前言

大家好汗茄，今天給大家講一講Python的綜合實(shí)戰(zhàn)演練內(nèi)容——以大眾都非常喜愛的火鍋為例，如何用我們掌握的Python語(yǔ)言铭若，去獲取全國(guó)不同城市火鍋店數(shù)量情況洪碳，并將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示呢？
接下來(lái)我將帶大家實(shí)現(xiàn)這一操作叼屠，以某度地圖數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)瞳腌，通過(guò)Python技術(shù)知識(shí)去獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行可視化。呈現(xiàn)出以更加直觀的方式去瀏覽全國(guó)不同省份镜雨、不同城市的火鍋店分布情況纯趋。與此同時(shí)，文末我將給大家整理出數(shù)據(jù)可視化所需的資料，分享給大家吵冒。

1.網(wǎng)頁(yè)分析

首先先看一下數(shù)據(jù)源，在某度地圖里面按照下方操作西剥，就可以請(qǐng)求到全國(guó)的火鍋店情況（從下圖來(lái)看沒(méi)有顯示出來(lái)痹栖，但是通過(guò)Network，可以看到數(shù)據(jù)）

圖片

在network中瞭空，找到下面這個(gè)數(shù)據(jù)包

圖片

打開之后可以看到j(luò)son數(shù)據(jù)

圖片

2.獲取數(shù)據(jù)

對(duì)網(wǎng)頁(yè)分析好之后揪阿，接下來(lái)可以借助Python技術(shù)進(jìn)行獲取數(shù)據(jù)，并保存到excel中咆畏。

導(dǎo)入相關(guān)庫(kù)

import json
import requests
import openpyxl

請(qǐng)求數(shù)據(jù)

下面開始編寫請(qǐng)求數(shù)據(jù)代碼（請(qǐng)求時(shí)記得帶上headers）

###請(qǐng)求頭headers = {        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) 
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36",        'Referer':'https://map.baidu.com/@12949550.923158279,3712445.9716704674,6.28z',        "Cookie":";"你的cookie",}
##請(qǐng)求鏈接url = "https://map.baidu.com/?newmap=1&reqflag=pcmap&biz=1&from=webmap&da_par=direct&pcevaname=pc4.1&qt=s&da_src=searchBox.button&wd=%E7%81%AB%E9%94%85%E5%BA%97&c=1&src=0&wd2=&pn=0&sug=0&l=6&b=(10637065.476146251,2368134.592189369;12772445.910805061,5056757.351151566)&from=webmap&biz_forward={%22scaler%22:1,%22styles%22:%22pl%22}&sug_forward=&auth=NTSwAZUMzIaTTdWD4WAv0731cWF3MQEauxLxREHzERRtykiOxAXXw1GgvPUDZYOYIZuVt1cv3uVtGccZcuVtPWv3GuztQZ3wWvUvhgMZSguxzBEHLNRTVtcEWe1GD8zv7ucvY1SGpuxVthgW1aDeuxtf0wd0vyMySFIAFM7ueh33uTtAffbDF&seckey=c6d9c7e05d7e627c56ed46fab5d7c5c792064779599d5e12b955a6f18a1204375d1588206c94d22e4bdd1ade0ad06e78c21917e24c6223b96bc51b75ca38651a1b203a0609f126163c5e82fd0549a068e537303424837ab798acfc9088e5d76a66451c20ebd9599b41c9b4f1371850d20fa442ad464712f54c912422f4fa20b3052f8bb810f30d41c7c0e55af68f9d9d973537f03d0aa0a1d1617d78cae29b49c64c2d2dc3f44cf0f8799234b124a7a2dec18bfa011e097e31a508eae37b8603f97df8f935f04b3652f190eac52d04816f302a582c53971e515ff2e0e2b4cc30446e0bee48d51c4be8b6fe4185589ed9&device_ratio=1&tn=B_NORMAL_MAP&nn=0&u_loc=12677548,2604239&ie=utf-8&t=1618452491622"
###響應(yīng)數(shù)據(jù)response = requests.get(url,headers=headers).json()

這里的cookie可以在瀏覽器network中復(fù)制即可南捂。

圖片

通過(guò)返回的json數(shù)據(jù)可知道，我們的目標(biāo)數(shù)據(jù)在more_city中旧找，里面是列表數(shù)據(jù)是省份（provice是省份名稱溺健，num是火鍋店數(shù)量），緊接著每一個(gè)省份里都有city（列表）钮蛛，里面是對(duì)應(yīng)著省份的城市（name是城市名稱鞭缭，num是對(duì)應(yīng)城市火鍋店數(shù)量）

response = response['more_city']
for i in response:
    city = i['city']
    print(i['province'])
    print(i['num'])
    for j in city:
        print(j['name'])
        print(j['num'])

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保存到excel

省份和城市分別保存到兩個(gè)不同的excel中

outwb_p = openpyxl.Workbook()
outws_p = outwb_p.create_sheet(index=0)
outws_p.cell(row=1, column=1, value="省份")
outws_p.cell(row=1, column=2, value="數(shù)量")

outwb_c = openpyxl.Workbook()
outws_c = outwb_c.create_sheet(index=0)
outws_c.cell(row=1, column=1, value="城市")
outws_c.cell(row=1, column=2, value="數(shù)量")

##################
###在循環(huán)中寫入數(shù)據(jù)
##################

### 保存全國(guó)省份火鍋數(shù)量-李運(yùn)辰”
outwb_p.save("全國(guó)省份火鍋數(shù)量-李運(yùn)辰.xls")  # 保存
### 保存全國(guó)城市火鍋數(shù)量-李運(yùn)辰”
outwb_c.save("全國(guó)城市火鍋數(shù)量-李運(yùn)辰.xls")  # 保存

3.數(shù)據(jù)可視化

1.全國(guó)火鍋店數(shù)量分布

datafile = u'全國(guó)省份火鍋數(shù)量-李運(yùn)辰.xls'
data = pd.read_excel(datafile)
attr = data['省份'].tolist()
value = data['數(shù)量'].tolist()
name = []
for i in attr:
    if "省" in i:
        name.append(i.replace("省",""))
    else:
        name.append(i)
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
c = (
    Map()
        .add("數(shù)量", [list(z) for z in zip(name, value)], "china")
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="全國(guó)火鍋店數(shù)量分布情況"))
        .render("全國(guó)火鍋店數(shù)量分布情況.html")
)

還可以這樣畫

datafile = u'全國(guó)省份火鍋數(shù)量-李運(yùn)辰.xls'
df = pd.read_excel(datafile)
province_distribution = df[['省份', '數(shù)量']].values.tolist()
geo = Geo()
geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
geo.add_schema(maptype="china")
geo.set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=110000))
# 加入數(shù)據(jù)
geo.add('全國(guó)火鍋店數(shù)量分布情況圖2', province_distribution, type_=ChartType.EFFECT_SCATTER)
geo.render("全國(guó)火鍋店數(shù)量分布情況圖2.html")

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2.四川火鍋店數(shù)量分布

為了繪制城市的分布圖，選擇了四川省為例進(jìn)行繪制（如果要繪制全國(guó)的所有城市魏颓，那樣出來(lái)的圖密密麻麻岭辣，不美觀）

datafile = u'全國(guó)城市火鍋數(shù)量-李運(yùn)辰.xls'
data = pd.read_excel(datafile)
city = data['城市'].tolist()
values2 = data['數(shù)量'].tolist()

###四川
name = []
value = []
flag = 0
for i in range(0,len(city)):
    if city[i] =="綿陽(yáng)市":
        flag = 1
    if flag:
        name.append(city[i])
        value.append(int(values2[i]))

    if city[i] =="甘孜藏族自治州":
        name.append(city[i])
        value.append(int(values2[i]))
        break
c = (
    Map()
        .add("四川火鍋店數(shù)量分布", [list(z) for z in zip(name, value)], "四川")
        .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="四川火鍋店數(shù)量分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()
    )
        .render("四川火鍋店數(shù)量分布.html")
)

寫在最后（附實(shí)用學(xué)習(xí)資料）

本篇文章的內(nèi)容旨對(duì)可視化實(shí)戰(zhàn)操作做一個(gè)簡(jiǎn)單的舉例分析，沒(méi)有做過(guò)多的深入討論甸饱。撰寫本文的初衷在于拋磚引玉沦童，要想做到真正的融會(huì)貫通，毫無(wú)疑問(wèn)需要更深層次的學(xué)習(xí)叹话，下面我給大家整理了一些Python可視化實(shí)戰(zhàn)練習(xí)的參考學(xué)習(xí)資料與視頻（這里只做簡(jiǎn)單展示）偷遗，以便于大家學(xué)習(xí)與更好發(fā)揮，需要的朋友可以私信我關(guān)鍵字：可視化 我會(huì)分享給大家：

最后渣刷，如果大家有什么好的可視化做法鹦肿，可以在下方留言，有幫助不妨給個(gè)點(diǎn)贊辅柴、收藏箩溃，感激不盡！