下面我将为您详细讲解用Python进行微信好友信息分析的实例教程。
1. 环境搭建
在进行微信好友信息分析之前,我们需要先搭建好相应的环境。具体步骤如下:
1.1 安装itchat库
首先,我们需要安装一个名为itchat的Python库,它可以实现通过Python控制微信的功能。
你可以通过以下命令在命令行中安装itchat:
pip install itchat
1.2 登录微信
接下来,我们需要使用itchat库登录微信,具体代码如下:
import itchat
itchat.auto_login()
运行以上代码,在登录页面扫描二维码即可登录微信。
2. 好友信息获取
完成了环境搭建后,我们可以通过itchat库轻松获取好友信息,代码如下:
friends = itchat.get_friends()
for friend in friends:
print(friend['NickName'], friend['Sex'], friend['Province'], friend['Signature'])
运行以上代码后,会获取到当前账户下的好友信息,并依次输出昵称、性别、省份、个性签名等信息。
3. 分析好友性别分布
通过好友信息获取,我们可以进行各种分析。下面以好友性别分布为例,展示如何进行分析。
# 导入库
import itchat
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 登录微信
itchat.auto_login()
# 获取好友信息
friends = itchat.get_friends()
# 统计男女人数
male = female = other = 0
for friend in friends:
sex = friend['Sex']
if sex == 1:
male += 1
elif sex == 2:
female += 1
else:
other += 1
# 绘制饼图
plt.figure(figsize=(6,6))
labels = ['Male', 'Female', 'Other']
counts = [male, female, other]
explode = [0.1, 0.1, 0.1]
plt.pie(counts, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=150, shadow=True)
plt.axis('equal')
plt.title('WeChat Friends Gender Distribution')
plt.show()
运行以上代码后,会统计分析好友性别分布,并绘制出对应的饼图。
另外,如果想要更加详细的分析,我们还可以通过pandas和seaborn库进行数据处理和可视化,代码如下:
# 将好友信息存储为DataFrame格式
df_friends = pd.DataFrame(friends)
# 只保留性别、省份、城市信息
df_sex = df_friends[['Sex', 'Province', 'City']]
# 去掉未定义的省份和城市信息
df_sex = df_sex[(df_sex['Province'] != '') & (df_sex['City'] != '')]
# 统计各省份男女性别分布
df_sex['Sex'] = df_sex['Sex'].apply(lambda x: 'Male' if x == 1 else 'Female')
df_sex_group = df_sex.groupby(['Province', 'Sex']).size().reset_index(name='Counts')
df_sex_pivot = df_sex_group.pivot(index='Province', columns='Sex', values='Counts').fillna(0)
# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(10,10))
sns.heatmap(df_sex_pivot, cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.0f')
plt.title('WeChat Friends Gender Distribution by Province')
plt.show()
以上代码会统计分析各省份男女性别分布,并绘制出对应的热力图。
希望以上代码可以帮助您实现微信好友信息的分析。
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