数据分析可视化项目（二）--谷歌App store

最新推荐文章于 2024-11-10 10:15:19 发布

cottpaddedC

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分类专栏： python 文章标签：数据分析 python pandas plot 数据可视化

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cottpaddedC/article/details/110185065

版权

本文分析了Google Play Store的数据，发现健康与健身、书籍与参考类应用评分最高，约会类应用评分最低。最佳应用大小在2MB~40MB之间，最佳价格区间在$1~$30。付费应用下载量少于免费应用，但用户倾向于为轻量级应用付费。评论数量与下载量呈中度正相关，评论有助于提升应用知名度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在这里插入图片描述

context

尽管许多公共数据集提供了Apple App Store数据，但在网络上的任何地方，都没有太多可用于Google Play Store应用程序的对应数据集。深入研究后，我发现iTunes App Store页面部署了索引良好的附录式结构，以实现简单便捷的Web抓取。另一方面，Google Play商店使用复杂的现代技术（例如动态页面加载）和JQuery，使抓取更具挑战性

content

每个应用程序（行）具有类别，等级，大小等的值。

Acknowledgements

该信息是从Google Play商店中抓取的

data preparation

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
首先我们有两个数据集，googleplaystore.csv（对谷歌appstore的统计）googleplaystore_user_reviews.csv（用户对谷歌appstore的评价）导入googleplaystore.csv里面有13列，对App的名字、种类、评分、回看次数，大小，下载量，价格。。。进行了统计

Data Clean

把Size属性列转化为M的形式

去除Install属性列的+并把它转化为numeric

使用Google翻译库将所有评论文本转换为英语

把Price价格的$去掉

在这里插入图片描述

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