基于Python的澳康達二手車網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與分析

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計

目錄

1引言1

1.1項目背景1

1.2開發(fā)環(huán)境與工具1

1.2.1Python簡介1

1.2.2Pandas簡介2

1.2.3pyecharts簡介2

2需求分析2

2.1可行性需求分析2

2.2采集目標(biāo)功能分析3

2.3關(guān)鍵技術(shù)分析3

2.3.1網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)3

2.3.2文件存取技術(shù)3

2.3.3可視化技術(shù)3

3數(shù)據(jù)采集4

3.1采集頁面分析4

3.2數(shù)據(jù)解析策略5

3.3翻頁策略分析6

3.4多線程爬蟲策略8

3.5Main方法9

4數(shù)據(jù)清洗與處理11

4.1數(shù)據(jù)清洗的意義11

4.2數(shù)據(jù)清洗需求11

4.3數(shù)據(jù)清洗操作12

4.4數(shù)據(jù)清洗結(jié)果13

5數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析13

5.1數(shù)據(jù)分析13

5.2數(shù)據(jù)分析與展示14

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5.2.1統(tǒng)計各個品牌的汽車數(shù)量和價格14

5.2.2分析行駛里程與價格的關(guān)系15

5.2.3統(tǒng)計燃油與驅(qū)動方式的數(shù)量15

5.2.4統(tǒng)計每年上牌的汽車的數(shù)量和價格17

5.3綜述18

6設(shè)計小結(jié)18

參考資料19

II

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基于Python的澳康達二手車網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與分析

1引言

二手車市場是一個龐大的市場，數(shù)據(jù)采集和分析對于了解市場動態(tài)、分析

市場趨勢和制定決策非常重要。本文選取了澳康達網(wǎng)站的二手車數(shù)據(jù)進行采集

和分析，旨在探索二手車市場的情況和趨勢。數(shù)據(jù)采集使用Python編寫爬蟲程

序，通過HTTP請求獲取澳康達網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)存儲在本地CSV文件中。

數(shù)據(jù)分析主要使用Pandas等Python數(shù)據(jù)處理庫進行數(shù)據(jù)清洗和分析，同時使

用pyecharts等可視化庫繪制圖表進行數(shù)據(jù)展示和分析。通過數(shù)據(jù)采集和分析，

我們可以了解二手車市場的整體情況和趨勢，比如不同品牌的銷量和平均售價、

不同上牌年份車輛的分布、不同車型的價格分布等。這些信息對于二手車市場

從業(yè)者和消費者都具有參考價值。

1.1項目背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的消費者開始通過互聯(lián)網(wǎng)平臺購買二手

車。澳康達是中國領(lǐng)先的二手車電商平臺之一，為消費者提供高質(zhì)量的二手車

交易服務(wù)。在這個背景下，對于澳康達網(wǎng)站的二手車數(shù)據(jù)進行采集和分析可以

幫助消費者更好地了解二手車市場的行情和趨勢，為他們做出更明智的購車決

策提供參考。同時，對于澳康達來說，通過分析二手車市場數(shù)據(jù)，他們可以更

好地了解市場需求和消費者需求的變化，并根據(jù)分析結(jié)果做出更好的戰(zhàn)略決策，

提高企業(yè)的市場競爭力。因此，對于澳康達網(wǎng)站的二手車數(shù)據(jù)進行采集和分析

具有重要意義。

1.2開發(fā)環(huán)境與工具

1.2.1Python簡介

Python提供了高效的高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還能簡單有效地面向?qū)ο缶幊獭ython

語法和動態(tài)類型，以及解釋型語言的本質(zhì)，使它成為多數(shù)平臺上寫腳本和快速

開發(fā)應(yīng)用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用于

獨立的、大型項目的開發(fā)。

Python解釋器易于擴展，可以使用C語言或C++（或者其他可以通過C調(diào)

用的語言）擴展新的功能和數(shù)據(jù)類型。Python也可用于可定制化軟件中的擴展

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程序語言。Python豐富的標(biāo)準(zhǔn)庫，提供了適用于各個主要系統(tǒng)平臺的源碼或機

器碼。

1.2.2Pandas簡介

pandas是基于NumPy的一種工具，該工具是為解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。

Pandas納入了大量庫和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所

需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。你

很快就會發(fā)現(xiàn)，它是使Python成為強大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一。

1.2.3pyecharts簡介

Pyecharts是一款將python與echarts結(jié)合的強大的數(shù)據(jù)可視化工具。使用pyecharts可

以生成獨立的網(wǎng)頁，也可以在flask,Django中集成使用。

echarts是百度開源的一個數(shù)據(jù)可視化JS庫，主要用于數(shù)據(jù)可視化。pyecharts是一個

用于生成Echarts圖表的類庫，實際上就是Echarts與Python的對接。

2需求分析

2.1可行性需求分析

在進行澳康達網(wǎng)站二手車數(shù)據(jù)采集與分析之前，需要進行可行性需求分析。

主要包括以下幾個方面：

數(shù)據(jù)獲取可行性：澳康達網(wǎng)站二手車數(shù)據(jù)是否可以被獲取，獲取的方式是

否合法。

數(shù)據(jù)存儲可行性：采集到的數(shù)據(jù)需要存儲到數(shù)據(jù)庫中，需要評估數(shù)據(jù)庫的

存儲容量和性能是否滿足需求。

數(shù)據(jù)清洗可行性：采集到的數(shù)據(jù)可能存在重復(fù)、缺失或錯誤等問題，需要

進行清洗和處理，評估數(shù)據(jù)清洗的難度和可行性。

數(shù)據(jù)分析可行性：分析二手車數(shù)據(jù)的目的是為了了解市場行情、車型價格、

銷售趨勢等信息，需要評估數(shù)據(jù)分析的可行性和可靠性。

技術(shù)可行性：進行數(shù)據(jù)采集和分析需要使用相應(yīng)的技術(shù)和工具，需要評估

技術(shù)的可行性和適用性，是否需要進行技術(shù)儲備和培訓(xùn)。

經(jīng)過可行性需求分析：我們可以初步確定澳康達網(wǎng)站二手車數(shù)據(jù)采集與分

析的可行性，并在此基礎(chǔ)上進行后續(xù)的技術(shù)方案和實施計劃的制定。

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2.2采集目標(biāo)功能分析

澳康達網(wǎng)站二手車數(shù)據(jù)采集與分析的采集目標(biāo)功能分析如下：

采集二手車的基本信息：品牌、車系、上牌時間、里程、價格等信息。

采集車輛的詳細(xì)信息：車輛顏色、排量、變速箱、車型等詳細(xì)信息。

采集車輛圖片和描述信息。

對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗和整合，使其符合分析要求。

將采集到的數(shù)據(jù)存儲在本地數(shù)據(jù)庫或云端數(shù)據(jù)庫中，方便后續(xù)數(shù)據(jù)處理和

分析。

實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化界面，對采集到的數(shù)據(jù)進行展示和分析，包括價格分布、

里程分布、品牌占比等分析。

通過以上采集目標(biāo)功能，我們可以獲取到全面且詳細(xì)的二手車信息，同時

也可以方便地進行數(shù)據(jù)分析和可視化，為后續(xù)的決策提供支持和參考。

2.3關(guān)鍵技術(shù)分析

2.3.1網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)爬蟲（又稱為網(wǎng)頁蜘蛛，網(wǎng)絡(luò)機器人，在FOAF社區(qū)中間，更經(jīng)常的稱

為網(wǎng)頁追逐者），是一種按照一定的規(guī)則，自動地抓取萬維網(wǎng)信息的程序或者

腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。

2.3.2文件存取技術(shù)

JSON是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式。歐洲計算機協(xié)會制定的js規(guī)范的一個

子集，采用完全獨立于編程語言的文本格式來存儲和表示數(shù)據(jù)。簡潔和清晰的

層次結(jié)構(gòu)使得JSON成為理想的數(shù)據(jù)交換語言。易于人閱讀和編寫，同時也易

于機器解析和生成，并有效地提升網(wǎng)絡(luò)傳輸效率。

2.3.3可視化技術(shù)

可視化是利用計算機圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖形或圖像在

屏幕上顯示出來，再進行交互處理的理論、方法和技術(shù)。可視化是利用計算機

圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，并進行

交互處理的理論、方法和技術(shù)。

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3數(shù)據(jù)采集

3.1采集頁面分析

進入澳康達官網(wǎng)，點擊頁面上方選項欄，選擇”我要買車”進入二手汽車搜

索結(jié)果頁，其中選擇欄中列舉了很多熱門品牌，價格等選項，為了能夠爬取全

量的數(shù)據(jù)，這里選擇全部品牌和全部城市，如圖3-1所示：

圖3-1澳康達二手汽車

通過初步瀏覽汽車搜索結(jié)果頁，頁面中包含汽車的基本信息，比如：汽車名

稱、新舊、行駛里程、售價、原價、城市；這些字段都需要進行采集。如圖3-2

所示：

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圖3-2汽車關(guān)鍵字段

通過瀏覽器自帶的開發(fā)者工具分析頁面的html文檔，可以看到大部分字段

在html都有顯示，如圖3-3所示：

圖3-3html分析

a標(biāo)簽中的href屬性代表該汽車的詳情頁url，進入詳情頁后對汽車的詳細(xì)

字段進行采集，如圖3-4所示：

圖3-4汽車詳情頁

在詳情頁中有汽車詳細(xì)字段的描述，如車輛顏色、驅(qū)動形式、座位數(shù)等。此

時已經(jīng)基本明確了頁面跳轉(zhuǎn)流程，首先請求搜索結(jié)果頁，獲取到每一頁中所有

的汽車詳情頁url，并對詳情頁url進行請求。將搜索結(jié)果頁和詳情頁采集到的

字段進行匯總，并使用json格式保存。

3.2數(shù)據(jù)解析策略

在前面的小結(jié)中已經(jīng)提到，汽車的有關(guān)字段都保存在html文檔中，使用

etree庫的xpath方法即可獲取到每個字段。編寫AkdSpider類，該類用于解析

并保存字段。該類包含以下三個方法：（詳細(xì)代碼參考AkdSpider.py）

clean方法，該方法用于清洗數(shù)據(jù)，將文本中的空格和換行符等無用字符去

掉。它接受一個列表作為參數(shù)，將列表中的元素連接起來，并通過replace方

法替換掉無用字符。最后返回處理后的字符串。如下圖3-5所示：

5

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圖3-5字段中的無效字符

get_car_detail方法，該方法用于從汽車詳細(xì)頁面的HTML中提取車輛詳細(xì)

信息。它接受一個response對象作為參數(shù)，這個對象是requests庫返回的HTTP

響應(yīng)對象。使用etree.HTML將HTML字符串轉(zhuǎn)換為可解析的HTML對象，然后通

過XPath表達式從HTML中提取數(shù)據(jù)。最后，將提取的數(shù)據(jù)存儲到一個字典對

象detail_dict中，并返回這個字典。

get_car_info方法，這個方法用于從汽車列表頁面的HTML中提取汽車的基

本信息和鏈接，然后調(diào)用get_car_detail方法獲取車輛的詳細(xì)信息，并將基本

信息和詳細(xì)信息合并到一個字典中，最后將這個字典存儲到JSON文件中。它接

受一個response對象作為參數(shù)，這個對象是requests庫返回的HTTP響應(yīng)對象。

它首先使用etree.HTML將HTML字符串轉(zhuǎn)換為可解析的HTML對象，然后通過

XPath表達式從HTML中提取基本信息。接著，從每個汽車的鏈接中獲取汽車詳

細(xì)信息，并調(diào)用get_car_detail方法獲取詳細(xì)信息。最后，將基本信息和詳細(xì)

信息合并到一個字典中，并將這個字典存儲到JSON文件中。

3.3翻頁策略分析

為了能夠采集到全量數(shù)據(jù)，還需要進行翻頁處理。前面已經(jīng)提到，每一頁中

有32條記錄，如果該頁面是最后一頁，那么該頁中最多只有32條記錄，大多

數(shù)情況下最后一頁中的記錄數(shù)都會小于32。根據(jù)這個規(guī)律可以判斷當(dāng)前頁是否

為最后一頁。

在每一頁的最下方有頁數(shù)的選擇欄，點擊對應(yīng)的數(shù)字可以跳轉(zhuǎn)到相應(yīng)的頁面，

跳轉(zhuǎn)之后可以觀察url參數(shù)的變化。如圖3-6所示：

圖3-6下一頁url

其中pg后的數(shù)字代表當(dāng)前的頁數(shù)，改變該參數(shù)即可輕松的構(gòu)造出下一頁的

url，然后再根據(jù)最后一頁的判定方式即可結(jié)束翻頁。

在工具類Helper中實現(xiàn)翻頁，代碼如下所示：

classHelper:

queue=Queue()

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@staticmethod

defrequest_car_url(url:str):

headers={

"user-agent":"Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36

(KHTML,likeGecko)Chrome/Safari/537.36"

}

response=requests.get(url,headers=headers)

returnresponse

@staticmethod

defstorage_res(response):

cur_url=response.url

Helper.queue.put(response)

re_li=re.findall('pg(\d+)',cur_url)

next_page=cur_page=int(re_li[0]ifre_lielse0)

print(f"保存第{cur_page}頁response對象")

html=etree.HTML(response.text)

field_list=html.xpath('//div[@class="CarList_main"]/a')

print(cur_url)

print(len(field_list))

iffield_list:

next_page=next_page+1

next_url=re.sub('pg\d+','pg'+str(next_page),cur_url)

Helper.storage_res(Helper.request_car_url(next_url))

Helper類的靜態(tài)成員queue是一個Queue對象，表示一個隊列。這個隊列

被用于存儲從網(wǎng)站中抓取到的HTML響應(yīng)對象，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)采集線程可以從

隊列中獲取響應(yīng)對象進行數(shù)據(jù)處理。

Helper類中的第一個靜態(tài)方法request_car_url接收一個URL字符串作為

參數(shù)，使用Python的requests庫向該URL發(fā)送HTTP請求，并返回響應(yīng)對

象response。這里使用了一個user-agen來模擬瀏覽器訪問，避免被服務(wù)器拒

絕訪問。

Helper類中的第二個靜態(tài)方法storage_res接收一個響應(yīng)對象response作

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為參數(shù)。它首先使用XPath解析器etree將響應(yīng)對象的HTML文本解析成一個

Element對象html，然后使用XPath表達式獲取HTML中的車輛信息列表

field_list，并將其打印出來。如果列表非空，則解析出下一頁的URL，并遞歸

調(diào)用Helper類的request_car_url方法，將下一頁的響應(yīng)對象存入隊列queue

中，并繼續(xù)遞歸調(diào)用storage_res方法。這樣，就可以遞歸地獲取所有頁面的

響應(yīng)對象并存入隊列中。

3.4多線程爬蟲策略

由于該網(wǎng)站采集頁面較多，為了達到最高的數(shù)據(jù)采集效率，考慮使用多線程

爬蟲策略。在主線程中進行翻頁處理，并將搜索結(jié)果頁的response對象保存到

隊列中，翻頁處理完畢之后，再開啟多個子線程，并行處理每一頁response。

定義數(shù)據(jù)采集線程類CrawlerThread，繼承Thread類。詳細(xì)代碼如下所示：

#數(shù)據(jù)采集線程

classCrawlerThread(threading.Thread):

def__init__(self,thread_id,response_list,akdSpider:AkdSpider):

threading.Thread.__init__(self)

self.thread_id=thread_id

self.response_list=response_list

self.akdSpider=akdSpider

defrun(self):

whilenotself.response_list.empty():

try:

response=self.response_list.get()

exceptIndexError:

break

else:

self.akdSpider.get_car_info(response)

采集線程中包含一個response_list隊列，主線程負(fù)責(zé)將待采集的URL加入

到該隊列中。采集線程使用while循環(huán)，不斷從response_list隊列中獲取URL

并進行采集。如果隊列為空，則該線程退出。在獲取到URL后，采集線程調(diào)用

爬蟲類中的get_car_info方法，將response作為參數(shù)傳入，獲取并保存數(shù)據(jù)。

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由于線程之間共享response_list隊列，需要使用線程安全的隊列，以避免多

個線程同時操作隊列引起的異常。

該多線程爬蟲使用Python的threading庫實現(xiàn)。在創(chuàng)建采集線程時，傳入

線程ID、response_list隊列和爬蟲類實例作為參數(shù)，并重寫run方法。在run

方法中，調(diào)用get_car_info方法進行數(shù)據(jù)采集。

使用多線程可以提高爬蟲的效率，因為可以同時采集多個URL的數(shù)據(jù)，而不

是一個一個地進行采集。同時，由于采集和解析是分開進行的，所以可以避免

解析過程阻塞采集過程的問題。

最后，整個程序的控制流程可以在__main__函數(shù)中找到。這個函數(shù)首先調(diào)

用Helper類的request_car_url方法獲取第一頁的響應(yīng)對象，并將其傳入

Helper類的storage_res方法中。在storage_res方法中，遞歸地調(diào)用

request_car_url方法獲取其他頁面的響應(yīng)對象，并將它們存入隊列中。在所有

頁面的響應(yīng)對象都被存入隊列后，__main__函數(shù)創(chuàng)建多個數(shù)據(jù)采集線程并啟動

它們。這些線程從隊列中獲取響應(yīng)對象，并調(diào)用akdSpider對象的get_car_info

方法進行數(shù)據(jù)處理。如下圖3-7所示：

圖3-7保存response對象

3.5Main方法

在main方法編寫相關(guān)代碼啟動多線程爬蟲。如下所示：

if__name__=='__main__':

spider=AkdSpider()

queue=Helper.queue

start_response=Helper.request_car_url('/carlist/ar0pg1/')

Helper.storage_res(start_response)

num_crawler_threads=8

crawler_threads=[]

#啟動數(shù)據(jù)采集線程

foriinrange(num_crawler_threads):

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print(f"啟動線程{str(i)}")

thread=CrawlerThread(i,queue,spider)

crawler_threads.append(thread)

thread.start()

#等待所有數(shù)據(jù)采集線程完成

forthreadincrawler_threads:

thread.join()

程序開始時，創(chuàng)建了spider的對象，該對象的類是AkdSpider。接著，從

Helper類中獲取queue的隊列，并請求了start_response的網(wǎng)頁響應(yīng)，該響應(yīng)

是通過Helper.request_car_url方法獲取的，并將響應(yīng)存儲在Helper類中。

然后，定義num_crawler_threads變量，該變量表示要啟動的線程數(shù)量。之后，

啟動了多個CrawlerThread線程來執(zhí)行數(shù)據(jù)采集操作，并將它們存儲在

crawler_threads列表中。最后，等待所有線程完成執(zhí)行。如圖3-8所示

圖3-8啟動子線程

程序運行結(jié)束之后會在當(dāng)前文件夾生成akdData.json文件，文件內(nèi)容如圖

3-9所示：

圖3-9數(shù)據(jù)采集結(jié)果展示

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4數(shù)據(jù)清洗與處理

4.1數(shù)據(jù)清洗的意義

數(shù)據(jù)采集下來之后還需要對數(shù)據(jù)進行清洗和處理，比如date_and_mileage

字段，從“2017年06月上牌/10876公里“提取出上牌時間和行駛里程數(shù)；

new_car_price字段，從”40.00萬為您節(jié)省8.70萬“提取出新車價和節(jié)省金

額；將價格字段轉(zhuǎn)換成浮點類型等。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟之一，

數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少數(shù)據(jù)分析中的誤差和偏差，增加數(shù)據(jù)可靠性

和有效性，從而提高數(shù)據(jù)分析和決策的準(zhǔn)確性和可信度。此外，數(shù)據(jù)清洗也可

以節(jié)省數(shù)據(jù)存儲空間，加速數(shù)據(jù)分析和處理的速度。

4.2數(shù)據(jù)清洗需求

爬蟲采集的數(shù)據(jù)以json格式進行保存，如下圖所示：

圖4-1json數(shù)據(jù)格式

1)使用pandas讀取文件

2)由于photo字段沒有數(shù)據(jù)分析價值，將其刪除

3)從date_and_mileage字段和new_car_price字段中提取出有效字段，并剔

除掉單位字符，最后刪除原有字段。

4)剔除price字段中的單位。

5)從name字段中提取出汽車的上市時間。

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4.3數(shù)據(jù)清洗操作

使用python讀取akdData.json文件，從中提取出便于分析的字段，比如品

牌、上牌時間、售價、新車價、城市等。如下圖所示：

圖4-2讀取akdData.json文件

使用pandas從date_and_mileage字段和new_car_price字段中提取出有

效字段。如下圖所示：

圖4-3切分復(fù)合字段

將date_and_mileage列按照"日期上牌/公里數(shù)"的格式進行切分，并將新

的兩列分別命名為date和mileage。切分時使用了正則表達式(.+)上牌/(.+)

公里，其中.表示匹配任意字符，+表示匹配前面的字符一次或多次，括號內(nèi)

的表達式表示將匹配到的內(nèi)容提取出來。new_car_price列也按照相同的方式進

行處理。

為了便于數(shù)據(jù)分析，將price字段中的”萬”字刪除，如下圖所示：

圖4-4處理price字段

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從name字段中提取出汽車上市時間，如下圖所示：

圖4-5從name字段中提取上市時間

4.4數(shù)據(jù)清洗結(jié)果

通過數(shù)據(jù)清洗使得數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確、一致、完整、可靠、可用，從而提高數(shù)據(jù)

的質(zhì)量和價值。清洗之后的數(shù)據(jù)結(jié)果如下所示：

圖4-6數(shù)據(jù)清洗結(jié)果

后續(xù)可以直接使用pandas對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析。Pandas提供了強大的數(shù)

據(jù)結(jié)構(gòu)，如Series和DataFrame，以及豐富的數(shù)據(jù)操作和轉(zhuǎn)換函數(shù)。為數(shù)據(jù)分

析提供了強有力的支持。

5數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析

5.1數(shù)據(jù)分析

二手汽車數(shù)據(jù)是包含了各種汽車信息的數(shù)據(jù)，例如品牌、型號、年份、里

程、價格等等。利用pandas對二手汽車數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)很多有趣

的信息。

首先，我們可以通過對二手汽車價格的分析，發(fā)現(xiàn)二手汽車價格的分布情

況以及各個品牌、排量的平均價格。此外，我們還可以比較不同品牌、排量之

間的價格差異以及價格與年份、里程等因素之間的關(guān)系。

其次，我們還可以通過對二手汽車?yán)锍痰姆治?，了解不同品牌、型號的?/p>

均里程以及不同年份、價格區(qū)間的車輛平均里程等等。此外，我們還可以通過

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繪制里程和價格之間的散點圖，發(fā)現(xiàn)二手車價格和里程之間的關(guān)系。

最后，我們還可以通過對二手汽車的品牌、型號、車齡、里程等信息進行

匯總統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)二手汽車市場上最受歡迎的品牌、型號、車齡等等。這些信息

可以對二手汽車買賣市場的發(fā)展趨勢進行分析，并對二手車市場上的交易價格

提供參考。

5.2數(shù)據(jù)分析與展示

5.2.1統(tǒng)計各個品牌的汽車數(shù)量和價格

在pandas中，首先使用pd.to_numeric()函數(shù)將data中price列轉(zhuǎn)換為浮

點數(shù)類型，同時通過errors='coerce'參數(shù)將無法轉(zhuǎn)換的值替換為NaN。然后使

用了dropna()函數(shù)刪除price列中包含NaN的行。最后，使用groupby()函數(shù)

對Brand列進行分組，統(tǒng)計每個品牌的汽車數(shù)量和價格的平均值，其中agg()函

數(shù)用于對每個分組進行聚合操作。{'Brand':'count','price':'mean'}指定

了需要聚合的列及聚合方式，其中'Brand':'count'表示統(tǒng)計每個品牌的汽車數(shù)

量，'price':'mean'表示計算每個品牌的汽車價格的平均值。最終得到的結(jié)果

是一個DataFrame，包含兩列：Brand和price，其中Brand列為品牌名，price

列為對應(yīng)品牌的汽車價格平均值。

將品牌數(shù)量和平均價格傳入pyecharts中bar方法中繪制柱狀圖，如下圖

5-1所示：

圖5-1統(tǒng)計各個品牌的汽車數(shù)量和價格

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保時捷、奔馳、寶馬、雷克薩斯等豪華車品牌的二手車均價較高，分別為

73.78、45.55、39.36、47.05萬元。勞斯萊斯、蘭博基尼等豪華車品牌的二手

車均價更高，但是數(shù)量較少。豐田品牌的二手車數(shù)量最多，達到32輛，但是均

價并不高，為48.16萬元。有一些品牌的二手車數(shù)量較少，且均價較高，如阿

斯頓馬丁、法拉利等。

據(jù)此，購買二手車時應(yīng)該根據(jù)自己的需求和經(jīng)濟實力進行選擇。如果追求豪

華車品牌，應(yīng)該選擇保時捷、奔馳、寶馬、雷克薩斯等品牌，但需要承受較高

的價格。如果追求性價比，可以考慮豐田等品牌的二手車。

5.2.2分析行駛里程與價格的關(guān)系

完成該需求首先需要使用to_numeric方法將行駛里程數(shù)和價格轉(zhuǎn)換成數(shù)值

類型，再利用sort_values方法對價格升序排序，將價格作為橫坐標(biāo)，將行駛

里程數(shù)作為縱坐標(biāo)，再通過pyecharts中的Scatter方法繪制散點圖。如下圖

5-2所示：

圖5-2分析行駛里程與價格的關(guān)系

價格在7萬元到23萬元之前的車型的行駛里程都比較長，也說明性價比的

車型多用于代步和出行；25萬元以上的車型行駛里程數(shù)在3萬公里以下，也說

明了豪華車型的使用頻率較少。在考慮購買二手車時可以對照里程數(shù)與價格的

關(guān)系圖，從而購買最適合自己的二手車。

5.2.3統(tǒng)計燃油與驅(qū)動方式的數(shù)量

按燃油類型和驅(qū)動方式分組，統(tǒng)計數(shù)量和平均價格，結(jié)果保存為兩個pandas

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DataFrame對象（ret1和ret2）。將結(jié)果轉(zhuǎn)換為pyecharts所需的數(shù)據(jù)格式，

包括餅圖的標(biāo)簽和數(shù)據(jù)。利用pyecharts的Pie類繪制兩個餅圖，并分別保存

為html文件。

代碼的執(zhí)行過程中，利用pandas庫的groupby方法按燃油類型和驅(qū)動方式

對數(shù)據(jù)進行分組，再用agg方法對分組后的數(shù)據(jù)進行聚合操作，統(tǒng)計每組的數(shù)

量和平均價格。然后利用pyecharts庫的Pie類繪制餅圖，并分別設(shè)置了標(biāo)題

和標(biāo)簽的樣式，最后分別保存為html文件。如下圖5-3和5-4所示

圖5-3驅(qū)動方式分布

圖5-4燃油類型分布

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從驅(qū)動方式上看，4驅(qū)驅(qū)動形式的車型數(shù)量最多，價格也最高，為61.66萬

元；后驅(qū)驅(qū)動形式的車型數(shù)量位于中間，價格也較高，為58.38萬元；前驅(qū)驅(qū)

動形式的車型數(shù)量最少，價格也最低，為24.95萬元；

從燃油類型上看，汽油是最為常見的能源類型，有著高達793個數(shù)據(jù)點，平

均價格為55.44。其次是（汽油）48V輕混系統(tǒng)和插電式（汽油）混合動力，分

別擁有69和31個數(shù)據(jù)點，平均價格分別為70.10和39.55。值得注意的是，雖

然插電式（汽油）混合動力只有31個數(shù)據(jù)點，但其平均價格仍然比汽油低很多，

表明其有著相對較高的性價比。柴油的數(shù)據(jù)點最少，僅有1個，而平均價格為

33.80，相對來說價格較低。

5.2.4統(tǒng)計每年上牌的汽車的數(shù)量和價格

按照年份分組，統(tǒng)計數(shù)量和平均價格，并將結(jié)果按照年份升序排序。同樣的，

需要對價格字段轉(zhuǎn)換成數(shù)值類型，也需要對年份字段進行統(tǒng)一格式化處理。最

后，使用Pyecharts繪制折線圖，展示上牌時間的分布情況。圖中包含了數(shù)量

和平均價格兩個指標(biāo)，橫軸為年份，縱軸為數(shù)量和平均價格。折線圖中間的兩

條橫線代表數(shù)量和價格的平均數(shù)。如下圖所示：

圖5-5統(tǒng)計每年上牌的汽車數(shù)量和價格

根據(jù)上牌年份劃分，2019年的車型數(shù)量最多，有144輛，平均售價也相對

較高，為68.30萬元。從2014年到2018年，車型數(shù)量有所增加，平均售價也

有所波動，但總體趨勢呈現(xiàn)穩(wěn)定的上漲。2020年和2021年的車型數(shù)量最多，但

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平均售價相對較低，分別為56.34萬元和52.30萬元。

5.3綜述

從“品牌”分析報告可以看出，價格排名前三的品牌依次為奧迪、寶馬和

奔馳，它們的平均價格分別為56.28萬元、57.75萬元和63.63萬元。此外，在

品牌分布中，國產(chǎn)品牌數(shù)量較多，而豪華進口品牌數(shù)量較少。

從“能源類型”分析報告可以看出，插電式（汽油）混合動力和柴油車的

平均價格較低，分別為39.55萬元和33.80萬元；而（汽油）48V輕混系統(tǒng)和

（汽油）輕混系統(tǒng)的平均價格較高，分別為70.10萬元和56.75萬元。

從“驅(qū)動形式”分析報告可以看出，四驅(qū)車的平均價格最高，為61.66萬

元，后驅(qū)車的平均價格為58.38萬元，前驅(qū)車的平均價格最低，為24.95萬元。

從“上牌年份”分析報告可以看出，從