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摘要：在《》中，我们详细分享了框架捕获App数据的过程，并对捕获的数据进行了进一步的清理。在本次分享中，我们将对抓取到的数据进行探索性分析，让您了解App市场的现状。
4.数据分析
我们主要从整体和分类维度来分析应用下载量、评分、数量等指标。
4.1.总体情况4.1.1。下载排行
首先，我们来看一下应用程序的下载量。大多数时候我们在下载app的时候，下载量是一个非常重要的参考指标，因为大多数app的下载量都比较小，很难在柱状图中看到趋势，所以我们选择对数据进行分段并将其离散化为直方图，绘图工具使用的是。
可以看到，下载量低于10万的App多达个（占总数的84%），下载量超过万的App仅有20个。要开发一款盈利的应用程序，用户下载量尤为重要。从这个角度来看，大多数App的处境都比较尴尬，至少在宽平台上是这样。
代码实现如下：
1frompyechartsimportBar2#下载量分布3bins=[0,10,,,00]4group_names=[万]5cats=pd.cut(df[download],bins,labels=group_names)#用pd.cut()方法进行分段6cats=pd.value_counts(cats)7bar=Bar(App下载数量区间分布,绝大部分App下载量低于10万)8#bar.use_theme(macarons)9bar.add(10App数量(个),11list(cats.index),12list(cats.values),13is_label_show=True,14is_splitline_show=False,15)16bar.render(path=download_interval.png,pixel_ration=1)
让我们来看看下载次数最多的20个应用程序是哪些：
可以看到，这里的“酷安”App以0万+的下载量遥遥领先，是第二名陌陌万下载量的近两倍。巨大的优势很容易理解。也许这是它自己的应用程序。如果你的手机上没有“宽”，说明你不是一个真正的“手机爱好者”。从图中我们还可以看到以下信息：
为了进行比较，我们来看看下载次数最少的20个应用程序。
可以看到，与之前下载次数最多的App相比，这款就显得相形见绌了，而下载次数最少的“广州智行通”也只有63次下载。
这并不奇怪。可能是app还没有推广图片管理软件app哪个好用，也可能是刚刚开发出来。这么少的下载量，评分还不错，还可以继续更新。给那些开发者点个赞吧。
虽然，这类应用不算尴尬，但真正尴尬的应该是那些下载量大、评分低的应用，给人的感觉是：“我太坏了，又爱了，别用了”你有这个能力。”。
4.1.2.分数排名
接下来我们来看看App的整体得分情况。这里，将分数分为以下4个区间，并针对不同的分数定义相应的等级。
可以发现几个有趣的现象：
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