来源：Python爬虫与数据挖掘

作者： Python进阶者

大家好，我是Python进阶者。

一、前言

大家好，我是Python进阶者，上个礼拜的时候，我的Python交流群里有个名叫程序的大佬，头像是绿色菜狗的那位，在Python交流群里边的人应该都知道我说的是哪个大佬了，他提供了一份初始淘宝数据，数据乍看上去非常杂乱无章，但是经过小小明大佬的神化处理之后，一秒就变清晰了，真是太神了，然后就有了后续的数据分词处理和可视化等内容了，可能群里的人平时工作太忙，没有来得及看群消息，作为热心的群主，这里给大家整理成一篇文章，感兴趣的小伙伴，可以去实操一下，还是可以学到很多东西的。言归正传，一起来学习下今天的数据分析内容吧。

二、原始数据预处理

1、原始数据

在未经过处理之前的数据，长这样，大家可以看看，全部存储在一个单元格里边了，看得十分的让人难受。如下图所示。

按照常规来说，针对上面的数据，我们肯定会选择Excel里边的数据分列进行处理，然后依次的去根据空格、冒号去分割，这样可以得到一份较为清晰的数据表，诚然，这种方法确实可行，但是小小明大佬另辟蹊径，给大家用Python中的正则表达式来处理这个数据，处理方法如下。

2、原始数据预处理

小小明大佬直接使用正则表达式re模块和pandas模块进行处理，方法可谓巧妙，一击即中，数据处理代码如下。

import re import pandas as pd
result = [] with open(r"淘宝数据.csv") as f: for line in f:
        row = dict(re.findall("([^：t]+)：([^：t]+)", line)) if row:
            result.append(row)
df = pd.DataFrame(result)
df.to_excel('new_data.xlsx', encoding='utf-8')
print(df)

之后我们可以看到效果图，如下图所示，这下是不是感觉到清爽了很多呢？

至此，我们对原始的数据进行了预处理，但是这还不够，我们今天主要的目标是对上面数据中的两列：配料表和保质期进行数据分析，接下来继续我们的数据处理和分析。

三、对配料表和保质期列进行处理

一开始的时候，程序大佬对配料表和保质期这两列的数据进行处理，但是来回得到的分词中总有一些特殊字符，如下图所示，我们可以看到这些字符里边有%、顿号、空格等内容。

我们都知道，这些是我们不需要的字符，当时我们在群里讨论的时候，我们就想到使用停用词去针对这些扰人的字符进行处理，代码如下。

# 创建停用词list def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='gbk').readlines()] return stopwords # 对句子进行分词 def seg_sentence(sentence): sentence_seged = jieba.cut(sentence.strip())
    stopwords = stopwordslist('stop_word.txt') # 这里加载停用词的路径 outstr = '' for word in sentence_seged: if word not in stopwords: if word != 't':
                outstr += word
                outstr += " " return outstr

其中stop_word.txt是小编之前在网上找到的一个存放一些常用特殊字符的txt文件，这个文件内容可以看看下图。

如上图所示，大概有1894个词左右，其实在做词频分析的时候，使用停用词去除特殊字符是经常会用到的，感兴趣的小伙伴可以收藏下，也许后面你会用到呢？代码和数据我统一放到文末了，记得去取就行。经过这一轮的数据处理之后，我们得到的数据就基本上没有太多杂乱的字符了，如下图所示。

得到这些数据之后，接下来我们需要对这些词语做一些词频统计，并且对其进行可视化。如果还有想法的话，也可以直接套用词云模板，生成漂亮的词云图，也未尝不可。

四、词频统计

关于词频统计这块，小编这里介绍两种方法，两个代码都是可以用的，条条大路通罗马，一起来看看吧！

方法一：常规处理

这里使用的是常规处理的方法，代码亲测可用，只需要将代码中的1.txt进行替换成你自己的那个需要分词统计的文档即可，然后系统会自动给你生成一个Excel表格和一个TXT文件，内容都是一样的，只不过一个是表格，一个是文本。

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- import sys import jieba import jieba.analyse import xlwt # 写入Excel表的库 # reload(sys) # sys.setdefaultencoding('utf-8') if __name__ == "__main__":


    wbk = xlwt.Workbook(encoding='ascii')
    sheet = wbk.add_sheet("wordCount") # Excel单元格名字 word_lst = []
    key_list = [] for line in open('1.txt', encoding='utf-8'): # 1.txt是需要分词统计的文档 item = line.strip('nr').split('t') # 制表格切分 # print item tags = jieba.analyse.extract_tags(item[0]) # jieba分词 for t in tags:
            word_lst.append(t)


    word_dict = {} with open("wordCount_all_lyrics.txt", 'w') as wf2: # 打开文件 for item in word_lst: if item not in word_dict: # 统计数量 word_dict[item] = 1 else:
                word_dict[item] += 1 orderList = list(word_dict.values())
        orderList.sort(reverse=True) # print orderList for i in range(len(orderList)): for key in word_dict: if word_dict[key] == orderList[i]:
                    wf2.write(key + ' ' + str(word_dict[key]) + 'n') # 写入txt文档 key_list.append(key)
                    word_dict[key] = 0 for i in range(len(key_list)):
        sheet.write(i, 1, label=orderList[i])
        sheet.write(i, 0, label=key_list[i])
    wbk.save('wordCount_all_lyrics.xls') # 保存为 wordCount.xls文件

方法二：使用Pandas优化处理

这里使用Pandas方法进行处理，代码如下，小编也是亲测有效，小伙伴们也可以去尝试下。

def get_data(df): # 将食品添加剂这一列空的数据设置为无 # print(df) df.loc[:,'食品添加剂'] = df['食品添加剂'].fillna('无')
    df.loc[:,'保质期'] = df['保质期'].fillna('无')
    df.loc[:, '配料表'] = df['配料表'].fillna('无') #  分词并扩展提取 names = df.配料表.apply(jieba.lcut).explode() #  过滤长度小于等于1的词并去重 df1 = names[names.apply(len) > 1].value_counts() with pd.ExcelWriter("taobao.xlsx") as writer:
        df1.to_excel(writer, sheet_name='配料')


    df2 = pd.read_excel('taobao.xlsx', header=None, skiprows=1, names=['column1', 'column2'])
    print(df2)

上面两个代码都是可以用的，最后得到的表格数据，如下图所示。

从上图我们可以看到配料表里边的配料占比详情，有了上述的数据之后，接下来我们就可以对其进行可视化操作了。关于可视化的内容，小编也给大家已经准备好了，等待下一篇原创文章，给大家输出，敬请期待。

五、总结

大家好，我是Python进阶者。本文写到这里，基本上就告一段落了。本文基于一份杂乱的淘宝原始数据，利用正则表达式re库和Pandas数据处理对数据进行清洗，然后通过stop_word停用词对得到的文本进行分词处理，得到较为”干净“的数据，之后利用传统方法和Pandas优化处理两种方式对数据进行词频统计，针对得到的数据，下一步将利用echarts/' style='color:#000;font-size:inherit;'>Pyecharts库，进行多重可视化处理，包括但不限于饼图、柱状图、Table表、漏斗图、极化图等，通过一系列的改进和优化，一步步达到想要的效果，可以说是干货满满，实操性强，亲测有效。