京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者: 俊欣
来源:关于数据分析与可视化
前不久,小编刷到这样一条短视频,“1.7亿的90后仅有约1000万对结婚,结婚率不到10%”,当然我们也无法查实当中数据的来源以及真实性,不过小编倒是总能听说身边的朋友在抱怨脱单难、找不到合适的对象。
今天小编通过Python写了一个简单的脚本在抓取公开的相亲文案,看看在相亲的都是些什么样的人?他们的择偶标准又是什么样子的?什么样子的人更加容易脱单?
我们引入需要用到的库,这里用到Python当中的requests库来发送和接受请求,通过正则表达式re这个库来解析数据
import requests
from tenacity import * import re import time
很多时候对遇到请求超时的情况,因此当出现一次错的时候,我们会多尝试几次,因此这里使用retry装饰器来多次尝试
@retry(stop=stop_after_attempt(5)) def do_requests(url):
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10) return response.text
我们抓取的数据包括出生年份、身高/体重、学历、收入、职业、自我介绍、择偶标准、车房情况等等,都是通过正则表达式re库来实现的,
date_of_birth = re.compile("<br/>①出生年月/星座(.*?)<br/>", re.M | re.S) sex = re.compile("<br/>【基本资料】(.*?)<br/>") height = re.compile("<br/>②身高/体重(.*?)<br/>") education = re.compile("<br/>⑤学历(.*?)<br/>") jobs_1 = re.compile("<br/>⑥职业(.*?)<br/>") income = re.compile("<br/>⑦月均收入(.*?)<br/>") married = re.compile("<br/>⑨有无婚史(.*?)<br/>") house_cars = re.compile("<br/>⑧车房情况(.*?)<br/>") self_intro = re.compile("<br/>⑪ 自我介绍(.*?)<br/>") requirements = re.compile("<br/>【择偶标准】<br/>(.*?)</a>") family_member = re.compile("<br/>⑩家庭成员(.*?)<br/>")
下面我们通过pyecharts库来绘制一下分析的结果,对了,要是读者朋友不知道怎么使用pyecharts这个库,可以阅读一下小编写的上几篇文章,都是非常干货的
我们先来看一下性别比例,从分布来看,女生前来相亲的比例更高,主要也是因为数据源是来自北京、上海、杭州等大城市的相亲介绍,大城市中似乎女生脱单更加困难一些,
我们再来看一下单身的女性的特征,首先她们的年龄主要集中在94、93以及95年左右,正好都是处在适婚的年龄
而她们的学历,本科占到了绝大多数,基本上都有本科的学历,而大专的占比排在第二,硕士和博士处于少数
另外小编也对单身女性的星座做了一个统计,发现处女座、天秤座以及射手座、白羊座的女性单身率略高一些
最后,我们来看一下她们的择偶标准吧,小编将她们的择偶标准单独提取出来,然后绘制成了词云图
review_list = []
reviews = get_cut_words("".join(df_girls["requirements"].astype(str).tolist()))
reviews_counter = Counter(reviews).most_common(200)
print(reviews_counter)
for review in reviews_counter:
review_list.append((" " + review[0] + " ") * review[1])
stylecloud.gen_stylecloud(text=" ".join(review_list), max_words=500, collocations=False,
font_path="KAITI.ttf", icon_name="fab fa-apple", size=653,
output_name="4.png")
最后呈现出来的样子如下图所示
可见相亲市场上的女生,她们首先是希望男方是要有房有车的,其次要是男方之前存在婚史,女生会比较介意,然后要是有稳定的工作、有能力有责任心,通常都会给女生留下比较好的印象,而至于外在条件上,大多数女生的回答则是身高在175-180左右,年龄在90-97年之间。
近年来,随着人们思想观念的改变,相亲也逐渐得到年轻人的接受与认可,特别是对于那些圈子比较窄,接触不到异性的人而言。小编希望每个人都能够在最后收获爱情,拥有美好的生活。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10