怎么用Python制作一份可视化的旅行攻略
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数据预处理
对于获取的数据,我们需要进行进一步的处理以满足分析的需求,我们主要做的数据处理步骤如下:
删除重复值
修正字段
删除不需要字段
具体代码实现
#数据读取 import pandas as pd import re #数据读取 base_data = pd.read_excel('trip_data_merge.xlsx') #删除重复值 base_data.drop_duplicates(inplace=True) #分析中不需要的字段 base_data = base_data.drop(['链接'], axis=1) #字段修正,方便统计 base_data['天数']= base_data['天数'].apply(lambda x :re.sub("\D", "", x) ) base_data['照片数']= base_data['照片数'].apply(lambda x :re.sub("\D", "", x) ) base_data['费用']= base_data['费用'].apply(lambda x :re.sub("\D", "", str(x) )) base_data['费用'] = base_data['费用'].apply(lambda x : eval(x) if len(x)>0 else 0 ) base_data['date']= base_data['出发日期'].apply(lambda x :x.split( )[0] ) base_data['date_year']= base_data['出发日期'].apply(lambda x :x.split( )[0][:4]) base_data['阅读数']= base_data['阅读数'].apply(lambda x : int(re.sub("\D", "", str(x)))*10000 if str(x).find('万') else x)
数据分析、可视化
费用问题
外出旅行,首先要考虑的肯定的费用问题。因疫情原因,在费用的数据分析统计中,我们剔除了2020年的数据,考虑了2017年、2018年、2019年的数据。
上海游客人群分布
马尔代夫游客逗留时长
核心代码展示
#上海游客旅游逗留天数占比 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.faker import Faker c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(list(base_data_city_day_sh['天数']), list(base_data_city_day_sh['num']))], radius=["40%", "55%"], label_opts=opts.LabelOpts( position="outside", formatter="{a|{a}}{abg|}\n{hr|}\n {b|{b}: }{c} {per|{d}%} ", background_color="#eee", border_color="#aaa", border_width=1, border_radius=4, rich={ "a": {"color": "#999", "lineHeight": 22, "align": "center"}, "abg": { "backgroundColor": "#e3e3e3", "width": "100%", "align": "right", "height": 22, "borderRadius": [4, 4, 0, 0], }, "hr": { "borderColor": "#aaa", "width": "100%", "borderWidth": 0.5, "height": 0, }, "b": {"fontSize": 16, "lineHeight": 33}, "per": { "color": "#eee", "backgroundColor": "#334455", "padding": [2, 4], "borderRadius": 2, }, }, ), ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="上海游客逗留时间占比")) .render("上海游客逗留时间占比.html") )
词云图
import stylecloud from IPython.display import Image # 用于在jupyter lab中显示本地图片 result_gap = ' '.join(result) # 绘制词云图 stylecloud.gen_stylecloud(text=result_gap, max_words=1000, collocations=False, font_path=r'msyh.ttf', icon_name='fas fa-plane-departure', size=624, output_name='打卡词云图.png') Image(filename='打卡词云图.png')
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新闻标题:怎么用Python制作一份可视化的旅行攻略
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