【python】数据分析实战：分析全国旅游景点数据，暑假还不知道去哪玩的看过来
【python】数据分析实战：分析全国旅游景点数据，暑假还不知道去哪玩的看
过来
前⾔
暑假是学⽣⽼师们拥有的最长假期，这么长的假期，光待在家⾥太浪费了，何不选择⼀个好去处，欣赏欣赏夏季的美景?当然，并不是所有地⽅都适合这个时节去的，那么，暑假适合去国内那些地⽅旅游呢?现在我们学习了python，当然要⽤不⼀样的⽅式来选择旅游景点，利⽤⼤数据的神奇之处，我们⼀起来分析全国的旅游景点数据，选出最佳旅游景点。
旅游出⾏数据分析
⼀、读⼊数据
1、导⼊包
import numpy as np
import pandas as pd
import os
from pyecharts.charts import Bar, Pie, Map, Page, BMap, Scatter
from pyecharts import options as opts
2、获取⽂件路径
data_files = os.listdir('E:/py练习/数据分析/旅游⽹站数据/data/')
3、循环读取
df_all = pd.DataFrame()
for file in data_files:
df_one = pd.read_excel('E:/py练习/数据分析/旅游⽹站数据/data/{}'.format(file))
df_all = df_all.append(df_one, ignore_index=True)
df_all.head()
⼆、数据清洗和数据预处理
1、复制⼀份并删除重复值
df_qa = py()
df_qa.drop_duplicates(inplace=True)
df_qa.shape
2、提取省份
df_qa['province']= df_qa.districts.str.split('·').apply(lambda x:x[0])
3、计算销售额
df_qa['sales_volume']= df_qa['saleCount']* df_qa['qunarPrice']
实木地板安装df_qa.head()
三、数据可视化
1、各星级景点数量
# 1.景点星级分布
star_num = df_qa['star'].value_counts()
# 数据对
data_pair =[list(z)for z in zip(star_num.index, star_list())]
马兰花歌曲
# 饼图
pie1 =Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='900px', height='750px'))
pie1.add(
series_name="num",
radius=["35%","60%"],
data_pair=data_pair,
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],
},我的电脑图标
"hr":{
"borderColor":"#aaa",
"width":"100%",
"borderWidth":0.5,
"height":0,
},
"b":{"fontSize":16,"lineHeight":33},
"per":{
"color":"#eee",
"backgroundColor":"#334455",
"padding":[2,4],调整心态的方法
"borderRadius":2,
},
},
)
,
)
pie1.set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="left", pos_top='30%', orient="vertical"),                    title_opts=opts.TitleOpts(title='全国景点星级分布'))
pie1.set_series_opts(
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a} <br/>{b}: {c} ({d}%)")
)
2、全国各省份景点数量Top15
# 国内城市top10
city_top10 = df_qa.province.value_counts()[:15]
# 条形图
bar1 =Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='900px', height='750px'))
bar1.add_xaxis(city_list())
bar1.add_yaxis("省份", city_list())
bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全国景点数量Top10"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1200))
3、各省份销量热⼒图
saleCount_num = upby('province')['saleCount'].sum().sort_values(ascending=False)
# 地图
map1 =Map(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
map1.add("",[list(z)for z in zip(saleCount_list(), saleCount_list())],        maptype='china')
map1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='各省份销量热⼒图'),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=80000))
4、景点门票销量排⾏分析Top20
sales_rank = df_qa.pivot_table(index='sightName', values='saleCount', aggfunc='mean') sales_rank = set_index()
sales_rank['saleCount']= sales_rank['saleCount'].astype('int')
sales_rank = sales_rank.sort_values('saleCount', ascending=False)[:20]
sales_rank = sales_rank.sort_values('saleCount', ascending=True)
bar2 =Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
bar2.add_xaxis(sales_list())
bar2.add_yaxis("景点", sales_list())
bar2.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="景点门票销量排⾏分析Top20"))
bar2.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))
bar2.set_colors(['#D02C2A'])
5、景点门票销售额排⾏分析Top20
sales_rank_2 = df_qa.pivot_table(index='sightName', values='sales_volume', aggfunc='mean') sales_rank_2 = sales_set_index()明星大侦探恐怖童谣
sales_rank_2['sales_volume']= sales_rank_2['sales_volume'].astype('int')
sales_rank_2 = sales_rank_2.sort_values('sales_volume', ascending=False)[:20]
sales_rank_2 = sales_rank_2.sort_values('sales_volume', ascending=True)
bar3 =Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
bar3.add_xaxis(sales_rank_list())
bar3.add_yaxis("景点", sales_rank_2.list())
bar3.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="景点门票销售额排⾏分析Top20"))
洗衣机排名bar3.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))
bar2.set_colors(['#D02C2A'])
结语
这⾥就没有带⼩伙伴⼀起从爬旅游⽹站的数据开始做了，本次爬取的旅游⽹站数据是去哪⼉⽹的数据，如果还有不会爬⾍的⼩伙伴可以去看我以前的博客，如果有⼩伙伴想偷懒，也可以直接私信林哥，林哥可以直接把数据给到⼤家，⼤家可以尝试着做⼀做这个项⽬，可以尝试不同的风格，不同的⾊彩，做出来还是挺有成就感的。
喜欢林哥的⽂章可以给林哥点点关注，⼀键三连，以后林哥会经常出⼀些⼲货来帮助⼤家学习编程
愿⼤家都能在编程这条路，越⾛越远。

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