Python怎么爬取美團(tuán)烤肉商家數(shù)據(jù)

本篇內(nèi)容主要講解“Python怎么爬取美團(tuán)烤肉商家數(shù)據(jù)”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“Python怎么爬取美團(tuán)烤肉商家數(shù)據(jù)”吧!

數(shù)據(jù)獲取

美團(tuán)網(wǎng)很明顯是動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)，需要通過解析接口或用Selenium爬取，本文通過解析接口的方法爬取數(shù)據(jù)。

找到真實(shí)URL

美團(tuán)網(wǎng)URL：https://sz.meituan.com/

分析真實(shí)URL

主要參數(shù)：

• 30：城市id(30代表深圳)

• limit:每頁(yè)店鋪數(shù)量

• offset:翻頁(yè)參數(shù)（每增加32翻頁(yè)一次）

• q:關(guān)鍵字（本例為烤肉）

按上述接口爬取只能獲得1024個(gè)店鋪數(shù)據(jù)，為了獲得更全面數(shù)據(jù)，還需找到areaId參數(shù)（子地區(qū)），然后遍歷子地區(qū)，即可獲得完整數(shù)據(jù)。限于篇幅，僅給出核心代碼。

刪除重復(fù)數(shù)據(jù)

df = df.drop_duplicates()

缺失值處理

由上文可知，僅聯(lián)系方式字段含有缺失值，用文本填充。

df = df.fillna('暫無數(shù)據(jù)')

店鋪地址清洗

通過店鋪地址字段截取所屬區(qū)縣，另外，“南澳大”屬于龍崗區(qū)，直接用replace()方法替換。

描述性統(tǒng)計(jì)

1.查看基本統(tǒng)計(jì)量

df.describe()

3.繪制回歸圖

通過繪制回歸圖，我們發(fā)現(xiàn)人均消費(fèi)與店鋪評(píng)分具有正相關(guān)，評(píng)論人數(shù)和店鋪評(píng)分具有正相關(guān)。這與我們的常識(shí)也較為接近。

數(shù)據(jù)分析

本文數(shù)據(jù)可視化主要用到pyecharts庫(kù)，它能輕松實(shí)現(xiàn)酷炫的圖表效果。

地區(qū)分布

深圳烤肉店主要分布在龍崗區(qū)、龍華區(qū)、南山區(qū)和福田區(qū)，鹽田區(qū)和坪山區(qū)烤肉店較少?？救獾甑倪x址一個(gè)重要因素就是人流量，龍崗區(qū)和龍華區(qū)為深圳主要的生活居住區(qū)，而南山區(qū)和福田區(qū)為深圳的核心商業(yè)聚集地，巨大的需求為烤肉店的布局奠定了基礎(chǔ)。

所在商圈

僅僅知道烤肉店行政區(qū)分布，對(duì)于烤肉店選址作用其實(shí)不大。于是，我們進(jìn)一步細(xì)化到商圈，看看哪些商圈的烤肉店較多。在深圳所有商圈中，龍華區(qū)的民治和龍華、光明區(qū)的公明烤肉店數(shù)量都超過了150家。

到此，相信大家對(duì)“Python怎么爬取美團(tuán)烤肉商家數(shù)據(jù)”有了更深的了解，不妨來實(shí)際操作一番吧！這里是億速云網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！