写在前面

在网易云课堂看到城市数据团大鹏老师讲的《Python数据可视化利器：Pyecharts！》[传送门]，于是把前一篇南京的景点数据做一个可视化。

1、还是去哪儿网景点爬取

具体可以看之前的帖子
《python爬取景点数据看该去哪里玩——南京篇》

我把代码拿过来按照需要调整一下，只要主要评价数据就行

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import numpy as np
import pandas as pd
import time
#创建函数，获取页面数据
def get_urls(ui,n):  #ui:地址，n：页码数
    urllst = []
    for i in range(1,n+1):
        urllst.append(ui+str(i))
    return urllst

#获得每个页面信息
def get_onepage_data(u): #u:网址
    r = requests.get(u)
    soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
    infor = soup.find('ul',class_ = "list_item clrfix").find_all('li')
    data_jd = []
    data_link = []
    for i in infor:
        dic = {}
        dic_link = {}
        #dic['lat'] = i['data-lat']
        #dic['lng'] = i['data-lng']
        dic['景点名称'] = i.find('span', class_="cn_tit").text
        dic['攻略提到数量'] = i.find('div', class_="strategy_sum").text
        dic['点评数量'] = i.find('div', class_="comment_sum").text
        dic['景点排名'] = i.find('span', class_="ranking_sum").text
        dic['驴友去过'] = i.find('span', class_="sum").text.split('%')[0]
        dic['星级'] = i.find('span', class_="cur_star")['style'].split(':')[1].split('%')[0]
        #dic['描述'] = i.find('div', class_="desbox").text
        #dic['链接'] = i.find('a')['href']
        data_jd.append(dic)        
    return data_jd
    
#获得所有网页信息
def get_all_data(urls): #urls 网址列表
    data_list= []
    
    for i in urls:       
        data_list.extend(get_onepage_data(i))        
        #print('成功采集%i个景点数据' % len(data_list)) 
    df = pd.DataFrame(data_list)   #导入pandas的DataFrame   
    df.index = df['景点名称']
    del df['景点名称']               
    return df

#数据字符转数字，以计算处理
def data_collation(df):      
    #df['lng'] = df['lng'].astype(np.float)
    #df['lat'] = df['lat'].astype(np.float)
    df['点评数量'] = df['点评数量'].astype(np.int)
    df['攻略提到数量'] = df['攻略提到数量'].astype(np.int)
    df['驴友去过'] = df['驴友去过'].astype(np.int)
    df['星级'] = df['星级'].astype(np.int)
    df.fillna(value = 0,inplace = True)  #填充空值，如果列是lnt类型就0；如果是str就用nan
    return df

# 筛选综合得分前n名的数据
def data_top(urls,n):  # 前n个数据
    df = get_all_data(urls)
    df = data_collation(df)
    # 构建函数实现字段标准化，标准分
    cols = ['攻略提到数量','星级','点评数量']
    for col in cols:
        df[col + '_b'] = round((df[col] - df[col].min())/(df[col].max() - df[col].min())*100,2)            
    #由驴友去过比例得分+攻略提到数量得分+星级得分+点评数得分，每项均为0-100分
    df['综合得分'] = df['驴友去过']+df['攻略提到数量_b']+df['星级_b']+df['点评数量_b']
    top_n = df.sort_values(by = '综合得分', ascending=False).iloc[:n]    
    return top_n

if __name__=="__main__":
    start_time = time.time()
    urls = get_urls('https://travel.qunar.com/p-cs299861-nanjing-jingdian-1-',5) #链接及页数
    top30_data = data_top(urls,30)  # 前30的数据
    
    end_time1 = time.time()
    print ("爬取基本数据，耗时:",end_time1 - start_time)    
    

爬取基本数据，耗时: 1.3800303936004639

2、交互式可视化

一种方法就是把这个数据里的’攻略提到数量’、‘星级’、'点评数量’做一个可视化
加载pyecharts，没有的可以在控制台用pip install pyecharts 先安装

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts import options as opts
bar = (
    #条状图，定义大小样式，样式可以官方文件里找到各种样式
    Bar(opts.InitOpts(width = '1000px',height = '500px',theme=ThemeType.INFOGRAPHIC))   
    #增加横轴，标注用景点名称，tolist()将pandas数据转成list
    .add_xaxis(top_n.index.tolist())
    #增加纵轴，这里有三种数据
    .add_yaxis('点评数量',top_n['点评数量'].tolist())
    .add_yaxis('攻略提到数量',top_n['攻略提到数量'].tolist())
    .add_yaxis('星级',top_n['星级'].tolist())
    #全局属性，加这个工具箱和缩略轴还比较好用
    .set_global_opts(
        toolbox_opts = opts.ToolboxOpts(is_show = True),  # 设置工具箱
        datazoom_opts= [opts.DataZoomOpts(range_start=10, range_end=80,is_zoom_lock=False)],   # 设置slider缩略轴
        )
     #局部属性，加了一个最大值最小值显示，平均值  
    .set_series_opts(
       markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
                data=[
                    opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
                    opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
                ]
            ),
        markline_opts = opts.MarkLineOpts(
            data = [
                opts.MarkLineItem(type_ = 'average', name= '平均值')
            ]
            )
        )
    )
bar.render_notebook() #就这么简单

整体出来就是下面这样：

其中几个数据可以分别显示，动画演示

调整和拉动缩放轴的效果，动画演示