这篇文章主要介绍“怎么用Python制作一份可视化的旅行攻略”，在日常操作中，相信很多人在怎么用Python制作一份可视化的旅行攻略问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么用Python制作一份可视化的旅行攻略”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
#数据读取
import pandas as pd
import 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)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 opts
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.faker import Faker
c = (
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 stylecloud
from 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')到此，关于“怎么用Python制作一份可视化的旅行攻略”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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