个人兴趣爱好，通过python对微信朋友圈进行了分析,主要对微信好友进行提取，对好友地区分布，签名等进行可视化

需要安装包如下：

pip3 install itchat
pip3 install pandas
pip3 install echarts-countries-pypkg
pip3 install echarts-china-provinces-pypkg
pip3 install echarts-china-cities-pypkg
pip3 install pyecharts
pip3 install jieba
pip3 install wordcloud
pip3 install numpy

获取微信圈好友信息

def get_attr(friends, key):
    return list(map(lambda user: user.get(key), friends))

def get_friends():
    itchat.auto_login(hotReload=True)
    friends = itchat.get_friends()
    users = dict(province=get_attr(friends, "Province"),
                 city=get_attr(friends, "City"),
                 nickname=get_attr(friends, "NickName"),
                 sex=get_attr(friends, "Sex"),
                 signature=get_attr(friends, "Signature"),
                 remarkname=get_attr(friends, "RemarkName"),
                 pyquanpin=get_attr(friends, "PYQuanPin"),
                 displayname=get_attr(friends, "DisplayName"),
                 isowner=get_attr(friends, "IsOwner"))
    return users

itchat.auto_login(hotReload=True) 登录微信圈好友，hotReload参数表示短时间内不需要扫码可登陆(在项目下生成itchat.pkl文件)，执行上述代码，弹出登录二维码，只需要拿出手机—>扫码登录即可。处理后数据为一个dict

数据分析

• 好友性别
  先来看下朋友圈好友性别比例

def sex_stats(users):
    df = pd.DataFrame(users)
    sex_arr = df.groupby(['sex'], as_index=True)['sex'].count()
    data = dict(zip(list(sex_arr.index), list(sex_arr)))
    data['不告诉你'] = data.pop(0)
    data['帅哥'] = data.pop(1)
    data['美女'] = data.pop(2)
    return data.keys(), data.values()

def create_charts():
    users = get_friends()
    page = Page()
    style = Style(width=1100, height=600)
    style_middle = Style(width=900, height=500)
    data = sex_stats(users)
    attr, value = data
    chart = Pie('微信性别')  # title_pos='center'
    chart.add('', attr, value, center=[50, 50],
              radius=[30, 70], is_label_show=True, legend_orient='horizontal', legend_pos='center',
              legend_top='bottom', is_area_show=True)

pandas 为数据分析工具，类似数据库中的表。df.groupby(['sex'], as_index=True)['sex'].count() 按性别统计好友数，Pie为环形图类。帅哥占比65.3，美女31.51，本人屌丝程序员一枚，所有帅哥比较多

好友性别分析

• 省份分布
  再来看看各省份好友分布情况

def gd_stats(users):
    df = pd.DataFrame(users)
    data = df.query('province == "广东"')
    res = data.groupby('city', as_index=True)['city'].count().sort_values()
    attr = list(map(lambda x: '%s市' % x if x != '' else '未知', list(res.index)))
    return attr, list(res)
def create_charts():
    page.add(chart)
    data = prov_stats(users)
    attr, value = data
    chart = Map('中国地图', **style.init_style)
    chart.add('', attr, value, is_label_show=True, is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
    page.add(chart)
    chart = Bar('柱状图', **style_middle.init_style)
    chart.add('', attr, value, is_stack=True, is_convert=True, label_pos='inside', is_legend_show=True,
              is_label_show=True)
    page.add(chart)
    data = gd_stats(users)
    attr, value = data
    chart = Map('广东', **style.init_style)
    chart.add('', attr, value, maptype='广东', is_label_show=True, is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
    page.add(chart)
    chart = Bar('柱状图', **style_middle.init_style)
    chart.add('', attr, value, is_stack=True, is_convert=True, label_pos='inside', is_label_show=True)
    page.add(chart)
    page.render()

好友省份分布

• 好友山东省分布

def gd_stats(users):
    df = pd.DataFrame(users)
    data = df.query('province == "山东"')
    res = data.groupby('city', as_index=True)['city'].count().sort_values()
    attr = list(map(lambda x: '%s市' % x if x != '' else '未知', list(res.index)))
    return attr, list(res)

山东省分布