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本文将分析从Greek wine e-shop商店（一个希腊葡萄酒网站）中获得的数据，来看看哪种葡萄酒最受欢迎。
scraper本身相当简单，可以在GitHub页面（/Florents-Tselai/greek-wines-analysis）找到。作者将着重于通过使用标准的Python包对得到的数据（1125个独特的标签）做一些快速的探索性分析。
scraper本身暴露了一个相当简单的API。首先，请求葡萄酒页面的数据，并将数据返回给nicedict，如下所示：
In [2]:
In [3]:
Out[3]:
然后，定义一些matplotlib。
In [4]:
加载由houseofwine_gr.dump模块生成的数据转储，开发者也可以在GitHub页面找到.json，.csv和.xlsx的数据集。
In [5]:
以下是所拥有数据的视图：
In [6]:
Out[6]:
用np.nan替换空的字符串，使它们更容易处理 Pandas。
In [7]:
重命名一些包含特殊字符的列名，以便将它们用作本机DataFrame存储器。
In [8]:
我们还将适当的类型分配给列：
In [9]:
让我们将color列值从希腊语翻译成英语。
In [10]:
以下是数据集的颜色直方图。
In [11]:
以下是每种葡萄酒的简单指标分布情况：
In [12]:
如图所示，Average Rating列几乎为正态分布，μ值高达85以上。 Reddit上的Kroutoner解释了为什么会发生这种情况（并纠正了作者以前的错误）：
典型的葡萄酒评级是50-100，而不是0-100。所以看起来似乎只有一半分布，实际上是一个几乎完全的分布。此外，90分以上的葡萄酒一般被认为效果更好，销售也更好。这个事实改变了对数据的解释，也就是说大多数葡萄酒被评为好，只有一小部分被评为非常好。
为了进一步推进，来看一下tags 列。
似乎每个标签列表可以给出有关葡萄酒的各种属性（品种，甜味等）的信息。接下来，作者将这些属性分开，将tags列元素从list 转换为set列表元素，因为这样会使操作更简单。也就是说，不是在一个if x in -else-try-except-IndexError中，我们将使用set操作。
现在，做一些简单操作来提取关于甜度，温和性等信息，以下信息同样从希腊语翻译到了英语。
以下是4个属性中每一个属性的直方图：
在这一点上，开发者可以（几乎）安全地假设所有剩下的标签显示每种葡萄酒的品种信息，所以定义一个新的列来存储它们。
由于解析错误，列中出现了一些整数，我们将其过滤掉。
我们也可以添加一个布尔变量varietal。酒中的混合物只有一种的称为varietal，至少有两种混合物的称作blends。
对于varietal葡萄酒，我们设定了一个single_variety - 对于其他非varietal的葡萄酒来说，这个数值将是NaN。
让我们来看看Varietal / Blend的分布是怎样的。
这是一些指示性的情节。
In [27]:
看起来Chardonnay是最流行的品种，而Vidal和Sangiovese是最昂贵的品种。评分最高的是Malvasia，但所有品种都非常接近。
把注意力转移到blends上，我们做了一些Numpy和Scikit-Learn来产生blends的矩阵。
上面的代码简单地从这里得到：
对此：
这些是blends中出现频率最高的品种。
In [30]:
这里是一个热图，显示哪些品种通常混合在一起。
In [31]:
In [32]:
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