python实战计划 分析二手商品行情

1. 北京各个城区发帖量最多的三大类目
2. 各大类目成色对应的平均价格

#分析

1. 引入数据库等预处理
2. 得到城区,依照3-4内容得到最多三大类目以及数目
   • 因为area是个数组,得依照3-2数据清洗一下..才能用match方法
   • 输出csv文件参考第一章实战, 然后发现jupyter不能直接生成文件..
   • 那还是调用数据库吧第二章实战
3. 得到类目,依照3-3分别对每个类目分析价格

code

code页面 第一个任务 第二个任务

放到函数中的plot

但这样打开的网页不能展示出来,于是第一个任务 第二个任务

charts.plot(top3, options=opt) # 居然输出不了.. show = 'inline'

导出csv 任务1下载 任务2下载

mongoexport -d ceshi -c Top --csv -f area,name,data -o output1.csv
mongoexport -d ceshi -c ave --csv -f type,new,avePrice,number -o output2.csv

完整code戳这里

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{'$match':{'$and':[{'pub_date':{'$gte':date1,'$lte':date2}},{'area':{'$all':area}}]}}, 标程是这样处理的

• python注意写 else: pass
• ‘all’ 寻找数组内元素, ‘nin’排除某种元素(pipeline其实是mongoDB的东西..)
• sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])
• 忽略了全新…..所以还是得好好分析数据