本文是一篇基于 Python 的数据分析实践教程，数据来源于“Python之禅”公众号的历史文章，数据采集过程在掘金小册上有详细地讲解，感兴趣的可以去阅读一下，数据和完整源代码可以在公众号回复「wxdata」获取
加载数据
开启 juypter notebook，创建新的 notebook，导入基础包（以下代码都是在 jupyter notebook 中完成）
# 加这行不需要再写plt.show()，就可以直接显示图像出来
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
display_columns = ["title","read_num","like_num","comment_num","reward_num","p_date"]从 CSV 文件中导入，这里的 post.csv 就是你要下载的数据
# 从csv文件中加载
df = pd.read_csv("post.csv")
# 重新设置列的顺序
df = df.reindex(columns=display_columns)
# 将p_date的数据类型从timestamp 转换成 datetime
df.p_date = pd.to_datetime(df['p_date'])
df.head()前5条数据：
文章与阅读数
数据加载到 Pandas 之后，看下数据的总体概览情况
describe() 函数会返回整个数据集的概览，从上面看出公众号一共发了 203 篇文章（有些文章被我删除没统计到），目前位置文章平均阅读量是 2404，从最高阅读量 8628 到最低阅读量 124 可以说明为什么标准差那么大，因为公众号初期订阅读者少，阅读量也不高，但是随着你读者越来越多，阅读量也会越来越高。
截止2018年1月15日，文章总共被阅读 488153 次 ，如果把删除的文章也加进来就有将近50万阅读量
获取阅读量最高的10篇文章
# 根据阅读数排序，ascending 表示降序排列
top_read_num_10 = df.sort_values(by=['read_num'], ascending=False)[:10]
top_read_num_10 = top_read_num_10[display_columns]
# 重置行索引，drop 表示删除原来的行索引
top_read_num_10.reset_index(drop=True)
ax = top_read_num_10.plot(x='title', y='read_num', kind='barh', figsize=(9,6), fontsize=15)
ax.set_ylabel("") ax.set_xlabel("")
ax.legend().set_visible(False)
历史文章阅读量变化曲线
ax = df.plot(y='read_num', x='p_date', title="文章阅读量趋势",figsize=(9,6))
# 设置y轴标签
ax.set_ylabel("阅读量")
# 设置x轴标签
ax.set_xlabel("")
# 隐藏图例
ax.legend().set_visible(False)
一眼就看出来，阅读量都集中在 2017 这一年，那么前几年究竟发生什么了？是没写文章还是写了文章没人看？我们来统计一下这几年的文章数。
数据告诉我们，13年发了2篇文章（笑cry），而17年发了 149 篇文章（棒棒哒），平均每周大概有近 3 篇文章的更新频率，用柱状图展示就是这样：
ax = year_df.plot(x='p_date', y='total', kind='bar', figsize=(9,6), fontsize=15)
ax.set_ylabel("文章数")
ax.set_xlabel("")
ax.legend().set_visible(False)
# 柱状图上显示数字
for p in ax.patches:
ax.annotate(str(p.get_height()), xy=(p.get_x(), p.get_height()))
文章与赞赏
再来分析我们的文章赞赏情况
总共有101篇文章赞赏，平均两篇文章就有1次赞赏，读者一共贡献了 518 次赞赏，谢谢可爱的读者们支持（微笑）
用同样的方式可以得到文章赞赏数前10的数据：
top_reward_num = df.sort_values(by=['reward_num'], ascending=False)[:10]
top_reward_num = top_reward_num[display_columns]
top_reward_num
top_reward_num.reset_index(drop=True)
最高的一篇文章有83个打赏，这究竟是一篇什么文章，戳→自学Python编程怎么学才不那么孤独
ax = top_reward_num.plot(x='title',
y='reward_num',
kind='barh',
figsize=(9,6),
fontsize=14)
ax.set_ylabel("")
ax.set_xlabel("赞赏数")
ax.legend().set_visible(False)这里的 kind 用 “barh” 表示横向的条形图
文章与点赞
说完赞赏的数据，再来看看点赞数有文章阅读数有什么关系，我们可以用散点图来表示二者之间关系，散点图用两组数据构成多个坐标点，表示因变量随自变量而变化的大致趋势。
# 散点图
ax = df.plot(kind="scatter", y='like_num', x='read_num',s=10, figsize=(9,6), fontsize=15)
ax.set_xlabel("阅读量")
ax.set_ylabel("点赞数")
z = np.polyfit(df.read_num, df.like_num, 1)
p = np.poly1d(z)
plt.plot(df.read_num,p(df.read_num),"r--")
可以看出文章点赞数大部分集中在10~50之间，而且存在某种线性正相关性，也就是说，文章阅读数越高，点赞数也就越高，如果某篇文章阅读量很高，但是点赞数却很低，这样的文章是标题党或者是资讯类的文章的可能性比较大。
标题关键字
最后，我想基于文章标题做一个词云效果展示，看看这些文章标题都用了哪些关键字。这里需要用到另个包，一个是结巴分词，另一个词云包
conda install jieba
conda install wordcloudfrom wordcloud import WordCloud
import jieba
words = []
for i in df.title:
seg_list = jieba.cut(i, cut_all=False)
words.append(" ".join(seg_list))
wordcloud = WordCloud(font_path='/Library/Fonts/Songti.ttc',
background_color="white",
max_words=80,).generate(" ".join(words))
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()把所有文章的标题用结巴库分词处理加入到 words 列表中，传递给 WordCloud 组件，另外还需要指定一个中文字体，因为 wordcloud 默认无法处理中文。max_words 用于指定最多显示多少词语
小结
到这里，我们就完成了一个公众号基本分析工作，得到了一些结论，比如阅读量高不是干货内容，而是一些更通俗的文章，而赞赏文章基本集中在带有福利的文章里面（干货内容也得不到什么赞赏）
