用Python分析元旦旅游热门城市，告诉你哪些景点性价比更高

元旦马上就要到了，难得的3天小长假，玩肯定是要去玩的，但去哪儿玩是个问题。于是，J哥以旅游热门城市厦门为例，用Python获取了去哪儿网的相关景点数据，包括景点名称、地区、评分、销量、价格、坐标等字段，对数据进行可视化并作简单分析，以求找到性价比较高的景点。

本文代码后台回复旅游二字即可自动领取。

数据获取

去哪儿网数据采集相对简单，找到真实url后，构造参数拼接，用request请求到json数据，以追加模式将数据存储为csv文件即可。

爬虫核心代码如下：

# -*- coding = uft-8 -*-
# @Time : 2020/12/25 9:47 下午
# @Author : 公众号 菜J学Python
# @File : 去哪儿.py

import requests
import random
from time import sleep
import csv
import pandas as pd
from fake_useragent import UserAgent

def get_data(keyword,page):
ua = UserAgent(verify_ssl=False)
headers = {'User-Agent': ua.random}
url = f'http://piao.qunar.com/ticket/list.json?keyword={keyword}&region=&from=mpl_search_suggest&page={page}'
res = requests.request('GET', url,headers=headers)
sleep(random.uniform(1, 2))
try:
res_json = res.json()
#print(res_json)
sight_List = res_json['data']['sightList']
print(sight_List)
except:
pass

if __name__ == '__main__':
keyword = '厦门'
for page in range(1,100): #控制页数
print(f'正在提取第{page}页')
sleep(random.uniform(1, 2))
get_data(keyword,page)

数据处理

导入相关包

首先导入数据处理和数据可视化相关第三方库，便于后续操作。

import pandas as pd import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns%matplotlib inlineplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置加载的字体名plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 import jiebaimport refrom pyecharts.charts import *from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType  import stylecloudfrom IPython.display import Image

导入景点数据

用pandas读取爬取的csv格式景点数据并预览。

df = pd.read_csv('/菜J学Python/旅游/厦门旅游景点.csv',names=['name', 'star', 'score','qunarPrice','saleCount','districts','point','intro'])
df.head()

删除重复数据

网站存在一定的重复数据，需要进行剔除。

df = df.drop_duplicates()

查看数据信息

查看字段类型和缺失值情况，符合分析需要，无需另作处理。

df.info()
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>    Int64Index: 422 entries, 0 to 423    Data columns (total 8 columns):     #   Column      Non-Null Count  Dtype      ---  ------      --------------  -----       0   name        422 non-null    object      1   star        422 non-null    object      2   score       422 non-null    float64     3   qunarPrice  422 non-null    float64     4   saleCount   422 non-null    int64       5   districts   422 non-null    object      6   point       422 non-null    object      7   intro       377 non-null    object     dtypes: float64(2), int64(1), object(5)    memory usage: 29.7+ KB

描述性统计

从描述性统计表可知，剔除重复数据后，剩余424个景点，门票均价为40元。

color_map = sns.light_palette('orange', as_cmap=True) # light_palette调色板
df.describe().style.background_gradient(color_map)

可视化分析

景点介绍

通过对厦门景点介绍文本进行词云图绘制，我们很容易看出厦门的特点。典型的海滨休闲城市，帆船、鼓浪屿、游艇等词被大量提及，建筑、博物馆等词也有一定提及，体现出厦门浓厚的人文气息。

#绘制词云图text1 = get_cut_words(content_series=df['intro'])stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text1), max_words=100,                          collocations=False,                          font_path='simhei.ttf',                          icon_name='fas fa-heart',                          size=653,                          #palette='matplotlib.Inferno_9',                          output_name='./offer.png')Image(filename='./xiamen.png')

景点分布

利用kepler.gl绘制厦门市旅游景点分布地图，同时以圆圈的大小表示门票月销量的大小，我们可以很清晰的看到，厦门市景点集中分布在思明区和湖里区，其他区域分布较为分散。尤其是思明区，门票销量遥遥领先其他区域。

df['lon'] = df['point'].str.split(',',expand=True)[0]
df['lat'] = df['point'].str.split(',',expand=True)[1]
df.to_csv('/菜J学Python/data.csv')

评分TOP10景点

从景点评分来看，厦门大学评分最高，5分满分。其次是鼓浪屿和南普陀寺，分别为4.9分和4.6分。难怪有人说，没去过厦大和鼓浪屿，相当于没来过厦门。

df_score = df.pivot_table(index='name',values='score')df_score.sort_values('score',inplace=True,ascending=False)df_score[:10]

月销量TOP10景点

从门票月销量来看，鼓浪屿排第一，月销量1230，其次是厦门园林植物园和鼓浪屿往返轮渡。厦门方特梦幻王国也有600以上的月销量。

df_saleCount = df.pivot_table(index='name',values='saleCount')
df_saleCount.sort_values('saleCount',inplace=True,ascending=False)
df_saleCount[:10]

价格TOP20景点

从景点价格来看，玩游艇、直升机、帆船类的活动花销较大，另外，厦门方特价格也不便宜，如果对价格不敏感可以考虑，如果是穷游可以提前避开。

df_qunarPrice = df.pivot_table(index='name',values='qunarPrice')df_qunarPrice.sort_values('qunarPrice',inplace=True,ascending=False)df_qunarPrice[:20]

月销售额TOP20景点

由于厦门近一个月景点销量的变化幅度小于价格的变化幅度，销售额受价格影响更大。从以下图中也可以看出，月销售额较大的景点仍然是游艇、方特之类。

df['saleTotal'] = df['qunarPrice']*df['saleCount']
df_saleTotal = df.pivot_table(index='name',values='saleTotal')
df_saleTotal.sort_values('saleTotal',inplace=True,ascending=False)
df_saleTotal[:20]

景点等级分布

从厦门景点等级分布来看，3A以上等级景点占比不到5%。

df_star = df['star'].value_counts()df_star = df_star.sort_values(ascending=False)#print(df_star)c = (        Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WALDEN))        .add(            '',            [list(z) for z in zip(df_star.index.to_list(),df_star.to_list())]        )        .set_global_opts(legend_opts = opts.LegendOpts(is_show = False),title_opts=opts.TitleOpts(title='景点等级分布',subtitle=
df_star = df['star'].value_counts()
df_star = df_star.sort_values(ascending=False)
#print(df_star)
c = (
Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WALDEN))
.add(
'',
[list(z) for z in zip(df_star.index.to_list(),df_star.to_list())]
)
.set_global_opts(legend_opts = opts.LegendOpts(is_show = False),title_opts=opts.TitleOpts(title='景点等级分布',subtitle='数据来源：去哪儿网\n制图：菜J学Python',pos_top='0.5%',pos_left = 'left'))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}:{d}%',font_size=16))
)
c.render_notebook()
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