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 pdimport 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 optsfrom pyecharts.charts import Piefrom pyecharts.faker import Fakerc = (    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 stylecloudfrom 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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