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🧑 博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）

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一、引言

  在市场分析与文化研究中，数据可视化是揭示图书销售趋势、探索读者偏好的利器。本文将利用2009-2019年亚马逊50大畅销书数据集，从多个维度进行可视化分析，深入探讨影响图书畅销的因素以及各变量之间的关系。以下分析包括完整的Python代码实现，可供读者参考和复现。

二、数据探索

2.1 数据集介绍

  该数据集包含以下变量：

• Name：书名
• Author：作者
• User Rating：亚马逊用户评分
• Reviews：评论数
• Price：价格
• Year：上榜年份
• Genre：类型（小说或非小说）

2.2 数据清洗探索

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 加载数据
df = pd.read_csv('amazon_top_50_books_2009_2019.csv')  # 请替换为实际文件路径# 查看数据基本信息
print(df.info())

  从数据基本信息可发现：

• 数据共7个维度，包含字符串、数值类型变量。
• 数据集中一共550条数据，而且数据中不存在缺失值。

三、单维度特征可视化

3.1 类型分布饼图

# 统计各类图书数量
genre_counts = df['Genre'].value_counts()# 绘制饼图
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pie(genre_counts, labels=genre_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.title('Genre Distribution')
plt.show()

3.2 用户评分分布直方图

# 绘制用户评分分布直方图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(df['User Rating'].dropna(), bins=10, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title('User Rating Distribution')
plt.xlabel('Rating')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

3.3 评论数量箱线图

# 绘制评论数量箱线图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.boxplot(df['Reviews'].dropna())
plt.title('Reviews Distribution')
plt.ylabel('Reviews')
plt.show()

四、各个特征与畅销关系的可视化

4.1 年度畅销趋势折线图

# 按年份统计畅销书数量
yearly_counts = df['Year'].value_counts().sort_index()# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(yearly_counts.index, yearly_counts.values, marker='o', color='orange')
plt.title('Annual Bestseller Trends')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Count')
plt.grid(True)
plt.show()

4.2 类型与用户评分关系的柱状图

# 按类型统计平均用户评分
genre_rating = df.groupby('Genre')['User Rating'].mean().reset_index()# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.bar(genre_rating['Genre'], genre_rating['User Rating'], color=['lightgreen', 'salmon'])
plt.title('Average Rating by Genre')
plt.xlabel('Genre')
plt.ylabel('Average Rating')
plt.show()

4.3 价格与评论数量关系的散点图

# 绘制价格与评论数量散点图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(df['Price'], df['Reviews'], alpha=0.6, color='purple')
plt.title('Price vs Reviews')
plt.xlabel('Price')
plt.ylabel('Reviews')
plt.grid(True)
plt.show()

4.4 多维组合分析

# 创建组合图
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 12))# 类型分布饼图
genre_counts = df['Genre'].value_counts()
axs[0, 0].pie(genre_counts, labels=genre_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
axs[0, 0].set_title('Genre Distribution')# 用户评分分布直方图
axs[0, 1].hist(df['User Rating'].dropna(), bins=10, color='skyblue', edgecolor='black')
axs[0, 1].set_title('User Rating Distribution')
axs[0, 1].set_xlabel('Rating')
axs[0, 1].set_ylabel('Count')# 年度畅销趋势折线图
yearly_counts = df['Year'].value_counts().sort_index()
axs[1, 0].plot(yearly_counts.index, yearly_counts.values, marker='o', color='orange')
axs[1, 0].set_title('Annual Bestseller Trends')
axs[1, 0].set_xlabel('Year')
axs[1, 0].set_ylabel('Count')
axs[1, 0].grid(True)# 价格与评论数量散点图
axs[1, 1].scatter(df['Price'], df['Reviews'], alpha=0.6, color='purple')
axs[1, 1].set_title('Price vs Reviews')
axs[1, 1].set_xlabel('Price')
axs[1, 1].set_ylabel('Reviews')
axs[1, 1].grid(True)plt.tight_layout()
plt.show()

  从以上可视化分析可以看出：

• 类型分布：非小说类图书在畅销书中占比较高。
• 用户评分：多数畅销书获得较高用户评分，表明读者对畅销书的认可。
• 评论数量：评论数量分布差异显著，部分书籍引发大量读者讨论。
• 年度趋势：畅销书籍数量呈现一定波动，可能受市场变化和读者偏好影响。
• 类型与评分：两类图书在平均评分上存在一定差异，非小说类图书略高。
• 价格与评论：存在一定正相关关系，高价图书可能获得更多关注和讨论。

  以上分析为理解影响图书畅销的因素提供了多维度视角，为进一步的市场研究和出版策略制定提供了数据支持。

  如果您在后续分析中有其他问题或需要进一步的帮助，欢迎随时交流探讨！

五、完整代码

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 加载数据
df = pd.read_csv('amazon_top_50_books_2009_2019.csv')  # 请替换为实际文件路径# 查看数据基本信息
print(df.info())# 统计各类图书数量
genre_counts = df['Genre'].value_counts()# 绘制饼图
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pie(genre_counts, labels=genre_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.title('Genre Distribution')
plt.show()# 绘制用户评分分布直方图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(df['User Rating'].dropna(), bins=10, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title('User Rating Distribution')
plt.xlabel('Rating')
plt.ylabel('Count')
plt.show()# 绘制评论数量箱线图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.boxplot(df['Reviews'].dropna())
plt.title('Reviews Distribution')
plt.ylabel('Reviews')
plt.show()# 按年份统计畅销书数量
yearly_counts = df['Year'].value_counts().sort_index()# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(yearly_counts.index, yearly_counts.values, marker='o', color='orange')
plt.title('Annual Bestseller Trends')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Count')
plt.grid(True)
plt.show()# 按类型统计平均用户评分
genre_rating = df.groupby('Genre')['User Rating'].mean().reset_index()# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.bar(genre_rating['Genre'], genre_rating['User Rating'], color=['lightgreen', 'salmon'])
plt.title('Average Rating by Genre')
plt.xlabel('Genre')
plt.ylabel('Average Rating')
plt.show()# 绘制价格与评论数量散点图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(df['Price'], df['Reviews'], alpha=0.6, color='purple')
plt.title('Price vs Reviews')
plt.xlabel('Price')
plt.ylabel('Reviews')
plt.grid(True)
plt.show()# 创建组合图
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 12))# 类型分布饼图
genre_counts = df['Genre'].value_counts()
axs[0, 0].pie(genre_counts, labels=genre_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
axs[0, 0].set_title('Genre Distribution')# 用户评分分布直方图
axs[0, 1].hist(df['User Rating'].dropna(), bins=10, color='skyblue', edgecolor='black')
axs[0, 1].set_title('User Rating Distribution')
axs[0, 1].set_xlabel('Rating')
axs[0, 1].set_ylabel('Count')# 年度畅销趋势折线图
yearly_counts = df['Year'].value_counts().sort_index()
axs[1, 0].plot(yearly_counts.index, yearly_counts.values, marker='o', color='orange')
axs[1, 0].set_title('Annual Bestseller Trends')
axs[1, 0].set_xlabel('Year')
axs[1, 0].set_ylabel('Count')
axs[1, 0].grid(True)# 价格与评论数量散点图
axs[1, 1].scatter(df['Price'], df['Reviews'], alpha=0.6, color='purple')
axs[1, 1].set_title('Price vs Reviews')
axs[1, 1].set_xlabel('Price')
axs[1, 1].set_ylabel('Reviews')
axs[1, 1].grid(True)plt.tight_layout()
plt.show()