手把手教你用Pandas库对淘宝原始数据进行数据处理和分词处理-技术圈

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 reimport pandas as pdresult = []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listdef 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 sysimport jiebaimport jieba.analyseimport 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('\n\r').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。

左手Python，右手Java，升职就业不愁啦！




推荐阅读:
入门: 最全的零基础学Python的问题  | 零基础学了8个月的Python  | 实战项目 |学Python就是这条捷径

干货:爬取豆瓣短评，电影《后来的我们》 | 38年NBA最佳球员分析 |   从万众期待到口碑扑街！唐探3令人失望  | 笑看新倚天屠龙记 | 灯谜答题王 ｜用Python做个海量小姐姐素描图 ｜碟中谍这么火，我用机器学习做个迷你推荐系统电影

趣味:弹球游戏  | 九宫格  | 漂亮的花 | 两百行Python《天天酷跑》游戏!

AI: 会做诗的机器人 | 给图片上色 | 预测收入 | 碟中谍这么火，我用机器学习做个迷你推荐系统电影

小工具: Pdf转Word，轻松搞定表格和水印！ | 一键把html网页保存为pdf！|  再见PDF提取收费！ | 用90行代码打造最强PDF转换器，word、PPT、excel、markdown、html一键转换 | 制作一款钉钉低价机票提示器！ ｜60行代码做了一个语音壁纸切换器天天看小姐姐！｜