用数据分析选购手机

9月13日发布的iPhone Xs算是手机界的大新闻了，新款iPhone的价格也再度刷新了手机订价的记录。看完发布会，相信不少人的心情是这样的

强哥以前用的iPhone 6，最近准备换手机。经济形势严峻，换iPhone是换不起了，只能消费降级，投奔安卓阵营。

1500元的预算，连个二手的iPhone都买不了，可是在安卓机里却有很多选择。本文咱们就来看看怎样用数据分析选购手机。

分析思路

思路很简单，上京东商城把全部手机的数据爬下来，而后根据配置、价格过滤出符合条件的手机，在过滤出来的手机里选择一部性价比最高的。画成流程图，大体是这样的

爬取数据

第一步，咱们先从京东商城爬取全部在售的手机数据。这里咱们关心的主要是价格和配置信息，商品页面上的价格和配置信息像下面两张图所示

咱们编写代码爬取全部手机的价格和配置信息，爬虫的核心代码以下

# 获取手机单品的价格
def get_price(skuid):
    url = "https://c0.3.cn/stock?skuId=" + str(skuid) + "&area=1_72_4137_0&venderId=1000004123&cat=9987,653,655&buyNum=1&choseSuitSkuIds=&extraParam={%22originid%22:%221%22}&ch=1&fqsp=0&pduid=15379228074621272760279&pdpin=&detailedAdd=null&callback=jQuery3285040"
    r = requests.get(url, verify=False)
    content = r.content.decode('GBK')
    matched = re.search(r'jQuery\d+\((.*)\)', content, re.M)
    if matched:
        data = json.loads(matched.group(1))
        price = float(data["stock"]["jdPrice"]["p"])
        return price
    return 0

# 获取手机的配置信息
def get_item(skuid, url):
    price = get_price(skuid)
    r = requests.get(url, verify=False)
    content = r.content
    root = etree.HTML(content)
    nodes = root.xpath('.//div[@class="Ptable"]/div[@class="Ptable-item"]')
    params = {"price": price, "skuid": skuid}
    for node in nodes:
        text_nodes = node.xpath('./dl')[0]
        k = ""
        v = ""
        for text_node in text_nodes:
            if text_node.tag == "dt":
                k = text_node.text
            elif text_node.tag == "dd" and "class" not in text_node.attrib:
                v = text_node.text
                params[k] = v
    return params

# 获取一个页面中的全部手机信息
def get_cellphone(page):
    url = "https://list.jd.com/list.html?cat=9987,653,655&page={}&sort=sort_rank_asc&trans=1&JL=6_0_0&ms=4#J_main".format(page)
    r = requests.get(url, verify=False)
    content = r.content.decode("utf-8")
    root = etree.HTML(content)
    cell_nodes = root.xpath('.//div[@class="p-img"]/a')
    client = pymongo.MongoClient()
    db = client[DB]
    for node in cell_nodes:
        item_url = fix_url(node.attrib["href"])
        matched = re.search('item.jd.com/(\d+)\.html', item_url)
        skuid = int(matched.group(1))
        saved = db.items.find({"skuid": skuid}).count()
        if saved > 0:
            print(saved)
            continue
        item = get_item(skuid, item_url)
        # 结果存入MongoDB
        db.items.insert(item)

复制代码

须要注意的是，上面的get_price和get_item函数分别从两个url获取数据，这是由于配置信息能够直接从商品页面中解析获得，而价格信息须要从另一个ajax请求里得到。爬下来的全部数据存入MongoDB。

过滤数据

爬下来的手机数据当中，信息完整的共有4700多条数据，这4700多部手机属于70个手机品牌。 这些品牌画成词云图是这样的

手机的配置主要有如下这些参数

• 是否双卡双待
• 机身材质
• CPU型号
• 内存大小
• 存储容量
• 电池容量
• 屏幕材质
• 屏幕大小
• 分辨率
• 摄像头

强哥平时用手机主要是看看书、刷刷知乎微信、买买东西，因此选购新手机的时候最关心的就是速度、容量、待机时间这几项，对摄像头、屏幕材质倒不是特别在意。考虑以上因素，在对数据作过滤的时候，我设定了如下几个条件

• CPU的品牌是高通
• 内存大小大于等于6GB
• 存储容量大于等于64GB
• 电池容量大于3000mAh
• 必须是双卡双待
• 价格在1500元之内

过滤数据的代码以下

client = pymongo.MongoClient()
db = client[DB]
items = db.items.find({})
result = preprocess(items)
df = pd.DataFrame(result)
df_res = df[df.cpu_brand=="骁龙（Snapdragon)"][df.battery_cap >= 3000][df.rom >= 64][df.ram >= 6][df.dual_sim == True][df.price<=1500]
print(df_res[["brand", "model", "color", "cpu_brand", "cpu_freq", "cpu_core", "cpu_model", "rom", "ram", "battery_cap", "price"]].sort_values(by="price"))

复制代码

首先从MongoDB里读取数据，而后建立DataFrame，对DataFrame里的数据按照上面的条件做选择。代码的最后一行将筛选出来的手机打印出来，并按价格从低到高排序。

通过了这样一轮筛选后，咱们获得了下面的38款手机

上面的几部手机配置都比较接近，可是网上对小米的评价广泛比较高，因而又在上面的列表里筛选出了全部的小米手机，获得下面7款

这里就变成了红米Note5和小米6X的PK了。价格上，二者不差上下。配置方面，网上查到红米Note5的cpu是骁龙636的（上面的表格里缺乏红米Note5的cpu型号），相比小米6X的骁龙660，636虽然性能上不如660，但更省电，并且考虑到红米Note5 4000毫安的超大容量电池，最后决定了购买红米Note 5这一款。做为一款千元机，骁龙636八核CPU、6G大内存、64G大存储、5.99英寸大视野全面屏、前置相机+后置双摄、超长的待机时间，这款手机大概算是千元机中的机皇了。

全部代码已上传github，公众号【Python与数据分析】后台回复“选购手机”可获取地址。