口红是一类唇用美容化妆品,其主要功能是赋予嘴唇以色调,强调或改变两唇的轮廓,显示出更有生气和活力。

早在公元前3500年,人类便已开始使用一些带色的矿物和植物色素涂抹在面颊和唇上,以达到美容的目的。随着美容化妆品的发展,口红的色调、配方和功能都有较大的变化。
口红的色调与女性的发型、指甲油色调和服装变化密切相关,变得更具有潮流色彩。特别是近年来各种珠光粉和处理颜料的使用,使口红的色调更加多样化,质感更加舒适。与其他美容化妆品的发展趋势相似,它继续保持美容为主,兼顾保湿、滋养和防晒功能。

评论数分析

评论数在一定程度上能够反映品牌的热度,Dior,资生堂,MAC,圣罗兰四大品牌热度远高于其他品牌,长期受到广大女性追捧,可以看到在网易考拉网上,迪奥的市场份额属于第一梯队,资生堂、圣罗兰、纪梵希、MAC属第二梯队。

品牌产地

这些热门品牌口红大多产于法国,法国占比达到52.2%,其次是美国,国产口红仅占比2.22%,欧洲系列口红显然更受消费者青睐

品牌sku数

SKU:SKU=Stock Keeping Unit(库存量单位) ,即库存进出计量的单位;以服装为例可以是以件为单位。
是一种表示库存进出计量的单位,例如,盒,件。如今的sku被广泛引申为某款产品的统一编号的简称,每一个产品都有它独一无二的sku号。sku号包括其商品的品牌、型号、等级、配置、单位、用途、产地、价格、生产日期、保质期等等一系列属性,每一件商品的这些属性与其他任何商品都不一样,这样的商品称为一个单品,其sku号是独一无二的。

品牌中迪奥是消费者的主要选择;而位于最后的KIKO,梦妆,曼秀雷敦则比较小众;

热门品牌top数

透过这组数据,我们发现一个很有意思的情况,KIKO MILANO属于热门品牌,但确不是大家的热门购买,大家都属于观望,而其他几个牌子符合预期

由上可以得出结论,Dior,MAC,圣罗兰,纪梵希是当前四大热门品牌,而他们大多是来及法国的品牌

后端代码

import numpy as np
import pandas as pd
from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)
app.jinja_env.filters['zip'] = zip


@app.route('/')
def lip():
    df = pd.read_excel("E:/BigData/data/lipsticks.xlsx")
    df.fillna({'原价': df['折扣价'], '是否自营': '非自营'}, inplace=True)
    df['price_0'] = df['原价'].replace('新人价', df['折扣价'])

    def cut_price(x):
        position = x.find('¥')
        price = float(x[position + 1:])
        return price

    df['disprice'] = df['折扣价'].apply(cut_price)

    def cut_discount(x, y):
        position = x.find('¥')
        if position != -1:
            price = float(x[position + 1:])
            return price
        else:
            discount = float(x[:len(x) - 1])
            price = y * 10 / discount
            return price

    df['price'] = df.apply(lambda x: cut_discount(x['price_0'], x['disprice']), axis=1)
    df['price'] = df['price'].round(2)
    df['discount'] = (df['disprice'] / df['price']).round(2)
    ax1 = df.groupby('品牌')['评论数'].sum().sort_values(ascending=True)
    ax2 = df['国家'].value_counts()
    ax3 = df['品牌'].value_counts().sort_values(ascending=True)
    bv1 = ax1.values
    bx1 = ax1.index.tolist()
    bv2 = ax2.values
    bx2 = ax2.index.tolist()
    bv3 = ax3.values
    bx3 = ax3.index.tolist()
    df_comments_mean = df.groupby('品牌')['评论数'].mean().sort_values(ascending=True)
    ax4 = df_comments_mean[-10:]
    bv4 = ax4.values
    bx4 = ax4.index.tolist()
    return render_template('comment.html', bv1=bv1, bx1=bx1, bv2=bv2, bx2=bx2, bv3=bv3, bx3=bx3, bv4=bv4, bx4=bx4)


if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)
# lip()

前端代码

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    <title>comment</title>
     <script src="../static/echarts.js"></script>
</head>
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    <div id="bottom" style="width: 1200px; height: 600px; padding: 20px;"></div>
    <div id="second" style="width: 1200px; height: 600px; padding: 20px;"></div>
    <div id="four" style="width: 1200px; height: 600px; padding: 20px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        var myTop = echarts.init(document.getElementById('top'));
        var myBottom = echarts.init(document.getElementById('bottom'));
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        var myfour = echarts.init(document.getElementById('four'));
        option = {
            title: {
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        text: ['High Score', 'Low Score'],
        // Map the score column to color
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            data: [
                {% for v,p in bv2|zip(bx2)%}{
                     value: {{ v }},
                     name: '{{ p }}',
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            ],
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    fouroption = {
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        {

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            data: [{% for p in bv4 %}'{{ p }}', {% endfor %}]
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mysecond.setOption(threeoption);
myfour.setOption(fouroption);
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Last modification:April 12th, 2020 at 06:05 pm
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