import pandas as pd import re #读取数据 user_frame = pd.read_csv('users.csv',index_col=None) user_frame.head(2)# 我用的是notebook所以这里只有截图发上来 
# location字段整理,保留到省份 user_frame['location']=user_frame.location.fillna('其他') def get_provience(loc): location = str(loc) location = re.findall(r"^[\u4e00-\u9fff][^' ']*",location) if not location: return '其他' return location[0] user_frame['location'] = user_frame['location'].apply(get_provience) # 认证用户比例 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.figure(figsize=[15,6]) plt.subplot(1,2,1) labels = ['其他用户','认证用户'] plt.title("认证用户比例") user_frame.groupby('verified').size().plot.pie(labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=90) plt.subplot(1,2,2) labels = ['女性','男性'] plt.title("用户男女比例") user_frame.groupby('gender').size().plot.pie(labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=90) 
可见，关注华为5g这个话题的用户以男性为主。
并且大部分为认证用户。
# 用户地域分布（国内用户去除'海外'和'其他'） plt.figure(figsize=(15,5)) ax1 = plt.subplot(1,2,1) plt.ylabel('用户数量') plt.title("认证用户地域分布") verified_users.groupby('location').size().drop(['海外','其他']).plot.bar() ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.ylabel('用户数量') plt.title("其他用户地域分布") other_users.groupby('location').size().drop(['海外','其他']).plot.bar() 
这个分布情况展示还不是很清楚，下面采用地图热力图的方式进行展示.
#使用pyecharts在地图上通过热力图展示用户活跃区域 from pyecharts.charts import Geo from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import GeoType user_location = dict(user_frame.groupby('location').size().drop(['海外','其他'])) # 这里需要将数据格式转换为json支持的格式 user_location= [(str(p),int(v)) for p,v in user_location.items()] geo = Geo() geo.add_schema() geo.add("geo",user_location,type_=GeoType.HEATMAP) geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=False,max_=100),title_opts=opts.TitleOpts(title="认证用户地域分布")) geo.render_notebook() -----标准中国地图，一点都不能少----
可以看到这些用户基本都分布在北京、上海、珠三角这三个区域
来源：51CTO
作者：Spratumn
链接：https://blog.csdn.net/Spratumn/article/details/100854369