利用python数据分析了解你的微信好友地区，性别，个性签名

本文主要讲利用微信官方提供的itchat接口，爬取微信好友性别比例和地区分布,和个性签名词语词云情况，以便我们更有趣的了解我们的微信好友

环境：windows
技术：itchat、pandas、matplotlib、结巴分词，面向对象写法

先看下方大屏幕，对微信好友个性签名进行词语提取，并做成五角星状的词云形状

对微信好友性别地区进行分析，男朋友近600，女朋友300，还有一些未知生物存在，不小心暴露了小编的性取向，好友分布主要集中于广东和河南，可以猜下小编是哪里人

废话不多说，直接上代码

1、创建一个类，并初始化方法获取朋友信息
self.friends：数据结构列表包含字典，每个字典代表每个好友姓名、地区、签名等信息[{},{},{}]

plt.rcParams用来处理绘图显示中文问题

2、提取名字，性别，省份，城市，签名信息，并保存到新列表

3、pandas将朋友信息列表转成dataframe，并保存为csv方便查看

4、pandas的value_counts()方法可以统计每种性别和每个省份出现的次数，并由大到小排序，这里我们提取省份前15个，并转成dataframe结构
由于有些省份没有填写，为空，通过遍历，将空的省份替换成“未知”

5、绘图，参数说明+绘图方法

6、对获取到的签名数据结巴分词，提取词语，同时因为签名中很多没有意义的词，比如下图的” 的 < > ! “等特殊字符等等 ，我加载了一份我自己做的停用词，做了简单的过滤，踢出这些词语(当然如果仍有一些没踢出的话，停用词词典可以自己进行扩充)

部分停用词截图

获取词语列表后，利用python标准库中的counter方法进行列表中词汇的词频统计，得出每个词汇的词频数据，一共139个词语

7、将词语列表和词频列表传入词云方法，并进行展示