关于csdn官网我想说Python 分析国庆热门旅游景点，告诉你哪些地方好玩、便宜、人又少

作家|裸睡的猪

书篇|屠敏

2019年国庆节快到了。

今年订购新的设计吧。

游戏肯定会去玩。

不然怎么庆祝祖国的生日？

那去哪里玩呢？人少也高吗？

我们不是程序员啊。

然后使用数据分析，

看看值得去的地方！

目标

请使用Python分析一下国庆节的哪些景点。有趣、便宜、人少的地方。否则，要拍照就得赶紧拍！

带来数据

因为要进行数据分析，首先要获取数据，所以一开始在一些官方网站上查找了旅行信息。毕竟官方数据可信度很高，但是我什么都没得到，有点失望！

然后再找其他的替代方案。也就是说，去掉登网站的景区售票数据，还可以反映景区的热度！

笔者首先想到“去哪里”，这里一定是安利要去哪里，同一个酒店同一个房间，去的地方价格基本最低，所以笔者也用得最多！

选择学习对象就开始吧！

注：本教程仅用于学习通信，请勿用于商业用途！

1.单页数据爬网

我们可以在哪里的门票页面()搜索：* *国庆旅游景点* * * *、*名称、地区、热量、销售、价格、等级、地理信息等推荐景点的信息。应该说信息比较完整。良心！

然后按F12键打开浏览器调试窗口，查找加载数据的URL(翻页时显示)。

直接返回Json数据真的很方便。

最后，您可以使用requests库创建get请求。

这样一页数据被抓住了，不是很简单吗？

下到这里，从门票页面收集数据很简单。不需要登录，不需要代理，甚至没有header也能成功。之后批次截图页面没有限制，比淘宝简单多了！

2.提取有效信息

现在得到了数据，请查看数据结构，提取所需的属性。

这里猪哥提取了id、名字、星星、分数、门票价格、销售额、地区、坐标、介绍等信息，基本有效信息都保存下来了！

3.保存到excel中

提取所需数据后，可以保存。其中，我们使用pandas库存储excel文件。

没有安装Pandas库的学生将安装以下内容：

Pip install xlrd

Pip install openpyxl

Pip install numpy

Pip install pandas

这里完成了一页数据处理。爬，分析，保存第三阶段~

4.大量攀爬

大量攀登也很简单。您可以先找到页面数据，再单击页面数几次，比较不同的参数。

过了一会儿，我们可以看到page参数是页面参数。因此，我们可以在外部写for循环，传递页数，进行大量攀登。

那36是我在主页上看到的。当然，可以实现自动判断是否完成。每次判断返回的助手就可以了！

看看大规模攀登的效果。

分析资料

数据都下载完毕后，要想办法分析这些数据。猪哥哥简单地做了几个分析。

旅游地门票销售排名分析

旅游地门票销售排名分析

各省各等级旅游地数量分析。

旅游目的地销售量热力分析。

推荐旅游地分析

我们使用的可视化库仍然是：pyecharts库，更多的维度分析等着你思考~

1.旅游地门票销售排名分析

首先，我来分析一下旅游景点门票销售排名。

我们制作了透视表，并根据销售量排序！最后，生成直方图，一起看效果。

我们可以看到迪士尼门票销量排名第一

2.旅游目的地销售排名分析

销售额=单价*销售额，通过将每行的价格与销售额相乘来计算销售额。

我们将获得的销售数据放回df中，然后重新排序。

迪士尼真的很吸金！

3.各省各等级旅游地数量分析

由于时间原因，这项分析尚未完成。我想分析一下各省各等级景点的数量，但由于时间原因，还没有完成，所以感兴趣的学生可以下载源代码，亲自试用。课后作业巴巴~

4.旅游地销售热力分析

以前也积累了很多热力，都是使用的FIHART库。今天我们有点不同。我们打算利用百度地图开放API(免费)来制造热力。你首先要做的是申请百度地图开放平台的应用程序。操作很简单。怎么样直接申请百度或者看看这篇文章。

需要注意的是，申请应用程序时，类型必须选择浏览器。

然后，您可以下载百度的热力demo的html，在html中将AK代码替换为自己的。

如果换Ak代码，就要换JSON数据，我们老师会制作和基本数据格式相同的JSON数据，然后再换一次。

最后，可以仔细观察效果栏、动态地图支持扩大缩小、各省、市、区旅游地热力

5.推荐旅游地分析

我应该推荐什么景点？笔者认为，高评分，销售量少，价格便宜。

推荐系数和分数成正比，与销售量、价格成反比，所以笔者设计了最简单的算法。

盲推荐系数=分数/(售价)* 1000

看看这个简单推荐算法的结果。

可以看出，这个盲人推荐TOP20中国外景点很多(尤其是日本)。国内国庆节来的地方其实人挺多的！

如果你觉得我设计的推荐算法太low，你可以自己想想怎么让设计更合理，自己调试一下，看看其他结果。

源地址：欢迎明星。

声明：本文投稿于“裸猪”公众号(ID: IT-PIG)。著作权归作者所有。

[结尾]

CSDN博客诚心入驻了！

通过共享、协作、开源、技术的道路，我们有共同进步的规范。

如果技术足够干燥，内容牢固，共享足够积极，

欢迎来到CSDN大家庭！