京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者: 俊欣
来源:关于数据分析与可视化
前不久,小编刷到这样一条短视频,“1.7亿的90后仅有约1000万对结婚,结婚率不到10%”,当然我们也无法查实当中数据的来源以及真实性,不过小编倒是总能听说身边的朋友在抱怨脱单难、找不到合适的对象。
今天小编通过Python写了一个简单的脚本在抓取公开的相亲文案,看看在相亲的都是些什么样的人?他们的择偶标准又是什么样子的?什么样子的人更加容易脱单?
我们引入需要用到的库,这里用到Python当中的requests库来发送和接受请求,通过正则表达式re这个库来解析数据
import requests
from tenacity import * import re import time
很多时候对遇到请求超时的情况,因此当出现一次错的时候,我们会多尝试几次,因此这里使用retry装饰器来多次尝试
@retry(stop=stop_after_attempt(5)) def do_requests(url):
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10) return response.text
我们抓取的数据包括出生年份、身高/体重、学历、收入、职业、自我介绍、择偶标准、车房情况等等,都是通过正则表达式re库来实现的,
date_of_birth = re.compile("<br/>①出生年月/星座(.*?)<br/>", re.M | re.S) sex = re.compile("<br/>【基本资料】(.*?)<br/>") height = re.compile("<br/>②身高/体重(.*?)<br/>") education = re.compile("<br/>⑤学历(.*?)<br/>") jobs_1 = re.compile("<br/>⑥职业(.*?)<br/>") income = re.compile("<br/>⑦月均收入(.*?)<br/>") married = re.compile("<br/>⑨有无婚史(.*?)<br/>") house_cars = re.compile("<br/>⑧车房情况(.*?)<br/>") self_intro = re.compile("<br/>⑪ 自我介绍(.*?)<br/>") requirements = re.compile("<br/>【择偶标准】<br/>(.*?)</a>") family_member = re.compile("<br/>⑩家庭成员(.*?)<br/>")
下面我们通过pyecharts库来绘制一下分析的结果,对了,要是读者朋友不知道怎么使用pyecharts这个库,可以阅读一下小编写的上几篇文章,都是非常干货的
我们先来看一下性别比例,从分布来看,女生前来相亲的比例更高,主要也是因为数据源是来自北京、上海、杭州等大城市的相亲介绍,大城市中似乎女生脱单更加困难一些,
我们再来看一下单身的女性的特征,首先她们的年龄主要集中在94、93以及95年左右,正好都是处在适婚的年龄
而她们的学历,本科占到了绝大多数,基本上都有本科的学历,而大专的占比排在第二,硕士和博士处于少数
另外小编也对单身女性的星座做了一个统计,发现处女座、天秤座以及射手座、白羊座的女性单身率略高一些
最后,我们来看一下她们的择偶标准吧,小编将她们的择偶标准单独提取出来,然后绘制成了词云图
review_list = []
reviews = get_cut_words("".join(df_girls["requirements"].astype(str).tolist()))
reviews_counter = Counter(reviews).most_common(200)
print(reviews_counter)
for review in reviews_counter:
review_list.append((" " + review[0] + " ") * review[1])
stylecloud.gen_stylecloud(text=" ".join(review_list), max_words=500, collocations=False,
font_path="KAITI.ttf", icon_name="fab fa-apple", size=653,
output_name="4.png")
最后呈现出来的样子如下图所示
可见相亲市场上的女生,她们首先是希望男方是要有房有车的,其次要是男方之前存在婚史,女生会比较介意,然后要是有稳定的工作、有能力有责任心,通常都会给女生留下比较好的印象,而至于外在条件上,大多数女生的回答则是身高在175-180左右,年龄在90-97年之间。
近年来,随着人们思想观念的改变,相亲也逐渐得到年轻人的接受与认可,特别是对于那些圈子比较窄,接触不到异性的人而言。小编希望每个人都能够在最后收获爱情,拥有美好的生活。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13