用Python获取了微信好友数据,进行可视化分析发现~

大家好!

因为无事可做,就想着看看爬取一下微信好友,然后理智的分析一波~~

01 数据采集

我们这次使用的是Itchat库来获取的微信好友数据。

01 登陆

用Itchat库来获取微信好友数据,首先需要先进行登陆。代码如下:

itchat.auto_login(hotReload=True)

其中hotReload=True的作用是,在短时间内获取数据不需要重复进行登陆验证。

02 获取好友数据

Itchat库的get_friends()功能可以获取所有好友的数据。但是它获取的数据类型是一种Itchat类型,因为没我们要用正则来提取数据,所以要将数据转化成字符串类型,代码如下:

all_friends = str(itchat.get_friends())

此时,我们就可以开始对数据进行提取了,这里我们提取的是好友个性签名、好友性别、好友所在省份和地市,这四个数据来进行可视化展示。代码如下:

#签名
Signature = re.findall("'Signature': '([\u4e00-\u9fa5].*?)',",all_friends)
c = 0
for i in Signature:
   with open(r'签名.txt','a') as f:
       try:
           f.write(i)
       except:
           pass
#统计性别数量
Sex = re.findall("'Sex': (.*?),",all_friends)
man = woman = other = 0
for i in Sex:
   if i == '1':
       man+=1
   elif i == '2':
       woman+=1
   else:
       other+=1
#省份和城市数据
shengfens = re.findall(r"'Province': '(.*?)',",all_friends)
chengshis = re.findall(r"'City': '(.*?)',",all_friends)
#绘制朋友省份分布地图
shengfen = []
for i in range(len(shengfens)):

   if shengfens[i] == '':
       pass
   else:
       shengfen.append(shengfens[i])
# 绘制河南省内朋友分布图
chengshi = []
for i in range(len(chengshis)):
   if shengfens[i] == '河南':
       chengshi.append(chengshis[i])

02 可视化展示

我们一共获取了973个好友的数据,下面对这些数据,来进行数据可视化展示。

01 签名词云可视化

通过对所有好友的个性签名进行词云可视化,我们发现,努力、生活、时间、世界、没有这几个词语最多,看来我的好友大多倾向于跟这些词汇相关的事情。

用Python获取了微信好友数据,进行可视化分析发现~_第1张图片

代码如下:

with open("签名.txt",) as f:
   job_title_1 = f.read()
job_title_2 = re.sub('span','',job_title_1)
job_title_3 = re.sub('class','',job_title_2)
job_title_4 = re.sub('emoji','',job_title_3)
job_title_5 = re.sub('自己','',job_title_4)
job_title_6 = re.sub('回复','',job_title_5)
# job_title_7 = re.sub('位于','',job_title_6)
contents_cut_job_title = jieba.cut(job_title_6)
contents_list_job_title = " ".join(contents_cut_job_title)
wc = WordCloud(stopwords=STOPWORDS.add("一个"), collocations=False,
              background_color="white",
              font_path=r"K:\苏新诗柳楷简.ttf",
              width=400, height=300, random_state=42,
              mask=imread('xin.jpg', pilmode="RGB")
              )
wc.generate(contents_list_job_title)
wc.to_file("推荐语.png")

02 性别数量图

通过对好友性别进行可视化,我们发现,我们有男性好友543人,女性好友318人,还有112人没有填写这项信息。

用Python获取了微信好友数据,进行可视化分析发现~_第2张图片

03

 省份分布图

我们通过对这973个好友所在省份进行可视化展示发现,我们的好友最多集中在河南,有263位,其次是广东,有69位。河南的好友最多,很可能是因为志斌是河南人的缘故。

用Python获取了微信好友数据,进行可视化分析发现~_第3张图片

代码如下:

province_distribution = dict(Counter(shengfen).most_common())
provice = list(province_distribution.keys())
values = list(province_distribution.values())
map = Map("中国地图",width=1200, height=600)
map.add("", provice, values, visual_range=[0, 200], maptype='china', is_visualmap=True,
visual_text_color='#000',is_label_show=True)
map.render(path="地图.html")

04 河南省内好友分布

通过上面我们分析发现,我们河南的好友最多,那么我接着对自己河南省内好友的地市分布进行了可视化展示。

从展示图中我们发现,好友最多集中在郑州,有116位,其次是鹤壁,有38位,我家是鹤壁的,在郑州上学,郑州的好友比鹤壁的多,估计是上大学才有手机的缘故导致的。

用Python获取了微信好友数据,进行可视化分析发现~_第4张图片

代码如下:

city = []
values = []
for k,v in dict(Counter(chengshi).most_common()).items():
    city.append(k+'市')
    values.append(v)
map2 = Map("河南地图",'河南', width=1200, height=600)
map2.add('河南', city, values, visual_range=[1, 25], maptype='河南', is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map2.render(path="河南地图.html")

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