基于Python的大数据零售生鲜超市数据可视化平台与爬虫技术研究

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
 
# 假设dataframe已经包含了所需的数据和相应的列名
dataframe = pd.DataFrame({
    '商品名称': ['商品A', '商品B', '商品C', '商品D'],
    '销售数量': [100, 120, 80, 130],
    '销售金额': [10000, 12000, 8000, 13000],
    '客单价': [100, 150, 80, 120]
})
 
# 创建条形图
bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
    .add_xaxis(dataframe['商品名称'].tolist())
    .add_yaxis('销售数量', dataframe['销售数量'].tolist())
    .add_yaxis('销售金额', dataframe['销售金额'].tolist())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售分析"))
)
bar.render('bar_chart.html')
 
# 创建线形图
line = (
    Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
    .add_xaxis(dataframe['商品名称'].tolist())
    .add_yaxis('客单价', dataframe['客单价'].tolist())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="客单价趋势分析"))
)
line.render('line_chart.html')
 
# 创建饼图
pie = (
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
    .add('', [list(z) for z in zip(dataframe['商品名称'], dataframe['销售金额'])])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售金额占比分析"))
)
pie.render('pie_chart.html')
 
# 爬虫技术研究部分（示例）
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
url = "http://example.com/retail_data"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
# 假设我们需要爬取的数据是商品名称和价格
product_names = soup.find_all('div', class_='product-name')
product_prices = soup.find_all('div', class_='product-price')
 
# 将爬取的数据保存到dataframe中
dataframe = pd.DataFrame({
    '商品名称': [name.text for name in product_names],
    '商品价格': [price.text for price in product_prices]
})
 
# 存储dataframe到CSV文件
dataframe.to_csv('product_data.csv', index=False)

这个代码示例展示了如何使用Python的Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn和Pyecharts库来创建数据可视化图表，并使用BeautifulSoup来进行简单的网页数据爬取。这个流程是数据分析和可视化平台设计中的一个常见实践。