das进行了清洗：

    # 价格清洗

    df['价格'] = df['价格'].str.replace('￥', '').astype(float)

    # 评价数清洗（简化处理，将“万+”乘以10000）

    def clean_commit(x):

    if '万' in str(x):

    return float(str(x).replace('万+','').replace('万','')) * 10000

    else:

    return float(str(x).replace('+',''))

    df['评价数'] = df['评价数'].apply(clean_commit)

    清洗后，他进行了快速的探索性分析：

    1. 价格分布：用df['价格'].describe()和直方图查看。初中数学教辅价格主要集中在20-60元区间，均价约35元，但也有少数高端教辅（如竞赛专题）价格超过100元。

    2. 销量（评价数）与价格关系：绘制散点图，发现评价数（粗略代表销量）与价格呈微弱负相关，但高评价的爆款往往集中在30-50元这个“黄金价格带”。

    3. 店铺分析：发现销量高的店铺，除了官方自营，主要是几家大型专营教辅的图书专营店。个人小店铺销量普遍很低。

    4. 竞品初步观察：筛选出评价数最高的前20本书，查看其书名、特点。发现畅销品集中在几个系列（如“五年中考三年模拟”、“教材全解”、“实验班”等），且名称中常包含“必刷题”、“压轴题”、“冲刺”等关键词，紧扣应试痛点。

    第七天：整合与洞察。

    他将两份数据（京东、当当）合并，去重（基于书名和价格），得到一个包含312条记录的“初中数学教辅市场样本数据”。他用新学的plotly制作了交互式仪表盘雏形，可以按价格区间、店铺类型、评价数范围进行筛选和查看。

    在“商业洞察日记”中，他记录了这次爬虫实践的完整过程和主要发现：

    【技能实践：爬虫抓取教辅价格数据】

    • 目标：获取电商平台初中数学教辅公开数据，用于市场分析。

    • 过程：

    1. 技术路径：requests + BeautifulSoup + pandas。应对了动态加载、反爬休眠、数据清洗等典型问题。

    2. 数据量：最终获得312条有效商品记录（京东156，当当189，去重后）。

    3. 主要挑战：动态数据加载（京东）、数据字段缺失与异常、不同网站结构差异。

    • 核心发现（数据层面）：

    1. 价格区间集中：20-60元为主，均价~35元。为知识产品定价提供参考基准。

    2. “黄金价格带”：30-50元区间聚集了最多高销量商品。

    3. 畅销品特征：系列化、命名直击痛点（“必刷”“冲刺”“压轴”）、品牌（出版社/系列）效应明显。

    4. 渠道集中：销量向头部品牌店铺和大型专营店集中，小卖家难突围。

    • 对现有“教辅现金流”项目的启示：-->>

本章未完，点击下一页继续阅读