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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22