利用python进行微信好友分析

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本文主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为itchat，pandas，pyecharts等

1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码如下：

import itchat

import pandas as pd

from pyecharts import Geo, Bar

itchat.login()

friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]

def User2dict(User):

    User_dict = {}

    User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN"

    User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN"

    User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0

    User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN"

    User_dict["Province"] = User["Province"] if User["Province"] else "NaN"

    return User_dict

friends_list = [User2dict(i) for i in friends]

data = pd.DataFrame(friends_list)

data.to_csv('wechat_data.csv', index=True)

2、对获取到的数据进行分析。

主要分析了男女比例，以及好友所在城市分布，并且在地图上面展示了微信好友的分布情况。另外其他的数据读者可以自己去分析，这里只是提供一个引导而已。



import pandas as pd

from pyecharts import Geo, Bar

def Cal_mVw(data):

    result = {}

    for i in data:

        if i == 1:

            result["man"] = result.get("man", 0) + 1

        elif i == 2:

            result["woman"] = result.get("woman", 0) + 1

        else:

            result["unknown"] = result.get("nunknown", 0) + 1

    return result

def count_city(data):

    result = {}

    for i in data:

        if data is not "NaN" or data is not "nan":

            result[i] = result.get(i, 0) + 1

    return result

data1 = pd.read_csv('wechat_data.csv', encoding='GBK')

manVSwoman=Cal_mVw(data1["Sex"])

#print(manVSwoman)

bar = Bar("个人微信好友男女比例")

bar.add("男女人数", ["男", "女", "不详"], [139, 75, 1])

bar.render()

city=count_city(data1["City"])

geo = Geo("微信好友分布", "", title_color="#fff", title_pos="center",

width=1200, height=600, background_color='#404a59')

#attr, value = geo.cast(city)

geo.add("", city.keys(), city.values(), visual_range=[0, 30], visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True)

geo.show_config()

geo.render()

男女比例画出来的图如下所示

获取到的好友分布情况如下图所示：

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巴特西

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