Python数据分析实战，容易快速制作餐饮行业商业化报告
发布时间：2021-06-05 10:57:02 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：商家评价数据源的获取 首先我们要找到合适的商家评价，在本文以大众点评的数据为例，我随机选择一家餐厅的评价数据作为数据源。 Python数据分析实战，简单快速制作餐饮行业商业化报告 因为隐私的关系，我隐去了商家具体的店名和地址，最终我通过线上的API接
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商家评价数据源的获取
首先我们要找到合适的商家评价，在本文以大众点评的数据为例，我随机选择一家餐厅的评价数据作为数据源。
Python数据分析实战，简单快速制作餐饮行业商业化报告
因为隐私的关系，我隐去了商家具体的店名和地址，最终我通过线上的API接口拿到了一部分用户评价数据，用于本次演示，如果出于真正的商业目的需要获得更完整的数据，还需要大家自己去想办法。
拿到的商家评价演示数据如下：
Python数据分析实战，简单快速制作餐饮行业商业化报告
需要注意的是，我们需要对返回的数据内容做一下处理，把数据里的true、false、null分别转换为Python语言所需要的True、False和None。原因在于这里线上数据API接口返回时是按照javascript的数据类型来的(true、false、null)。
数据清洗了之后，我们发现这个数据在Python其实就是一个大的字典，那么我们按照字典的格式对其中的数据进行解析即可。
现在我给这个大字典命名为review_data，并保存为data.py文件，方便在正式的数据分析程序里进行import使用。
Python数据分析实战，简单快速制作餐饮行业商业化报告
随后我新建了一个名为analysis.py的文件用于数据分析，并导入刚才的数据源测试一下数据是否正常。
Python数据分析实战，简单快速制作餐饮行业商业化报告
OK，至此我们的数据准备工作已经做好，开始进行实战吧。
个性化的pyecharts柱状图
首先我们来获取概要性的数据分析，就是用户对于该商家的整体印象嘛，这部分数据在review_data的summarys里，让我们写一段程序把它取出来进行展示。
Python数据分析实战，简单快速制作餐饮行业商业化报告
最后图表显示效果如下：
Python数据分析实战，简单快速制作餐饮行业商业化报告
看来这家店菜品比较新鲜、牛肉也不错、老顾客也相对较多，不过分量好像挺少，哈哈。
接着我们来解析下我们的代码：
程序入口从18行开始，Page组件就不多说了，上一章讲过，作用是在一个页面里显示多个图表。
get_summarys()函数主要用于创建一个商家整体评价的柱状图，需要讲的是第10行和12行
Python数据分析实战，简单快速制作餐饮行业商业化报告
我们发现sumarrys的数据其实是一个list(列表)包含着多个dict(字典)数据。
那么我们的柱状图希望得到的格式数据应该是下面这样：
X轴数据 [‘菜品健康’,'牛肉赞','回头客'] ，X轴数据用于显示名称。
Y轴数据[51,32,29]，Y轴数据用于显示数量。
所以我们就用Python的列表推导式分别得到了X，Y轴的数据。
#获取整体评价名称
summary_name_list = [i.get('summaryString') for i in summarys]
#获取整体评价次数统计
summary_count_list = [i.get('summaryCount') for i in summarys]
关于add_yaxis()函数里有个category_gap需要解释一下，它的作用是设置同一系列的柱间距离，默认为类目间距的 20%，可设固定值。在这里我设置为80%，就显得柱子比较远，看起来更清晰一点。
拿到X，Y轴的数据后就没什么好说的了，直接添加即可。
关于Python列表推导的内容请查看我之前的教程。
个性化的pyecharts饼图
接下来我想获取该商家的用户打分比例，我们知道在很多点评网站上，用户的分数从1-5颗星星不等。
那么在本文中这些数据是怎么体现的呢?
Python数据分析实战，简单快速制作餐饮行业商业化报告
通过分析数据，我们可以发现每个用户的评论里都包含一个叫star的数据，这里就是用户的打分，30分代表3星。
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