我用Python分析1585家电商车厘子销售数据，发现这些秘密

def main():
    browser.get('https://www.taobao.com/')
    page = search_product(key_word)
    print(page)
    get_data()
    page_num = 70
    while int(page) != page_num:
        print("-" * 100)
        print("正在爬取第{}页数据".format(page_num + 1))
        browser.get('https://s.taobao.com/search?q={}&s={}'.format(key_word, page_num*44))
        browser.implicitly_wait(10)
        get_data()
        page_num += 1
    print("数据抓取完成")

if __name__ == '__main__':
    key_word = "车厘子"
    browser = webdriver.Chrome("./chromedriver")
    main()

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('/菜J学Python/淘宝/车厘子.csv',header=None,
                 names=['商品名称','商品价格','付款人数','店铺名称','发货地址']) #添加字段名称

df.sample(5) 

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1595 entries, 0 to 1674
Data columns (total 5 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   商品名称    1595 non-null   object 
 1   商品价格    1595 non-null   float64
 2   付款人数    1595 non-null   object 
 3   店铺名称    1595 non-null   object 
 4   发货地址    1585 non-null   object 
dtypes: float64(1), object(4)
memory usage: 74.8+ KB

#剔除缺失记录
df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)

#从发货地址字段中切分出省份和城市
df["省份"] = df["发货地址"].str.split(' ',expand=True)[0]  #expand=True可以把用分割的内容直接分列
df["城市"] = df["发货地址"].str.split(' ',expand=True)[1] #提取城市
df["城市"].fillna(df["省份"], inplace=True) #城市字段空值用省份非空值填充

#用正则表达式从付款人数中提取数字
import re
df['数字'] = [re.findall(r'(\d+\.{0,1}\d*)', i)[0] for i in df['付款人数']]  # 提取数值
df['数字'] = df['数字'].astype('float')  # 转化数值型
df['单位'] = [''.join(re.findall(r'(万)', i)) for i in df['付款人数']]  # 提取单位（万）
df['单位'] = df['单位'].apply(lambda x:10000 if x=='万' else 1)
df['付款人数'] = df['数字'] * df['单位'] # 计算付款人数
df.drop(['发货地址', '数字', '单位'], axis=1, inplace=True) # 删除多余的列

#按商品价格降序并重置索引
df = df.sort_values(by="商品价格", axis=0, ascending=False) #降序
df = df.reset_index(drop=True) #重置索引