在之前的文章中，我们已经把WordPress.org上的所有插件信息爬取下来，并分析了一些关于插件开发者的结论。本次是针对是插件的信息做一些简单分析。
分析插件的维度也有不少，比如下载量、安装量、tag/分类，甚至代码本身。针对每个维度也能提出一些有意思的问题角度。
总下载量是多少？下载量前十名是哪些？哪些分类的插件量下载量比较大？下载量和评分、插件描述文字之间是不是有什么关系？哪些插件是版本帝，版本更新比较快？这些都可以是一些角度，虽然未必有什么实际意义，也算是“Just for fun” 吧。
关于代码本身的分析，国外也有比较专业的网站和团队在做，比如有专门做WordPress插件的安全分析的团队 WPWhiteSecurity.com , 也有专门分析一个网站所使用的各种插件、技术栈的专业团队。总之，可以分析的内容是很多的。本次仅做一些简单的分析，也是抛砖引玉。
关于插件下载量
插件下载量总览
一碗米饭总共有多少粒米？这个总和数据的参考意义其实不大。同理，所有插件的所有历史下载量总和，只能算一个比较好玩的数据，可以作为一个WordPress市场份额的感性指标。这个数据很好计算，直接使用 pandas.DataFrame.sum 即可，sum会返回指定轴上值的和.
pandas.DataFrame.sum
简单加总一下可以看到，WordPress的插件被下载了将近30亿次，天文数字。作为一个参照，可以看下WordPress各个版本的下载总量：1478295868 ，14亿次
WordPress各个版本的历史下载量
召唤出老朋友describe查看之后，可以清晰的看出，总共54421个插件，每个插件的平均下载次数为53,849次，最少的为0次，最多的为1.5亿次，WordPress的插件下载量还是非常活跃的。
下载量Top 10的插件
获取下载量的排行，可以直接用nlargest来进行排序。nlargest()的优点就是能一次看到最大的几行，而且不需要排序，索引还是按照之前的索引。
pandas.DataFrame.nlargest
下载最多的WordPress插件
前10个里面有两个是SEO相关的，互联网上在流量获取成本越来越高，看来SEO确实还是刚需；还有著名的电商插件WooCommerce，可见WordPress也在CMS之外成为了中小企业自建电商平台的主要选择。下面就是插件下载量前十名的列表，都是明星插件，没用过的也基本都听过，耳熟能详的了
Yoast SEO 最强大最全能的最专业的SEO插件
Akismet Anti-Spam 是WordPress默认安装的插件，目标是帮助网站来过滤垃圾留言
Jetpack by WordPress.com 是WORDPRESS.com官方出品的怪兽级插件，这个插件里面集成了30个左右的网站常用的辅助功能
Wordfence Security – Firewall & Malware Scan最强WordPress安全插件
Contact Form 7 史上最受欢迎的WordPress表单插件
WooCommerce WordPress上的电子商务插件之王 , 电子商务世界的皇冠上的宝石，
All in One SEO Pack 不输Yoast的SEO利器
Google Analytics Dashboard Plugin for WordPress by MonsterInsights只需点击几下即可启用所有高级Google分析跟踪功能
WP Super Cache 是WordPress 官方开发人员Donncha 开发，是当前最高效也是最灵活的WordPress 静态缓存插件。
WordPress Importer 官方产品的WorPress数据导入插件
下载量的区间分布
我们的数据文件中，下载量是精确到个位的，其实有时候并不需要这么精细的粒度，比如在分类汇总的时候就可以使用更粗的粒度。下面来看看插件下载量的区间分布，把具体的下载量的数据分个等级，拉平到一个居间内，看看0-1000的有多少，1000-10000之间的有多少等等。
一种方式是把下载量都除以10，用倍数来划分区间，比较麻烦
最方便的方式就是直接使用对数函数，然后把对数值向下取整，就是各自的区间了。主要用到以下几个函数：
np.floor 返回不大于输入参数的最大整数。 即对于输入值 x ，将返回最大的整数 i ，使得 i <= x。 注意在Python中，向下取整总是从 0 舍入。
np.log(a) np.log10(a) np.log2(a) : 计算各元素的自然对数、10、2为底的对数 。numpy的强大之处是可以直接对数组的所有元素进行计算。
这里有一个地方需要注意下，有的插件的下载量是0，根据对数的定义：
如果a的x次方等于N(a>0，且a不等于1)，那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN。其中，a叫做对数的底数，N叫做真数。
0没有对数，在numpy中取0的对数，会得到-inf(Infinity(无穷大）)那么处理办法也有几种：
- 删除相关数据：如果不影响整体数据分析，可以考虑去除相应行和列，直接把下载量为0的排除掉。
- 数值替换：
- 事先替换：把零值替换成为一个“非常小的非零值”再取对数
- 事后替换：先把所有数据都取对数，然后把
-inf全部替换为0
每种方法的代码略有不同，这里我采用的是事先删除的方式，因为下载为零的插件只有几个而已，并不影响分析。下面是具体代码：
基于range这个数据，可以很方便的把插件按下载量几个档次：个、十、百、千、万、十万、百万、千万、亿。按range汇总看下每个档次的插件有多少个：
每个下载量区间的插件数量
肉眼可以看出，数量最多的一档几种在range 3，也就是1,000-10,000 这一档。能到达7（千万级）、8（亿级）这两个级别的实属凤毛麟角。
进一步看一下，range 4（万级）以上的插件数量总共占了多少呢？
看出什么来了吗？典型的二八法则啊！20%的插件占了总下载量的97% ！
帕累托法则（英语：Pareto principle，也被称为 80/20 法则、关键少数法则、八二法则）[1] 指出，约仅有20%的变因操纵着80%的局面。也就是说：所有变量中，最重要的仅有20%，虽然剩余的80%占了多数，控制的范围却远低于“关键的少数”
还可以看出一个结论，下载量在range 5(十万级)的插件总数占了4%，也就是说能进入十万级俱乐部已经算是很成功的插件了。
下载量的与其他因素的关系
上面我们看到了一些插件下载量的总体概览，旱的旱死，涝的涝死，5万多个插件的下载量是很不平均，这也是很正常的，取决于很多方面的因素，比如功能是不是刚需、代码质量、营销推广、技术支持等等因素，也有正规军和业余爱好者之分。这些都是一些不好量化的东西，不过也有一些数据可以结合起来看看，是不是会对下载量有一定的影响，比如可以把这几个数据取出来一起分析：
- “rating”：数值类型，插件的评分
- “num_ratings”：数值类型， 评分的人数
- “support_threads”: 数值类型，该插件在WordPress.org上的用户求助帖子数量
- “support_threads_resolved”: 数值类型，用户的帖子被解决的数量
"description"：字符串类型，插件的描述文字，这个描述的字数作为数值其实也可以作为一个指标
评分还有更新的指标，比如打5星的多少人，打4星的多少人等等，为了简化一点，评分只取一个打分人数即可，这个基本能反映出用户的反馈度；同样的原理，帖子也只取一个问题解决数量即可，这个能反映出开发者对用户问题的技术支持的响应度。所以，一共有四个维度：下载量、打分数、问题解决数、描述文字字数。这些维度各自之间的数据量级差别太大，从0到亿都有，直接拿来做图基本上什么都看不到，所以全部把他们都取对数，缩小到同一个刻度。那么这四个数据之间有什么关系呢？具体请看代码和图表：
下载量、打分数、问题解决数、描述文字字数的两两关系
这是一个信息量极大的散点图矩阵，一行简单的代码就能够让我们得到整个图，令人惊叹。还可以根据需要再做进一步的美化和调整，具体可以参考这篇文章：如何利用散点图矩阵进行数据可视化
散点图矩阵会构建两种基本图形：直方图和散点图。位于对角线位置的直方图让我们看到了每一个变量的分布，而对角线上下的散点图则展示了变量两两之间的关系。例如，第一列几个散点图就展示了 下载量（downloaded） 和 评分数、问题解决数、描述字数 之间的关系。可以看出下载量越大的插件打分人数越高、问题解决数也较高，而插件描述字数和下载量之间就看不出什么特别明显的关系，也有下载量很高但描述很少的，也有描述文字写的很多但下载量寥寥的。
关于插件分类
最后，看一下插件的分类的情况。WordPress的插件没有明确的用途目录分类，使用的是tag机制，是一种比较松散的内容分类方式，有好处也有不方便之处。
每个插件都有可以有很多个tag，为了统计每个tag的总下载量，需要做一下数据结构的转换，代码如下：
从各个TAG的下载总量和插件数量可以看出来SEO、性能、安全、备份、电商、内容建设等等是最大的刚需。下一次，将就这几方面做一些优秀插件的推荐，敬请期待！
