Python爬取奶茶店数据分析哪家最好喝以及性价比

针对这个问题，我会从以下几个方面进行详细讲解：

1. 数据采集
2. 数据分析
3. 性价比计算
4. 最终结论

1. 数据采集

为了获取奶茶店的相关数据，需要进行数据采集。在Python中，常用的数据采集库有requests、urllib和scrapy。这里以requests库为例。

首先，需要确定数据采集的目标网站。在本例中，我们选取了三个常见的奶茶品牌：喜茶、奈雪の茶和清茶饮。

接下来，我们需要确定采集的数据类型。在本例中，我们需要获取数据的包括奶茶店的名称、评分、人均价格和地址等信息。可以在浏览器中打开目标网站，使用开发者工具查看元素，从而确定需要获取的HTML标签和CSS选择器。

下面是以喜茶为例编写的获取页面HTML源代码和数据提取相关信息的Python示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

#定义请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

#定义目标网址
url = 'https://www.dianping.com/search/keyword/5/10_%E5%96%9C%E8%8C%B6'

#获取html源代码
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.content

#解析html源代码
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
shops = soup.select('.shop-list li .txt')

#循环输出每个店铺信息
for shop in shops:
    name = shop.select('.tit h4')[0].text.strip()
    star = shop.select('.comment')[0].text.strip()
    avg_price = shop.select('.comment .mean-price')[0].text.strip()
    addr = shop.select('.tag-addr .addr')[0].text.strip()
    print('名称：{}，评价：{}，均价：{}，地址：{}'.format(name, star, avg_price, addr))

2. 数据分析

对于数据分析，我们需要对采集下来的数据进行清洗和处理，以得到我们需要的结果。在这个例子中，我们需要确定哪家奶茶店最好喝，需要根据评分数据进行排名。

这里使用pandas库和numpy库进行数据分析和处理。首先我们需要将采集的数据存储为pandas数据框，然后对评分进行处理，并按评分进行排序。

下面是以喜茶为例的Python示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import numpy as np

#定义请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

#定义目标网址
url = 'https://www.dianping.com/search/keyword/5/10_%E5%96%9C%E8%8C%B6'

#获取html源代码
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.content

#解析html源代码
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
shops = soup.select('.shop-list li .txt')

#存储数据为pandas数据框
data = []
for shop in shops:
    name = shop.select('.tit h4')[0].text.strip()
    star = float(shop.select('.comment')[0].text.strip())
    avg_price = float(shop.select('.comment .mean-price')[0].text.strip().replace('￥', ''))
    addr = shop.select('.tag-addr .addr')[0].text.strip()
    data.append([name, star, avg_price, addr])
df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'star', 'avg_price', 'addr'])

#计算评分和价格的均值和标准差
mean_star = np.mean(df['star'])
std_star = np.std(df['star'])
mean_price = np.mean(df['avg_price'])
std_price = np.std(df['avg_price'])

#标准化评分和价格
df['normalized_star'] = (df['star'] - mean_star) / std_star
df['normalized_price'] = (df['avg_price'] - mean_price) / std_price

#计算性价比
df['cp_value'] = df['normalized_star'] / df['normalized_price']

#按性价比排序
df_sorted = df.sort_values(by='cp_value', ascending=False)
print(df_sorted[['name', 'star', 'avg_price', 'addr', 'cp_value']])

3. 性价比计算

针对本例，我们需要根据采集得到的评分和人均价格计算出所有店铺的性价比，并进行排名。

在数据分析一节已经展示了如何使用numpy库来计算每个店铺的性价比，并利用pandas库进行排序和显示。

4. 最终结论

根据以上分析所得，我们可以看出在目标网站中哪家奶茶店最好喝以及性价比最高。

这就是针对这个问题的完整攻略，其中包括数据采集、数据分析和最终结论等内容。另外，需要注意的是，本攻略中仅提供了一种相对简单的数据采集和处理示例，实际应用中需要根据具体情况进行修改和拓展。