 具體步驟

3.1 讀取excel表格



為了方便首先將準備好的excel表格放置在py文件同目錄下，然後運行以下代碼即可讀取。

data = xlrd.open_workbook(&34;) 找到excel中對應的sheet表，這裡是第一個

讀取excel表格的行和列都是以列表的形式返回的。

3.2 數據分析

通過以上代碼讀取到對應的excel表格後，在通過簡單的代碼對數據進行處理。首先要知道一個柱狀圖有什麼。柱狀圖有x、y軸。一般x軸只有一條數據，所以通過上面excel表中的內容可以得出用作者作為x軸最好。然後小編這次的目的是統計每個作者發布的文章數和文章總得分（總得分=每篇文章的在看數加閱讀數的1/10和點讚數的1/2）。所以就可以以文章數和得分作為y軸。

allData = {} 遍歷表格中的每一行 look = table.row_values(i)[2] 閱讀數 like = table.row_values(i)[4] 每篇文章得分 if table.row_values(i)[1] not in allData.keys(): 沒有就添加 allData[table.row_values(i)[1]] = [1,score] 有就文章數加一 allData[table.row_values(i)[1]][1] += score 獲取作者表datas = list(allData.values()) 儲存文章數articleScore = [] 遍歷數據表 articleCount.append(i[0]) 添加的得分

上面的代碼簡單的運用了python的遍歷和字典的知識。由於本文的重點是可視化，所以這裡就不做詳細說明了。

3.3可視化

通過上面的數據處理，就已經拿到了x，y軸的數據了，接下來就直接使用pyecharts模塊進行渲染配置。

bar = (Bar() 設置橫坐標為作者 .add_yaxis(&39;,articleCount) 39;得分&縱坐標二為得分 .set_global_opts( 39;公眾號得分數據分析&39;近期作者發布文章數與得分情況&生成html文件

小編這裡只是簡單的配置了標題和副標題。對於pyecharts的全部配置可以說是九牛一毛。還有很多的參數可以更改，詳情請到官網查看官方文檔：


4 完整代碼

讀取excel的模塊data = xlrd.open_workbook(&34;) 找到excel中對應的sheet表，這裡是第一個allData = {} 遍歷表格中的每一行 look = table.row_values(i)[2] 閱讀數 like = table.row_values(i)[4] 每篇文章得分 if table.row_values(i)[1] not in allData.keys(): 沒有就添加 allData[table.row_values(i)[1]] = [1,score] 有就文章數加一 allData[table.row_values(i)[1]][1] += score 獲取作者表datas = list(allData.values()) 儲存文章數articleScore = [] 遍歷數據表 articleCount.append(i[0]) 添加的得分bar = (Bar() 設置橫坐標為作者 .add_yaxis(&39;,articleCount) 39;得分&縱坐標二為得分 .set_global_opts( 39;公眾號得分數據分析&39;近期作者發布文章數與得分情況&生成html文件

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