Pandas+Seaborn+Plotly：联手探索苹果AppS

公众号：尤而小屋
作者：Peter
编辑：Peter

大家好，我是Peter~

今天给大家分享一篇kaggle实战的新文章：基于Seaborn+Plotly的AppleStore可视化探索，这是一篇完全基于统计+可视化的数据分析案例。

原notebook只用了seaborn库，很多图形小编用plotly进行了实现，原文章地址：https://www.kaggle.com/adityapatil673/visual-analysis-of-apps-on-applestore/notebook

image

导入库

import pandas as pd
import numpy as np

# 可视化
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

import plotly_express as px
import plotly.graph_objects as go

数据基本信息

读取并且查看基本信息：

image

 # 1、整体大小
data.shape
(7197, 16)

# 2、缺失值
data.isnull().sum()

id                  0
track_name          0
size_bytes          0
currency            0
price               0
rating_count_tot    0
rating_count_ver    0
user_rating         0
user_rating_ver     0
ver                 0
cont_rating         0
prime_genre         0
sup_devices.num     0
ipadSc_urls.num     0
lang.num            0
vpp_lic             0
dtype: int64
  
# 3、字段类型
data.dtypes

id                    int64
track_name           object
size_bytes            int64
currency             object
price               float64
rating_count_tot      int64
rating_count_ver      int64
user_rating         float64
user_rating_ver     float64
ver                  object
cont_rating          object
prime_genre          object
sup_devices.num       int64
ipadSc_urls.num       int64
lang.num              int64
vpp_lic               int64
dtype: object

一般情况下，也会查看数据的描述统计信息（针对数值型的字段）：

image

APP信息统计

免费的APP数量

sum(data.price == 0)

4056

价格超过50的APP数量

价格大于50即表示为：超贵（原文：super expensive apps）

sum(data.price >= 50)

7

价格超过50的比例

sum((data.price > 50) / len(data.price) * 100)

0.09726274836737528

# 个人写法
sum(data.price >= 50) / len(data) * 100

0.09726274836737529

离群数据

价格超过50的APP信息

outlier = data[data.price > 50][['track_name','price','prime_genre','user_rating']]
outlier

image

免费APP

选择免费APP的数据信息

image

正常区间的APP

取数

paidapps = data[(data["price"] > 0) & (data.price < 50)]

# 正常价格区间的最大值和最小值
print("max_price:", max(paidapps.price))
print("min_price:", min(paidapps.price))

max_price: 49.99
min_price: 0.99

价格分布

plt.style.use("fivethirtyeight")
plt.figure(figsize=(12,10))

# 1、绘制直方图
# 2*1*1 两行一列的第1个图
plt.subplot(2,1,1)  # 位置
plt.hist(paidapps.price, log=True)  # 绘制直方图
# 标题和label值
plt.title("Price distribution of apps (Log scale)")
plt.ylabel("Frequency Log scale")
plt.xlabel("Price Distributions in ($) ")

# 2、绘制stripplot(分布散点图)
# 两行一列的第2个图
plt.subplot(2,1,2)
plt.title("Visual Price distribution")
sns.stripplot(data=paidapps,  # 整体数据
              y="price",  # 待绘图的字段
              jitter=True,  # 当数据点重合较多时，用该参数做调整
              orient="h",  # 水平方向显示 h-水平  v-垂直
              size=6
             )
plt.show()

image

结论1

1. 随着价格的上涨，付费应用的数量呈现指数级的下降
2. 很少应用的价格超过30刀；因此，尽量保持价格在30以下

category对价格分布的影响

data.columns  # 数据字段

Index(['id', 'track_name', 'size_bytes', 'currency', 'price',
       'rating_count_tot', 'rating_count_ver', 'user_rating',
       'user_rating_ver', 'ver', 'cont_rating', 'prime_genre',
       'sup_devices.num', 'ipadSc_urls.num', 'lang.num', 'vpp_lic'],
      dtype='object')

种类及数目

data["prime_genre"].value_counts()

Games                3862
Entertainment         535
Education             453
Photo & Video         349
Utilities             248
Health & Fitness      180
Productivity          178
Social Networking     167
Lifestyle             144
Music                 138
Shopping              122
Sports                114
Book                  112
Finance               104
Travel                 81
News                   75
Weather                72
Reference              64
Food & Drink           63
Business               57
Navigation             46
Medical                23
Catalogs               10
Name: prime_genre, dtype: int64

显示前5个种类

# y轴范围
yrange = [0,25]
fsize =15
plt.figure(figsize=(12,10))

# 分别绘制5个子图

# 图1 
plt.subplot(5,1,1)
plt.xlim(yrange)
# 挑出第一类的数据
games = paidapps[paidapps["prime_genre"] == "Games"]
sns.stripplot(data=games,
              y="price",
              jitter=True,
              orient="h",
              size=6,
              color="#eb5e66"
             )
plt.title("Games", fontsize=fsize)
plt.xlabel("")

# 图2
plt.subplot(5,1,2)  
plt.xlim(yrange)
# 挑出第一类的数据
ent = paidapps[paidapps["prime_genre"] == "Entertainment"]
sns.stripplot(data=ent,
              y="price",
              jitter=True,
              orient="h",
              size=6,
              color="#ff8300"
             )
plt.title("Entertainment", fontsize=fsize)
plt.xlabel("")


# 图3
plt.subplot(5,1,3)
plt.xlim(yrange)
edu = paidapps[paidapps.prime_genre=='Education']
sns.stripplot(data=edu,y='price',jitter= True ,orient ='h' ,size=6,color='#20B2AA')
plt.title('Education',fontsize=fsize)
plt.xlabel('') 

# 图4
plt.subplot(5,1,4)
plt.xlim(yrange)
pv = paidapps[paidapps.prime_genre=='Photo & Video']
sns.stripplot(data=pv,
              y='price',
              jitter= True,
              orient ='h',
              size=6,
              color='#b84efd')
plt.title('Photo & Video',fontsize=fsize)
plt.xlabel('') 

# 图5(个人添加)
plt.subplot(5,1,5)
plt.xlim(yrange)
ut = paidapps[paidapps.prime_genre=='Utilities']
sns.stripplot(data=ut,
              y='price',
              jitter= True,
              orient ='h',
              size=6,
              color='#084cfd')
plt.title('Utilities',fontsize=fsize)
plt.xlabel('') 

image

结论2

1. Games游戏类的apps价格相对高且分布更广，直到25美元
2. Entertainment娱乐类的apps价格相对较低

Paid apps Vs Free apps

付费APP和免费APP之间的比较

app种类

# app的种类

categories = data["prime_genre"].value_counts()
categories

Games                3862
Entertainment         535
Education             453
Photo & Video         349
Utilities             248
Health & Fitness      180
Productivity          178
Social Networking     167
Lifestyle             144
Music                 138
Shopping              122
Sports                114
Book                  112
Finance               104
Travel                 81
News                   75
Weather                72
Reference              64
Food & Drink           63
Business               57
Navigation             46
Medical                23
Catalogs               10
Name: prime_genre, dtype: int64

len(categories)

23

选择前4个

选择前4个，其他的APP全部标记为Other

s = categories.index[:4]
s

Index(['Games', 'Entertainment', 'Education', 'Photo & Video'], dtype='object')

def categ(x):
    if x in s:
        return x
    else:
        return "Others"
    
data["broad_genre"] = data["prime_genre"].apply(categ)
data.head()

image

统计免费和付费APP下的种类数

# 免费
data[data.price==0].broad_genre.value_counts()

Games            2257
Others           1166
Entertainment     334
Photo & Video     167
Education         132
Name: broad_genre, dtype: int64

image image

将两个数据合并起来：

image

统计量对比

image image

高亮显示最大值（个人增加）

image

结论3

从上面的高亮结果中，我们发现：

1. Games相关的APP是最多的，不管是paid还是free
2. 从付费占比来看，Education教育类型占比最大
3. 从免费占比来看，Entertainment娱乐类型的占比最大

付费和免费的占比

生成数据

分组对比付费和免费的占比

list_free = dist.free_per.tolist()
list_free

[29.13907284768212,
 62.42990654205608,
 58.44122216468152,
 58.35835835835835,
 47.85100286532951]

# 列表转成元组
tuple_free = tuple(list_free)

# 付费类型相同操作
tuple_paidapps = tuple(dist.paid_per.tolist())

柱状图

plt.figure(figsize=(12,8))
N = 5
ind = np.arange(N)
width = 0.56  # 两个柱子间的宽度

p1 = plt.bar(ind, tuple_free, width, color="#45cea2")
p2 = plt.bar(ind,tuple_paidapps,width,bottom=tuple_free,color="#fdd400")

plt.xticks(ind,tuple(dist.index.tolist()))
plt.legend((p1[0],p2[0]),("free","paid"))
plt.show()

image

饼图

# 绘制饼图
pies = dist[['free_per','paid_per']]
pies.columns=['free %','paid %']
pies

image

plt.figure(figsize=(15,8))
pies.T.plot.pie(subplots=True,  # 显示子图
                 figsize=(20,4),  # 大小
                 colors=['#45cea2','#fad470']  # 颜色
                )
plt.show()

image

结论4

• 在教育类的APP中，付费paid的占比是很高的
• 相反的，在娱乐类的APP中，免费free的占比是很高的

付费APP真的足够好吗？

价格分类

# 对价格处理  0-free >0则用paid

data["category"] = data["price"].apply(lambda x: "Paid" if x > 0 else "Free")
data.head()

image

小提琴图

plt.figure(figsize=(15,8))
plt.style.use("fast")
plt.ylim([0,5])

plt.title("Distribution of User ratings")

sns.violinplot(data=data, # 数据+2个轴
               y="user_rating",
               x="broad_genre",
               hue="category",  # 分组
               vertical=True,  # 垂直显示
               kde=False,
               split=True,  # 同个类别的小提琴图一起显示
               linewidth=2,
               scale="count",
               palette=['#fdd470','#45cea2']
              )

plt.xlabel(" ")
plt.ylabel("Rating(0-5)")

plt.show()

image

结论5（个人增加）

1. 在Education类的APP中，paid的占比是明显高于free；其次是Photo & Video
2. Entertainment娱乐的APP，free占比高于paid；且整体的占比分布更为宽

注意下面的代码中改变了split参数：

plt.figure(figsize=(15,8))
plt.style.use("fast")
plt.ylim([0,5])

plt.title("Distribution of User ratings")

sns.violinplot(data=data, 
               y="user_rating",
               x="broad_genre",
               hue="category",  
               vertical=True, 
               kde=False,
               split=False,  # 关注这个参数
               linewidth=2,
               scale="count",
               palette=['#fdd470','#45cea2']
              )

plt.xlabel(" ")
plt.ylabel("Rating(0-5)")

plt.show()

image

size和price 关系

探索：是不是价格越高，size越大了？

sns.color_palette("husl",8)
sns.set_style("whitegrid")

flatui = ["#9b59b6", "#3498db", "#95a5a6", "#e74c3c", "#34495e", "#2ecc71"]

# 改变字节数
data["MB"] = data.size_bytes.apply(lambda x: x/1048576)
# 挑选区间的数据
paidapps_regression =data[((data.price<30) & (data.price>0))]

sns.lmplot(data=paidapps_regression,
           x="MB",
           y="price",
           size=4,
           aspect=2,
           col_wrap=2,
           hue="broad_genre",
           col="broad_genre",
           fit_reg=False,
           palette=sns.color_palette("husl",5)
          )

plt.show()

image

使用Plotly实现（个人增加）

增加使用plotly实现方法

px.scatter(paidapps_regression,
           x="MB",
           y="price",
           color="broad_genre",
           facet_col="broad_genre",
           facet_col_wrap=2
          )

image

APP分类：是否可根据paid和free来划分

5种类型占比

# 1、设置颜色和大小
BlueOrangeWapang = ['#fc910d','#fcb13e','#239cd3','#1674b1','#ed6d50']
plt.figure(figsize=(10,10))

# 2、数据
label_names=data.broad_genre.value_counts().sort_index().index
size = data.broad_genre.value_counts().sort_index().tolist()

# 3、内嵌空白圆
my_circle=plt.Circle((0,0), 0.5, color='white')
# 4、圆
plt.pie(size, labels=label_names, colors=BlueOrangeWapang)
p=plt.gcf()
p.gca().add_artist(my_circle)
plt.show()

image

使用plotly如何实现：

# Plotly如何实现

fig = px.pie(values=size,
             names=label_names,
             labels=label_names,
             hole=0.5)

fig.update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label') 

fig.show()

image

5种类型+是否付费

f=pd.DataFrame(index=np.arange(0,10,2),
               data=dist.free.values,  # free
               columns=['num'])
p=pd.DataFrame(index=np.arange(1,11,2),
               data=dist.paid.values,  # paid
               columns=['num'])

final = pd.concat([f,p],names=['labels']).sort_index()
final

image

plt.figure(figsize=(20,20))

group_names=data.broad_genre.value_counts().sort_index().index
group_size=data.broad_genre.value_counts().sort_index().tolist()
h = ['Free', 'Paid']

subgroup_names= 5*h
sub= ['#45cea2','#fdd470']
subcolors= 5*sub
subgroup_size=final.num.tolist()

# 外层
fig, ax = plt.subplots()
ax.axis('equal')
mypie, _ = ax.pie(group_size, radius=2.5, labels=group_names, colors=BlueOrangeWapang)
plt.setp( mypie, width=1.2, edgecolor='white')

# 内层
mypie2, _ = ax.pie(subgroup_size, radius=1.6, labels=subgroup_names, labeldistance=0.7, colors=subcolors)
plt.setp( mypie2, width=0.8, edgecolor='white')
plt.margins(0,0)

plt.show()

image

基于plotly的实现：

# plotly如何实现
fig = px.sunburst(
  data,
  path=["broad_genre","category"],
  values="MB"
)

fig.show()

image