机器学习：python二手车数据分析可视化系统 requests爬虫 Echarts可视化 Django框架（源码）毕业设计✅-智慧文博士

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1、项目介绍

技术栈：
python语言、Django框架、MySQL数据库、requests爬虫技术、汽车之家二手车、Echarts可视化

二手车数据分析可视化系统项目介绍

本项目是一款基于Python+Django框架开发的二手车数据分析可视化系统，核心技术栈涵盖MySQL数据库、requests爬虫技术及Echarts可视化库，数据来源聚焦汽车之家二手车平台，为用户提供高效的二手车数据获取与可视化分析服务。

系统核心功能分为数据采集与数据可视化两大模块：通过requests爬虫技术精准爬取汽车之家二手车平台的各类数据，经整理后存储至MySQL数据库，保障数据安全可靠；支持用户通过Web界面输入条件查询所需二手车数据，并借助Echarts实现多维度可视化展示，包括全国各地车辆分布、会员注册年份与等级分布、品牌数据统计、会员占比、里程区间分析及车辆购买日期分析等。

项目依托Django框架快速搭建稳定的Web应用，用户无需复杂操作即可直观获取二手车数据洞察，为购车决策、市场分析等需求提供数据支撑，兼具实用性与易用性，有效降低了二手车数据获取与分析的门槛。

2、项目界面

（1）中国地图–全国各地车辆数据

（2）会员注册年份与等级

（3）二手车数据

（4）车辆品牌数据统计

（5）会员占比

（6）里程区间数据统计分析

（7）车辆购买日期分析

3、项目说明

二手车数据分析可视化系统项目介绍

这是一个使用Python语言和Django框架开发的二手车数据分析可视化系统，主要技术栈包括：

Python语言：作为开发语言，用于编写爬虫和后端程序。

Django框架：作为Web框架，提供了丰富的工具和组件，用于快速搭建Web应用。

MySQL数据库：用于存储二手车相关的数据。

requests爬虫技术：用于从汽车之家网站上获取二手车数据。

汽车之家二手车：作为数据来源，提供了大量的二手车信息。

Echarts可视化：用于将二手车数据进行可视化展示，以便用户更加直观地了解数据。

该系统的主要功能包括爬取汽车之家网站上的二手车数据、将数据存储到MySQL数据库中、根据用户输入的条件查询二手车数据、使用Echarts将数据进行可视化展示。用户可以通过Web界面进行操作和查询，轻松获取所需的二手车数据和分析结果。

4、核心代码

frompyecharts.chartsimportWordCloudfrompyecharts.globalsimportThemeTypefrompyecharts.chartsimportPieimportpandasaspdfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBarfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportMapfrompyecharts.renderimportmake_snapshotfromsnapshot_seleniumimportsnapshot# 词云图表defgetciyun(data):c=(WordCloud().add(series_name="车型词云",data_pair=data,word_size_range=[6,66]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="车型词云",title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23)),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),)# .render("map3d_with_bar3d.html"))# 渲染的html保存为png图片# make_snapshot(snapshot, c.render(), "词云图表.png")returnc# 品牌图表defgetchex(data):c=(Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)).add_xaxis(["宝马","奥迪","奔驰","飞度","朗逸","凯美瑞","凯迪拉克","蒙迪欧","高尔夫","荣放"])# .add_xaxis(xaxis).add_yaxis("品牌",data,stack="stack1",category_gap="50%").set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right",# formatter=JsCode(# "function(x){return Number(x.data.percent * 100).toFixed() + '%';}"# ),)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="车辆品牌数据统计"),#, subtitle="经过统计分析，发现BBA的二手车品牌居多，因此购买BBA可以考虑二手车的市场"))# make_snapshot(snapshot, c.render(), "品牌图表.png")returncdefgetmemberpage(data):c=(Pie().add("",data).set_colors(["blue","green","yellow","red","pink","orange","purple"]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="会员占比"))#, subtitle="经过统计分析，发现黄金会员占据网站的主体，高级会员人数偏少，网站可以改边营业策略以增加高级会员人数提高用户粘度".set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))# .render("pie_set_color.html"))# make_snapshot(snapshot, c.render(), "会员占比图表.png")returnc#里程图表defgetmileage(data):c=(Bar().add_xaxis(data['fw']).add_yaxis("区间数量 ",data['count'])# .add_yaxis("商家B", [20, 10, 40, 30, 40, 50]).set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),title_opts=opts.TitleOpts(title="里程区间数据统计"),#, subtitle="经过统计分析，发现二手车的使用里程1万公里以下，其中0-2千公里的车辆占比46%，对于想要买来用来代步的买家可以考虑二手的市场")# .render("bar_rotate_xaxis_label.html"))# make_snapshot(snapshot, c.render(), "里程图表.png")returnc# pass#价格图表defgetjiage(data):c=(Bar().add_xaxis(data['fw']).add_yaxis("价格区间",data['count'])# .add_yaxis("商家B", [20, 10, 40, 30, 40, 50]).set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),title_opts=opts.TitleOpts(title="二手车价格区间"),#, subtitle="经过统计分析，发现价格在0-48万的价格的二手车居多，因此考虑低端和中端车的买家可以关注二手车市场")# .render("bar_rotate_xaxis_label.html"))# make_snapshot(snapshot, c.render(), "价格图表.png")returnc# getmemberpage(None)defgetshuangzhu(data):# print(data.columns)datasplit=data.信息.str.split('／').apply(lambdax:pd.Series(x))# print(type(datasplit))datasplit.columns=['表显里程','上牌时间','车辆所在地','会员']datasplit=datasplit.会员.str.split('年')data=[]foriindatasplit:try:iftype(i)islistandlen(i)>1:data.append(i)exceptBaseExceptionase:print(e)print(i)data=pd.DataFrame(data)data.columns=['年','类型']print(data)data=data.groupby(['类型','年'])xaxis={}会员=[]钻石会员=[]黄金会员=[]黑金会员=[]print(f'ffdaf:{type(data)}')foriindata:print(i[0])xaxis[f'{i[0][1]}年']=0print(f'年:{i[0][1]}会员类型:{i[0][0]}个数:{len(i[1])}')htype=i[0][0]index=int(i[0][1])-1year=int(i[0][1])# index=yearifhtype=='会员':会员.extend([0foriinrange(year)])print(会员)print(index)# 会员.append(len(i[1]))会员[index]=len(i[1])print('添加会员')ifhtype=='钻石会员':钻石会员.extend([0foriinrange(year)])# 钻石会员.append(len(i[1]))print(钻石会员)钻石会员[index]=len(i[1])print('添加钻石会员')ifhtype=='黄金会员':黄金会员.extend([0foriinrange(year)])# 黄金会员.append(len(i[1]))# 黄金会员.append(len(i[1]))黄金会员[index]=len(i[1])print('添加黄金会员')ifhtype=='黑金会员':黑金会员.extend([0foriinrange(year)])# 黑金会员.append(len(i[1]))# 黑金会员.append(len(i[1]))黑金会员[index]=len(i[1])print('添加黑金会员')c=(Bar().add_xaxis(list(xaxis.keys())).add_yaxis("会员",会员).add_yaxis("钻石会员",钻石会员).add_yaxis("黄金会员",黄金会员).add_yaxis("黑金会员",黑金会员).set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),title_opts=opts.TitleOpts(title="会员注册年份与等级"),#, subtitle="经过统计分析，注册年份与会员等级的的关系不大，注册一年62%用户可以成为黄金会员，即使使用\n多年的用户成为高级别会员也很少。因此可以改变会员等级评估形式，吸引用户提高用户粘度")# .render("bar_rotate_xaxis_label.html"))# make_snapshot(snapshot, c.render(), "价格图表.png")returncdefgetmap(data):fileName='data.csv'data=pd.read_csv(fileName)# print(data.columns)datasplit=data.信息.str.split('／').apply(lambdax:pd.Series(x))# print(type(datasplit))datasplit.columns=['表显里程','上牌时间','车辆所在地','会员']print(datasplit.columns)mapdata=datasplit.groupby('车辆所在地').车辆所在地.count().to_dict()print(mapdata)data=[]forkey,valueinmapdata.items():data.append([# key.replace('市','').replace('省',''),valuekey,value])frompyecharts.fakerimportFaker# data=[list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())]c=(Map().add("二手车数量",data,"china").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各地车辆数据"))#, subtitle="经过统计分析，发现沿海和川渝地区的二手车市场比较庞大，因此可以在这两个地区的朋友可以考虑二手车，同时侧面反映出地区的经济情况"# .render("map_base.html"))print(data)# make_snapshot(snapshot, c.render(), "地图.png")returncdefgetdategrouby(data):print(f"data['month']:{data['month']}")c=(Bar().add_xaxis(data['month']).add_yaxis("购买数量",data['count']).set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),title_opts=opts.TitleOpts(title="车辆购买日期"),#, subtitle="经过统计分析，发现1、3、9月份的车辆购买月份居多，侧面反映出这几个月份为最佳购买汽车时间"))# make_snapshot(snapshot, c.render(), "车辆购买日期图表.png")returnc