python数据分析入门 --分析雪球元卫南每个月打赏收入
************************* 2019-08-18日 更新 ******************************
最近居然被元神拉黑了。因为帖子不知道被哪位挖坟，估计被元神看到了。
重新跑了下原来的代码，还能跑通，看来雪球并没有改动什么代码。但是雪球经历了一波app下架风波，2019年前的帖子全部无法见到了。
重新获取数据：
点击查看大图
统计数据：
点击查看大图
2019年1月到现在（8月），元神收到的赏金为31851.6，数额比他2019年前所有的金额都要多，虽然总额不高，但是说明了元神这一年影响力大增了。
************************* 写于 2018-11 *******************************
在上一篇 雪球的元卫南靠打赏收割了多少钱 ？ python爬虫实例 中，统计出来元卫南所有打赏收入为 24128.13 ，这个数字出乎不少人的意料。因为不少人看到元卫南最近收到的打赏都很多，不少都是100,200的。 那么接下来我就顺便带大家学一下，如何用python做数据分析。
数据来源于上一篇文章中获取到的数据。
首先，从数据库mongodb中读取数据
（点击查看大图）
上面显示数据的前10条，确保数据被正常载入。
观察到列 created_at 是打赏的时间， 导入的数据是字符类型，那么对列 created_at 进行换算， 转化为dataframe中的datetime类型。重新定义一列 pub_date 为打赏时间，设为index，因为dataframe可以对时间index做很多丰富的操作。
（点击查看大图）
可以看到转换后的时间精确到小时，分，秒，而我们需要统计的是每个月（或者每周，每季度，每年都可以）的数据，那么我们就需要重新采样， pandas提供了很好的resample函数，可以对数据按照时间频次进行重新采样。
（点击查看大图）
现在可以看到获取到2018年9月的所有打赏金额的数据。
那么现在就对所有数据进行重采样，并打赏金额进行求和
（点击查看大图）
现在可以看到，每个月得到的打赏金额的总和都可以看到了。从2016年7月到现在2018年10月，最多的月份是这个月，共1.4万，占了所有金额的60%多，所以才让大家造成一个错觉，元兄靠打赏赚了不少粉丝的打赏钱，其实只是最近才多起来的。
还可以绘制条形图。
（点击查看大图）
不过因为月份金额差距过大，导致部分月份的条形显示很短。
不过对于赏金的分布也一目了然了吧。
原创文章
转载请注明出处：
http://30daydo.com/article/362
个人公众号：
最近居然被元神拉黑了。因为帖子不知道被哪位挖坟，估计被元神看到了。
重新跑了下原来的代码，还能跑通，看来雪球并没有改动什么代码。但是雪球经历了一波app下架风波，2019年前的帖子全部无法见到了。
重新获取数据：
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统计数据：
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2019年1月到现在（8月），元神收到的赏金为31851.6，数额比他2019年前所有的金额都要多，虽然总额不高，但是说明了元神这一年影响力大增了。
************************* 写于 2018-11 *******************************
在上一篇 雪球的元卫南靠打赏收割了多少钱 ？ python爬虫实例 中，统计出来元卫南所有打赏收入为 24128.13 ，这个数字出乎不少人的意料。因为不少人看到元卫南最近收到的打赏都很多，不少都是100,200的。 那么接下来我就顺便带大家学一下，如何用python做数据分析。
数据来源于上一篇文章中获取到的数据。
首先，从数据库mongodb中读取数据
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上面显示数据的前10条，确保数据被正常载入。
观察到列 created_at 是打赏的时间， 导入的数据是字符类型，那么对列 created_at 进行换算， 转化为dataframe中的datetime类型。重新定义一列 pub_date 为打赏时间，设为index，因为dataframe可以对时间index做很多丰富的操作。
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可以看到转换后的时间精确到小时，分，秒，而我们需要统计的是每个月（或者每周，每季度，每年都可以）的数据，那么我们就需要重新采样， pandas提供了很好的resample函数，可以对数据按照时间频次进行重新采样。
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现在可以看到获取到2018年9月的所有打赏金额的数据。
那么现在就对所有数据进行重采样，并打赏金额进行求和
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现在可以看到，每个月得到的打赏金额的总和都可以看到了。从2016年7月到现在2018年10月，最多的月份是这个月，共1.4万，占了所有金额的60%多，所以才让大家造成一个错觉，元兄靠打赏赚了不少粉丝的打赏钱，其实只是最近才多起来的。
还可以绘制条形图。
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不过因为月份金额差距过大，导致部分月份的条形显示很短。
不过对于赏金的分布也一目了然了吧。
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