基于Python+Flask+Echart实现二手车数据分析展示

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作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师

主要内容：Java项目、python项目、前端项目、人工智能与大数据、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助

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文末获取源码 

项目编号：BS-Python-010 

一，环境介绍

语言环境：python3.8

开发工具：idea或PyCharm

二，项目简介

二手市场数据分析是指对二手市场中的交易数据进行整理、分析和解读，以从中获取有用的信息并作出决策。以下是可能的分析方向：

1. 商品价格分析：通过对不同商品在市场上的价格进行分析，了解到商品的市场价值、价格波动趋势等信息，以便于制定购买或销售策略。

2. 商品销售量分析：通过对不同商品在市场上的销售量进行分析，了解到商品的受欢迎程度、销售趋势等信息，以便于制定采购或促销策略。

3. 购买者分析：通过对购买者的性别、年龄、地域等信息进行分析，了解到不同消费群体的消费习惯、消费偏好等信息，以便于制定精准的市场推广策略。

4. 品牌分析：通过对不同品牌的销售量、市场份额等信息进行分析，了解到不同品牌在市场上的竞争力和发展趋势，以便于制定品牌推广策略。

5. 交易行为分析：通过对交易行为的数据进行分析，了解到不同时间段、不同地域、不同商品的交易状况，以便于制定更加合理的交易策略。

6. 竞争分析：通过对同类产品的竞争情况进行分析，了解到不同品牌、不同价格的竞争对手，以便于制定更加有效的市场竞争策略。

本项目基于Python+Echart实现二手车市场数据分析和大屏展示，通过采集到的二手车相关数据，读取采集的数据文件，进行数据分析和展示。采用flask  WEB框架开发实现动态WEB页面数据加载和展示。

三，系统展示

大屏数据展示分析

分模块介绍实现：

城市前十功能

对应代码：

#汽车品牌import pandas as pddf=pd.read_csv("二手车基本信息.csv")df_title = df.apply(lambda x:x['标题'].split(' ')[0], axis=1)title_list = df_title.value_counts().index.tolist()[:10]title_num = df_title.value_counts().tolist()[:10]from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Barc = (    Bar()    .add_xaxis(title_list)    .add_yaxis("汽车品牌", title_num)    .set_colors(["cyan","gray"])    .set_global_opts(        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),        title_opts=opts.TitleOpts(title="汽车品牌数量前十"),    )    .render("bigdata/cardata/汽车品牌前十.html"))

城市分布

实现代码：

#城市前十import pandas as pddf=pd.read_csv("二手车基本信息.csv")city_num = df['城市'].value_counts().tolist()[:10]city_type = df['城市'].value_counts().index.tolist()[:10]from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Piefrom pyecharts.faker import Fakerc = (    Pie()    .add("", [list(z) for z in zip(city_type, city_num)])    .set_colors(["blue", "green", "yellow", "red", "pink", "orange", "purple","black","cyan","gray"])    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="城市前十"))    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(fORMatter="{b}: {c}"))    .render("bigdata/cardata/城市前十.html"))

年份分布

代码实现：

#年份分布import pandas as pdfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Piefrom pyecharts.faker import Fakerdf=pd.read_csv("二手车基本信息.csv")df.head()df['年份'].value_counts().values.tolist()year_num =df['年份'].value_counts().values.tolist()year_type=df['年份'].value_counts().index.tolist()c = (    Pie()    .add("", [list(z) for z in zip(year_type, year_num)])    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="年份分布"))    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))    .render("bigdata/cardata/年份分布.html"))

购买渠道及价格

代码实现：

#车辆价格import pandas as pdimport pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linefrom pyecharts.faker import Fakerdf=pd.read_csv("二手车基本信息.csv")def price(x):    if x<=5.0:        return '五万元以下'    elif 5.0

#保修占比import pandas as pdfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Liquiddf=pd.read_csv("二手车基本信息.csv")df["是否保修"].fillna("无保修",inplace=True)per=df['是否保修'].value_counts()['无保修']/len(df)c = (    Liquid()        .add("lq", [1 - per])        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="保修占比"))        .render("bigdata/cardata/保修占比.html"))