#yyds干货盘点#Python爬虫实战，pyecharts模块，Python实现中国地铁数据可视化

书到用时方恨少，事非经过不知难。这篇文章主要讲述#yyds干货盘点#Python爬虫实战，pyecharts模块，Python实现中国地铁数据可视化相关的知识，希望能为你提供帮助。
前言利用python实现中国地铁数据可视化。废话不多说。
让我们愉快地开始吧~
开发工具Python版本： 3.6.4
相关模块：
requests模块；
wordcloud模块；
pandas模块；
numpy模块；
jieba模块；
pyecharts模块；
matplotlib模块；
以及一些Python自带的模块。
环境搭建安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
本次通过对地铁线路数据的获取，对城市分布情况数据进行可视化分析。
分析获取地铁信息获取从高德地图上获取。

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上面主要获取城市的「id」，「cityname」及「名称」。
用于拼接请求网址，进而获取地铁线路的具体信息。
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找到请求信息，获取各个城市的地铁线路以及线路中站点详情。
获取数据具体代码

import json import requests from bs4 import BeautifulSoupheaders = user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (Khtml, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36def get_message(ID, cityname, name): """ 地铁线路信息获取 """ url = http://map.amap.com/service/subway?_1555502190153& srhdata= https://www.songbingjia.com/android/+ ID + _drw_ + cityname + .json response = requests.get(url=url, headers=headers) html = response.text result = json.loads(html) for i in result[l]: for j in i[st]: # 判断是否含有地铁分线 if len(i[la]) > 0: print(name, i[ln] + ( + i[la] + ), j[n]) with open(subway.csv, a+, encoding=gbk) as f: f.write(name + , + i[ln] + ( + i[la] + ) + , + j[n] + //n) else: print(name, i[ln], j[n]) with open(subway.csv, a+, encoding=gbk) as f: f.write(name + , + i[ln] + , + j[n] + //n)def get_city():""" 城市信息获取 """ url = http://map.amap.com/subway/index.html?& 1100 response = requests.get(url=url, headers=headers) html = response.text # 编码 html = html.encode(ISO-8859-1) html = html.decode(utf-8) soup = BeautifulSoup(html, lxml) # 城市列表 res1 = soup.find_all(class_="city-list fl")[0] res2 = soup.find_all(class_="more-city-list")[0] for i in res1.find_all(a): # 城市ID值 ID = i[id] # 城市拼音名 cityname = i[cityname] # 城市名 name = i.get_text() get_message(ID, cityname, name) for i in res2.find_all(a): # 城市ID值 ID = i[id] # 城市拼音名 cityname = i[cityname] # 城市名 name = i.get_text() get_message(ID, cityname, name)if __name__ == __main__: get_city()

获取数据结果展示

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3541个地铁站点
数据可视化先对数据进行清洗，去除重复的换乘站信息。

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator from pyecharts import Line, Bar import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import jieba# 设置列名与数据对齐 pd.set_option(display.unicode.ambiguous_as_wide, True) pd.set_option(display.unicode.east_asian_width, True) # 显示10行 pd.set_option(display.max_rows, 10) # 读取数据 df = pd.read_csv(subway.csv, header=None, names=[city, line, station], encoding=gbk) # 各个城市地铁线路情况 df_line = df.groupby([city, line]).count().reset_index() print(df_line)

通过城市及地铁线路进行分组，得到全国地铁线路总数。

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183条地铁线路

def create_map(df): # 绘制地图 value = https://www.songbingjia.com/android/[i for i in df[line]] attr = [i for i in df[city]] geo = Geo("已开通地铁城市分布情况", title_pos=center, title_top=0, width=800, height=400, title_color="#fff", background_color="#404a59", ) geo.add("", attr, value, is_visualmap=True, visual_range=[0, 25], visual_text_color="#fff", symbol_size=15) geo.render("已开通地铁城市分布情况.html")def create_line(df): """ 生成城市地铁线路数量分布情况 """ title_len = df[line] bins = [0, 5, 10, 15, 20, 25] level = [0-5, 5-10, 10-15, 15-20, 20以上] len_stage = pd.cut(title_len, bins=bins, labels=level).value_counts().sort_index() # 生成柱状图 attr = len_stage.index v1 = len_stage.values bar = Bar("各城市地铁线路数量分布", title_pos=center, title_top=18, width=800, height=400) bar.add("", attr, v1, is_stack=True, is_label_show=True) bar.render("各城市地铁线路数量分布.html")# 各个城市地铁线路数 df_city = df_line.groupby([city]).count().reset_index().sort_values(by=line, ascending=False) print(df_city) create_map(df_city) create_line(df_city)

已经开通地铁的城市数据，还有各个城市的地铁线路数。

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32个城市开通地铁
城市分布情况

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大部分都是省会城市，还有个别经济实力强的城市。
线路数量分布情况

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可以看到大部分还是在「0-5」这个阶段的，当然最少为1条线。

# 哪个城市哪条线路地铁站最多 print(df_line.sort_values(by=station, ascending=False))

哪个城市哪条线路地铁站最多

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北京10号线第一，重庆3号线第二

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去除重复换乘站数据

# 去除重复换乘站的地铁数据 df_station = df.groupby([city, station]).count().reset_index() print(df_station)

包含3034个地铁站
减少了近400个地铁站

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接下来看一下哪个城市地铁站最多

# 统计每个城市包含地铁站数(已去除重复换乘站) print(df_station.groupby([city]).count().reset_index().sort_values(by=station, ascending=False))

武汉居然有那么多地铁站

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实现一下新周刊中的操作，生成地铁名词云

def create_wordcloud(df): """ 生成地铁名词云 """ # 分词 text = for line in df[station]: text +=.join(jieba.cut(line, cut_all=False)) text += backgroud_Image = plt.imread(rocket.jpg) wc = WordCloud( background_color=white, mask=backgroud_Image, font_path=C:\\Windows\\Fonts\\华康俪金黑W8.TTF, max_words=1000, max_font_size=150, min_font_size=15, prefer_horizontal=1, random_state=50, ) wc.generate_from_text(text) img_colors = ImageColorGenerator(backgroud_Image) wc.recolor(color_func=img_colors) # 看看词频高的有哪些 process_word = WordCloud.process_text(wc, text) sort = sorted(process_word.items(), key=lambda e: e[1], reverse=True) print(sort[:50]) plt.imshow(wc) plt.axis(off) wc.to_file("地铁名词云.jpg") print(生成词云成功!)create_wordcloud(df_station)

展示词云图