繼前兩期分別爬取了海珠某區(qū)域和海珠區(qū)美食餐廳數(shù)據(jù)進(jìn)行分析榄审，應(yīng)讀者要求巾遭，本期更進(jìn)一步若河，獲取了全廣州60000+個(gè)餐飲門(mén)店數(shù)據(jù)進(jìn)行分析幅狮。不少讀者對(duì)全廣州的各種餐廳數(shù)據(jù)非常感興趣募强。好了，馬上安排崇摄。
錯(cuò)過(guò)前兩期的請(qǐng)查看下面鏈接或者查看美食餐廳類專輯：
技術(shù)吃貨用Python爬取廣州海珠區(qū)1845個(gè)中式餐廳數(shù)據(jù)
疫情過(guò)后重新開(kāi)店擎值，如何參考商業(yè)數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)干貨）
一、廣州11區(qū)餐廳門(mén)店數(shù)量和人均消費(fèi)
天河逐抑、白云的人口商業(yè)都是全廣州最繁華的鸠儿，門(mén)店數(shù)量果然也是遙遙領(lǐng)先，天河作為商業(yè)中心厕氨，人均消費(fèi)也是最高的进每。但總體來(lái)看，人均消費(fèi)差別不大命斧，價(jià)格上都比較適中田晚。
二、不同餐廳門(mén)店數(shù)量和人均消費(fèi)
我們選取了其中五個(gè)數(shù)量最多的分類：中餐廳国葬、外國(guó)餐廳贤徒、快餐廳、咖啡廳汇四、茶藝館|冷飲店|蛋糕店|甜品店|休閑餐廳接奈。各種餐廳門(mén)店數(shù)量和人均消費(fèi)：
注：這里的快餐廳是指連鎖品牌：如麥當(dāng)勞肯德基、品牌茶餐廳和連鎖快餐大家樂(lè)等通孽，外賣(mài)門(mén)店并不在此次的統(tǒng)計(jì)中序宦，所以可能會(huì)有所遺漏
由此可見(jiàn)還是中餐廳是主流。分析餐廳門(mén)店很重要的指標(biāo)是地理位置利虫，所以對(duì)比了一下中餐和外國(guó)餐廳門(mén)店的地理分布圖挨厚，（紅：中餐廳，綠：外國(guó)餐廳）糠惫。外國(guó)餐廳數(shù)量較少疫剃，但是主要分布在天河珠江新城CBD和海珠越秀等商業(yè)區(qū)。
單純以區(qū)和餐飲門(mén)店類型做維度硼讽，很難直觀查看到區(qū)和餐廳類型的關(guān)系巢价，所以把這兩個(gè)維度結(jié)合起來(lái)，做了一個(gè)矩形樹(shù)圖，讓我們來(lái)看看不同區(qū)不同餐廳類型的數(shù)量分布：
矩形樹(shù)圖在數(shù)據(jù)分析中實(shí)現(xiàn)層次結(jié)構(gòu)可視化的圖表結(jié)構(gòu)。柱形圖不適合表達(dá)過(guò)多類目（比如上百）的數(shù)據(jù)，那應(yīng)該怎么辦?矩形樹(shù)圖出現(xiàn)了传于。它直觀地以面積表示數(shù)值，以顏色表示類目凌唬，初次接觸時(shí)都感覺(jué)到非常驚艷。Python pyecharts制作比較復(fù)雜漏麦，需要將數(shù)據(jù)放在特定格式的json格式客税，如果使用Tableau等可視化工具則使用拖拽方式即可。
#做一個(gè)所有分類的樹(shù)形圖
final_list = []
cate_list = data_unique.groupby(by='adname').count()
#第一層
for i in range(len(cate_list)):
cateName = cate_list.index[i] #區(qū)名
#第二層
sub_list = data_unique[data_unique.adname==cateName].groupby(by='newType').count()
two_list = []
for j in range(len(sub_list)):
temp_dict = {'value':sub_list.iloc[j]['name'], 'name':sub_list.index[j]}
two_list.append(temp_dict)
temp_dict = {'value':category_rank.iloc[i]['name'], 'name':category_rank.index[i], 'children':two_list}
print(temp_dict)
final_list.append(temp_dict)
天河果然是上班族的天地撕贞，快餐廳的門(mén)店數(shù)量是最多的更耻。
海珠區(qū)的美食大排檔是出了名的，所以特色地方風(fēng)味餐廳數(shù)量是最多的捏膨，其次是快餐廳和冷飲店秧均，果然是逛街吃飯的好去處。
好了号涯，關(guān)于不同類型門(mén)店數(shù)量的分析就到這里目胡，想更進(jìn)一步了解，只需要下載html自己查看即可诚隙，無(wú)需編程開(kāi)發(fā)讶隐。
三、細(xì)分類型門(mén)店數(shù)量和人均消費(fèi)
前面做的餐廳分類是以中西餐大類作為分析對(duì)象久又，其實(shí)很多人關(guān)注的是更加細(xì)分領(lǐng)域，比如火鍋店效五、川菜店地消、日本料理或者韓國(guó)料理等等，讓我們來(lái)看看什么樣的餐廳最貴吧：
法國(guó)餐廳人均293元一枝獨(dú)秀畏妖，看來(lái)法國(guó)菜一頓飯吃3個(gè)小時(shí)是有原因的脉执。其他類型的都沒(méi)有超過(guò)人均100元的，其中的燒烤店是應(yīng)做燒烤店的朋友要求戒劫，專門(mén)做一次燒烤店的分析半夷，所以選取了店面包含“燒烤”的門(mén)店進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，數(shù)量上僅有839家迅细，肯定有所遺漏巫橄，人均消費(fèi)上，62元表示還能接受茵典。當(dāng)然也可以做其店面周邊的門(mén)店類型數(shù)量和人均消費(fèi)湘换，下一期我們?cè)僮銎渌愋偷姆治觥?/p>
如果你想知道其他城市的數(shù)據(jù)或者其他類型門(mén)店的數(shù)據(jù)，請(qǐng)留言告訴我，下一期說(shuō)不定就是你想知道的內(nèi)容彩倚。
如果對(duì)代碼和矩形樹(shù)圖的html文件感興趣筹我，可以在公眾號(hào)（迷途小球迷）后臺(tái)回復(fù)：餐廳 即可。
數(shù)據(jù)來(lái)源：高德地圖API
