源碼開放：基于Pyecharts可視化分析蘇州旅游攻略

作者：尤而小屋 2021-09-09 06:40:28

大數據數據可視化

全國旅游城市終于又更新啦！以前寫過廈門、長沙、成都、西安、大連。今天帶來的是：上有天堂，下有蘇杭：蘇州來了。終于擠出時間把蘇州的旅游景點和美食的攻略寫完了。

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本文轉載自微信公眾號「尤而小屋」，作者尤而小屋。轉載本文請聯系尤而小屋公眾號。

大家好，我是Peter~

全國旅游城市終于又更新啦!以前寫過廈門、長沙、成都、西安、大連。今天帶來的是：上有天堂，下有蘇杭：蘇州來了。終于擠出時間把蘇州的旅游景點和美食的攻略寫完了。

很多年之前Peter去蘇州旅游過一次，所以還是有些印象。到現在還記得當年去的幾個景點：觀前街、留園、蘇州博物館……

個人覺得蘇州這個城市還是蠻不錯的，真的是江南城市代表。到達蘇州站，看到蘇州護城河，河街相鄰;走到城市中，房子低檐，粉墻黛瓦，老街園林到處可見;看到各種園林古跡，歷史感比較厚重;聽到當地人說話，溫婉爾雅，輕聲細語。

將來一定會找個時機再游蘇州~

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蘇州

蘇州是中國經濟高度發達的地區，是江蘇省的經濟中心、工商業和物流中心城市，也是重要的金融、文化、藝術、教育和交通中心。下面這幅圖來自維基百科，可以看到組成蘇州的幾個縣級市和區。鞏固下地理吧~

數據來源

本文中共有兩份數據：蘇州美食和蘇州景點。數據是通過爬蟲方式獲取的，文末有數據分析源碼獲取方式。

鄭重聲明：本文的數據僅作為數據分析和可視化效果展示使用，未用作其他用途;若有轉載，請注明出處~

數據效果

我們以蘇州景點的數據分析作為展示。本文亮點是所有的圖形使用的是可視化庫：pyecharts，這是一個國產的可視化庫

蘇州景點

蘇州景點的數據分析主要是從以下幾個方面展開：

導入庫

import pandas as pd 
import re 
 
# 顯示所有列 
# pd.set_option('display.max_columns', None) 
 
# 顯示所有行 
# pd.set_option('display.max_rows', None) 
 
# 設置value的顯示長度為100，默認為50 
# pd.set_option('max_colwidth',100) 
 
# 繪圖相關 
import jieba 
import matplotlib.pyplot as plt 
from pyecharts.globals import CurrentConfig, OnlineHostType   # 事先導入，防止不出圖 
from pyecharts import options as opts  # 配置項 
from pyecharts.charts import Bar, Pie, Line, Funnel, WordCloud, Grid, Page  # 各個圖形的類 
from pyecharts.commons.utils import JsCode    
from pyecharts.globals import ThemeType,SymbolType

省略相關的數據導入和數據探索部分，重點是看看數據分析的結果。蘇州景點數據有2000*8

景點分布

在這里展示的蘇州各個地方的景點個數：

c = ( 
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK)) 
    .add("", [list(z) for z in zip(df2["location"].tolist(), df2["number"].tolist())]) 
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="蘇州景點分布"), 
                    legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="80%", orient="vertical")) 
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) 
) 
 
c.render_notebook()

攻略數前10名的景點

很多的景點都有游客寫了攻略數，我們可以把攻略數作為一種參考：

景點評論數

驢友百分比

驢友百分比表示的是大致有多少的游客到過相同的景點：

園林城市

蘇州是一個園林城市，我們從數據中看到：本次獲取到的數據里面蘇州有457個和“園”相關的景點。比較出名的還是：

拙政園
留園
網師園

古城街道

蘇州也是一個歷史感很厚重的城市，數據中顯示有106條的街道：

山塘街
平江路歷史街區
觀前街

寺廟

數據中也顯示蘇州共有96個寺廟：其中最為出名的還是寒山寺

月落烏啼霜滿天，江楓漁火對愁眠，姑蘇城外寒山寺，夜半鐘聲到客船

景點詞云圖

我們獲取到的數據景點的中文名和簡介進行了詞云圖展示：

1、全部的詞云展示

2、截取前50個高頻詞

通過兩種詞云圖的展示，我們發現蘇州的景點中：

公園是比較多的
各種館，比如：博物館、展覽館、藝術館、美術館等也很豐富
文化氣息濃厚：文化、文物保護、建筑等

蘇州美食

蘇州美食數據有2000條，6個字段。

得分分布

得分這個字段的分布情況。得分為0.0表示沒有得分

從上圖中我們可以看到很多店是沒有評分的。接下來，我們看看評分為5分的都是哪些店鋪(取前10名)

牛排店
知名酒店
咖啡廳

消費均價

對字段“均價”的統計分析，分類的規則：

def price(x): 
    if x < 20: 
        return "很便宜" 
    if x < 50: 
        return "價格親民" 
    if x < 100: 
        return "可以接受" 
    if x < 200: 
        return "人均消費較高" 
    else: 
        return "高檔餐廳"

利用下面的代碼進行餅圖的繪制：

c = ( 
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK)) 
    .add("", [list(z) for z in zip(df5["分類"].tolist(), df5["數量"].tolist())]) 
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="蘇州美食店鋪均價數量占比分布",subtitle="備注：排除沒有均價店鋪"), 
                    legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="80%", orient="vertical")) 
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) 
) 
 
c.render_notebook()