用Python分析元旦旅游热门城市

 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，笔者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。

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,headersheaders=headers)  
    sleep(random.uniform(1, 2))  
    try:  
        resres_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 np  
import matplotlib.pyplot as plt  
import seaborn as sns  
%matplotlib inline  
plt.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 jieba  
import re  
from pyecharts.charts import *  
from pyecharts import options as opts   
from pyecharts.globals import ThemeType    
import stylecloud  
from 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。 

dfdf = 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。 

dfdf_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。 

dfdf_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。 

dfdf_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"]  
dfdf_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%。 

dfdf_star = df["star"].value_counts() 
df_stardf_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() 

df[df["star"]!='无'].sort_values("star",ascending=False) 

以下为筛选出的部分3A及以上景点：

小结

通过以上简单的分析，我们大致可以获得以下几点启发： 

1.厦门是典型的海滨休闲城市，具有丰富的海洋和人文景观；

2.厦门旅游景点主要集中分布在思明区，其他区域较为分散；

3.厦门大学口碑最高，其次才是鼓浪屿；

4.鼓浪屿门票销量遥遥领先厦门其他景点；

5.消费较高的景点或活动包括游艇、帆船和方特。

温馨提示：疫情还未完全散去，元旦游玩尽量避开风险区域。