本文借用原文作者的爬取数据进行数据分析思路分享，如有侵犯相关版权信息，请联系本文作者删除文章
数据源来自路人甲的公众号，可关注「路人甲 TM」公众号获取数据源
部分数据特征为方便计算，有所改动（替换、删减）
数据源为某瓣读书中爬取特定时间范围内的书单信息因数据源未经过处理，存在部分数据丢失和格式错乱，经初步处理后，数据源仍保留重复数据因数据源存在同名书或某本书多次更新版本的情况，以ISBM为“唯一指标”数据特征分别为：书名、作者、出版社、出版时间、数（页数）、价格、ISBM（书籍ID）、评分部分数据特征会存在重复、缺漏、丢失、格式错乱的情况，下文将根据指定条件清洗数据数据源各类数据特征的极值均有不实，分类分析时，需注意其极值是否为异常值
基础设置（导入模块、格式设置、数据整理预览） 数据清洗（查重、缺失值、异常值） 数据整体情况分析 数据分析 总结
导入数据源
调整格式
查看列名，观察是否有文件隐藏列或未命名列
通过返回的信息发现最后一列为未命名列，并查看源文件发现为无用的数据信息，选择直接删除该列，并重新查看数据分布
可知，该数据源文件的数据结构为60671行9列
部分特征存在丢失，其中“作者”列丢失3个，“价格”列丢失15个
除评分为浮点数数据类型外，其余皆为对象类型，既“出版时间”和“数”、‘ISBM’列存在格式错误的信息
先观察每个数据特征的情况，再逐一处理
图1，“点击上传封面图片”数量最多且为错误字段，以删除该行 WPS office的官网的下载的入口的方法信息的方式处理
图2，存在3个空值，以删除该行信息的方式处理
图2、3、6、7、8，缺失值显示为“None”字符串，也以删除该行信息的方式处理
图4，存在多种时间格式且错乱字符串，本文仅为提供分析思路，因此对源数据进行更改，以“2001年至2010年”时段内重新随机抽取一日期进行替换
图5，缺失页数的信息统一默认删除处理
图6，数据显示的价格单位不一，为方便统计全部去除价格符号并默认以人民币计算
图8，0.0为正常数据范围，不作处理
图9，“None”值为正常数据范围，但上文中显示‘评论数量’列的数据类型为object，既存在格式错误，将数据类型不为数值的数据改为0
针对观察提出的问题，逐一对各特征进行数据清洗时，发现存在未记录的问题
‘书名’字段实际存在ISBM值为‘9787508652825’，书名显示错误的书籍（通过excel发现），但因数量只有一个，且确实存在以日期格式命名的书籍，这里就不做批量（条件筛选）和单独处理了
‘出版社’字段，存在同一家出版社但多种字符描述的现象，同时，也存在非出版社名称的字符串，因没有出版社详细清单，难以筛选和重命名，默认皆为不同出版社处理
‘数’和‘价格’字段，存在‘None’字符串的同时也存在非数字描述的字符串，以筛选是否可转换为数值作为判断，进行区分删除
经以上问题处理后，数据明细如下
数据量由60671缩减到51770，共删除8901行数据
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参与分类计算的‘出版时间’、‘数’、‘价格’、‘评论数量’均转换为整数或浮点数的数据类型
但仔细观察极值，结合主观常识判断，数据仍存在‘错误’的现象，后续将各个数据特征进行分类可视化，观察是否存在异常值
首先为‘书名’列，以‘书名’列为分类并统计‘作者’数量，从上图可知，同一书名存在多个作者或同作者多列信息
筛选数量最多的前5个书单的作者，观察发现皆为同一作者，仅字符表达方式不一
但由于实际情况存在两本书相同的名字，以‘书名’作为分类统计并无实际意义
若直接统计作者数量，也会因为‘书名’的问题导致部分数据偏高
为避免该类情况，以‘书名’作为唯一字段，删除重复数据，保留第一行数据
注：该处理方式会将同名书籍也一并删除，因此分析将以‘无同名书籍’作为假设条件
查看删除重复书名后，统计各字段非重复数据
观察上图数据，‘书名’有49333行数据，但‘作者’仅有34412行数据；由此可知，数据源中有部分书籍为同一作者
按作者分类，统计前5个作者发行的书籍，再将前5个作者的最高评分书籍列出
书籍数量最多的作者为‘亦舒’，其次为‘鲁迅’、‘王小波’、‘古龙’、‘郑渊洁’
而在‘亦舒’的书籍中，评分最高的为《紅樓夢裏人》，评分8.6分
‘鲁迅’评分最高的为《鲁迅全集》，评分9.5分
……
同样以‘无同名书籍’作为假设条件，按出版社数量，分类统计前5个出版社发行的书籍
发行出版社最高为‘中信出版社’，共发行1463本书籍，其中《行动的勇气》评分高达9.9分，而
《货币战争》有37909条评论数量，是该出版社讨论最多的书籍
其次发行最高的为‘人民文学出版社’，共发行972本书记，《戚蓼生序本石头记》评分10分，《围城》有178288条评论数量，是该出版社讨论最多的书籍
….
因‘出版社’字段存在‘名称描述’、‘名称错误’等问题，最低出版社发行数无统计意义，在此不作过多分析
按年份、月份分类统计年月的发行数量
注：由于时间已被替换为随机抽取2001-1-1至2010-12-31之间的日期，因此每次执行代码时间都将随机改变
以上图为观察图例，发行书籍数量最高的是2001年（5079本），最低为2004年（4858年），两者差值为221本
从2001年至2007年，数据呈规律型显著浮动，2007年后发行数量逐渐缓慢上升
注：由于书籍数据由34412个国内外作者所组成，影响数据的浮动原因并非单一作者数据所造成，需考虑外部因素的影响。
但也因为出版时间是随机数据替换而来，无法对照2007年的相关政策或事件；因此，仅对数据表面分析，并无结合实际发行情况作2007年前后数据变动的原因分析
书籍在1月、5月、8月、10月发行数量最高，在二月最低（3800本），其余处于正常浮动中（设中线20%为浮动上下限）
再根据各月的书籍评分统计其均值，发现，实际2月的发行书籍质量并无随数量下降，且各月的评分均值均处于7.2-7.35之间
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结合年份图和月份图可知，书籍发行数据大部分处于环比上下明显浮动的现象，但其中有小部分月份数据浮动显著
可追查这几个月份的作者数量、评分、评论数量，观察除数量有异常波动外是否还影响其书籍质量
从上图我们可以看出，51770本书中，最小页数为‘1’，导出页数为‘1’的书名进行抽取查询后，发现部分书籍实际页数并非为‘1’，经查询导致该类现象的原因主要为：某瓣读书的页数可由用户随意更改
再次筛选页数小于25的书籍清单，发现仅有77本
数据描述显示，一共有1749种页数，50%的页数在441-1548页之间，其中值得关注的是‘最大页数’240000，书名为《希利尔讲世界地理》，经某瓣读书查询，实际页数为276页
因此，该数据特征也存在错乱现象，为此需将最大和最小前10的页数导出，观察是否有误
手动查验前4个ISBM值，发现只有两个是页数异常
再看最小页数时，发现有部分书籍页数与数据源一致，也有部分页数错乱
页数一致：可能为人为恶意录入，并非真实页数
页数不一致：数据源错乱，可能为数据爬取时，未能正确爬取
因书籍可分类为纸质书籍和电子书籍，两者的价格范围不一
通过对比电商价格范围，最终将0.5元设为纸质书籍最低价格，剩下48219行，共删除1114行数据
书籍价格均值为127.88元，而中位数为45.7，标准差195.23,；其主要原因是因为价格极差过大
价格最高值：999元，为书籍《同志性愛聖經》，评分7.5分
价格数量排名前5个价格处于25-38之间
观察上文describe后显示，书籍价格的四分位距处于18.2-138元之间
现将价格以十分位数的形式展现，结合价格数量排名前五的价格区间，得知大部分书籍的定价处于（22.62-45.7）元之间
扩散分析思路：
联动发行书籍最多的作者（亦舒），对比其书籍价格处于哪个百分比之间？
联动发行书籍最多的出版社（中信出版社），对比其书籍价格处于哪个百分比之间？
统计大部分书籍（22.62-45.7元）的页数处于哪个范围？
通过统计非重复个数发现，有两个ISBM值为相同
通过定位重复值，发现重复ISBM值的书籍存在两个未知问题
第一个未知问题：ISBM值相同，实际书籍相同
ISBM值为“9787539924557”的书籍实际为同一本书籍，但名称不相同
导致该现象可能是：某瓣读书数据库添加书籍信息时，未查询是否已存在该书籍
第二个未知问题：ISBM值相同，实际书籍不相同
ISBM值为“9787500673101”的书籍，实际为《超级漫画素描技法》的丛书系列书籍
但通过抽查该丛书系列的其他书籍时，发现ISBM值并非为“9787500673101”
既，ISBM值“9787500673101”只有上图两本书籍，且两本书籍并非为同一本书
通过上述发现，得知ISBM值并非为唯一值，存在特殊情况
因在数据清洗过程中，将“None”字符串替换为0.0，因此需将评分为0.0的数据删除
数据剩余44713行，共删除4620行数据，评分均值为8.0分
最低2.5分，共一本
最高10.0分，共14本
按评分分类统计数量前十的分数
从下图得知，前十最高评分数量的分值在7.6-8.5之间，其中8.1分数量最多（2353个），依次为8.2分、8.4分、7.8分……
利用‘直接舍去取整’的方法对评分进行分层计算
在2.0-2.9评分之间的书籍只有3本
3.0-3.9评分之间的书籍只有2本
9.0-10.0评分之间的书籍只有3935本
scale为7和8的占比最高，与上文“前十最高评分数量的分值区间”结论吻合
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……
扩散分析思路：
发行书籍最多的作者（亦舒），其书籍评分是否有7.1-9.0评分区间以外的书籍？
发行书籍最多的前5个出版社，在7.1-9.0评分区间以外的书籍有多少，各占比多少？
统计评分在7.1-9.0之间的书籍页数分布如何？均值是多少？
统计评分在7.1-9.0之间的书籍，其价格分布如何？在22.62-45.7元之间有多少？占比多少？
评论数量分类4193行，评论数量最高值为178288，评论数量最低值为0（占比最高），极差偏大
导出评论数量最高的5本书籍的关键信息，发现作者东野圭吾占了2本
针对‘评论数量’特征进行describe统计，由于评论数量为0无统计意义，因此剔除数量为0后再统计
数量均值为5727条，但由于标准差为11881，因此数量均值并不可靠
max=33.55倍Q3
Q3=2.25倍median
median=2.22倍Q2
Q2=106倍min
……
极值与四分位距差距过大，反映出部分书籍的受关注程度较高（评论数量高）
再根据nums次数统计，将次数最多的前10个评论数量可视化展现
通过上图观察，次数最多的评论数量在10-20个之间
其中，书籍评论个数为‘10’的次数高达509次，占总书籍（49333本）1.03%
扩散分析思路：
发行书籍最多的前5名作者，其书籍评论数量均值是多少？评论数量最高的书籍是哪本？
统计发行书籍最高的前5个出版社，在评分7.1以上，评论数量最高的前10本书籍清单；价格最高的钱10本书籍，评论数量各是多少？
统计评论数量在10-20个之间的书籍页数分布如何？均值是多少？
统计评分在7.1-9.0之间、评论数量在10-20个之间的书籍，其价格分布如何？在22.62-45.7元之间有多少？占比多少？
查看评论数量前5的4位作者最高评分、价格、页数的书籍清单
书名：共51770行数据，数据源中同一书名存在多个作者或同作者多列信息
作者：共34412个作者，数据源中有部分书籍为同一作者，书籍数量最多的作者为‘亦舒’‘而她的书籍中，评分最高的为《紅樓夢裏人》，评分8.6分
出版社：共4003个出版社，书籍数量最多的出版社为‘中信出版社’
出版时间：年份发行数量最多的为‘2007年’，月份发行数量最多的为‘2月’，但各月评分均值并无明显差异
数：共1749种页数，50%的页数在441-1548页之间，存在部分数据错乱的现象
价格：共48219行数据，1232个价位，极差偏大，大部分书籍的定价处于（22.62-45.7）元之间
ISBM：非唯一值，存在‘ISBM值相同，实际书籍相同’和‘ISBM值相同，实际书籍不相同’两种特殊情况
评分：共44713行有效评分数据，大部分评分集中在7.1-9.0之间
评论数量：共4192类，极差偏大，大部分书籍的评论书籍集中在（10-20）个
思路：
以‘评分取均值，数量取最高值’来定义‘评分和作品数量都很高’
新增‘作品数量’字段后连接到数据中
按评分和作品数量两个字段来排名
通过先以‘评分’来排名后，观察到靠前20位作者的‘作品数量’皆为1
所以下面以‘作品数量’来排名，再截取前20名作者
再提取20位作者评分最高的书籍，考虑到有评分相同的情况，增加评论数量字段来排名
如果再结合整体分析中‘评分’的区间占比，以8.6分为划分线，则只剩下14本书籍
注:这只是基于表面的数据进行排名比较，实际深入挖掘就不是这么玩的
比如有些书籍实际是个别学术领域（如画画）且为丛书系列，或者作者的书籍很多，但是书籍评分皆与均值差异不大，导致出现表面的‘评分和作品数量’都很高的情况
排名不一定限定为前20名，也可以是前百名…
删除‘数’小于25的数据行
删除‘价格’小于0.5的数据行
删除‘评分’为0.00的数据行
删除‘评论数量’为0的数据行
按照上述条件删除部分数据后，数据行由51770行缩减到46030行
r=0.02，以0.2为区间划分，则在[-0.2，2]之间，‘评分’与‘评论数量’之间的相关性属于无相关
作者为发行书籍数前10000名
出版社为发行书籍数前1000名
价格高于总体价格30%（22.62元）
评分高于7.1分
评论数量不低于10个
按评分高低，筛选前百书籍
还是那样，没有分类的话，百大推荐书籍中会存在部分专业领域的书籍
‘出版时间’列也可尝试调整格式的方面进行清洗，作者只是为了提供分析思路而改变数据；
上文中提到的各种限定条件也是根据数据来划分而已，实际需要结合业务场景来划分才会更有说服力；
由于数据缺失严重、同书籍重复出现、无唯一指标，书籍信息失真等等…，关键‘时间’字段也是重新调整过，因此本文也只做的针对该数据源的描述性分析；
作者只对临时想到的分析点进行实操，读者也可根据自身理解调整分析问题点；
如对上述分析过程或有更好的建议，欢迎指出批评
再次感谢原文作者的提供的爬取数据！！！