作为一名云南人，作为一名数据分析人员，我将在本次用Python来给大家介绍云南的相关景点！

欢迎大家来云南旅游哦！资料含各地景点的数据，希望大家学习之后进行相关的练习，学有所成！

所需的资料我放在这里，自行提取即可：

链接：https://pan.baidu.com/s/16ziypbHZL-ZNNxnVQ2-iXg
提取码：yunn

使用工具：Jupyter Notebooks 推荐查看链接自主下载和学习：Jupyter Notebooks的安装和使用介绍_LarsCheng的博客-CSDN博客_jupyter

“彩云之南”旅游景点分析

1.导入需要的包

Pandas — 数据处理

Pyecharts — 数据可视化

jieba — 分词（jupyter做文本分析经常导入的两个包jieba和wordcloud_努力的搬运工的博客-CSDN博客_jupyter怎么安装jieba）

collections — 数据统计

!pip install --upgrade pyecharts
#升级 pyecharts 包，地图显示部分需要用到 pyecharts==1.9.0以上版本import jieba#中文分词处理
import pandas as pd #数据处理库
from collections import Counter#数据统计库
from pyecharts.charts import Line,Pie,Scatter,Bar,Map,Grid#pyecharts数据可视化
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts.globals import SymbolType
from pyecharts.commons.utils import JsCode

2.数据处理

2.1读取云南旅游景点数据集并进行部分展示

Yunnan= pd.read_excel('云南旅游景点.xlsx')
Yunnan.head()

2.2查看云南旅游景点数据集的索引、数据类型和内存信息

Yunnan.info()Yunnan.shape#处理前总共有75行，11列

结论：从info可以看出本次处理的数据集共有11个特征

2.3查看云南旅游景点数据集的数值型列汇总统计

Yunnan.describe()

结论：从 describe可以看出本次分析的数据集共有数值型数据三列，分别为评分、价格和销量

2.4 找出销量为0的行

Yunnan.loc[Yunnan['销量']==0,:].head()

结论：没有找到销量为0的景点，云南旅游业正在蓬勃发展

Yunnan.loc[Yunnan['销量']>0,:].head(75)

结论：云南的75个旅游景点均有游客观光，云南省将大力发展旅游业

2.5 统计各特征列空值

Yunnan.isnull().sum()

结论：数据非常完整，只有星级有空值，中华人民共和国旅游景区质量等级划分的景区级别，共分为五级，从高到低依次为AAAAA、AAAA、AAA、AA、A级五级，其中景区暂时达不到国家要求或新建景区等级划分暂时为空。

本次统计的数据集仅为云南最著名的75个景区，其中37个国家级（4A和5A占大部分，并全为3A以上），38个暂未评定但依然在云南景区小有名气，可见云南省是中国的旅游大省。

2.6 将星级缺失值用‘待定’填充

Yunnan['星级'].fillna('待定', inplace=True)
Yunnan.isnull().sum()

结论：处理后数据完整，可靠性高，可以进行数据分析

2.7 按销量排序将数据集重新排序 (从高到底）

Yunnan.sort_values('销量', ascending=False).head(75)

结论：最高为七彩云南欢乐世界，最低为花之城

3.数据分析及可视化¶

3.1 云南销量前20热门景点数据

# 线性渐变
color_js = """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 1, 0,[{offset: 0, color: '#009ad6'}, {offset: 1, color: '#ed1941'}], false)"""sort_info = Yunnan.sort_values(by='销量', ascending=True)
b1 = (Bar().add_xaxis(list(sort_info['名称'])[-20:]).add_yaxis('云南热门景点销量', sort_info['销量'].values.tolist()[-20:], itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode(color_js))).reversal_axis().set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='云南热门景点销量数据'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='景点名称'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='销量'),).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")))
# 将图形整体右移
g1 = (Grid().add(b1, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='20%', pos_right='5%'))
)
g1.render_notebook()

结论：假期来云南旅游可以选择以上热门景点

3.2 假期出行数据云南地图分布

Yunnan_tmp1 = Yunnan[['城市','销量']]
Yunnan_counts = Yunnan_tmp1.groupby('城市').sum()
m1 = (Map().add('云南假期出行分布', [list(z) for z in zip(Yunnan_counts.index.values.tolist(), Yunnan_counts.values.tolist())], '云南').set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='云南假期出行数据地图分布'),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100000, is_piecewise=False,range_color=["white", "#fa8072", "#ed1941"]),))
m1.render_notebook()

结论：昆明市和西双版纳傣族自治州占云南旅游的大头

3.3 云南省各城市4A-5A景区数量柱状图

# 线性渐变
color_js = """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 1, 0, 0,[{offset: 0, color: '#009ad6'}, {offset: 1, color: '#ed1941'}], false)""" Yunnan_tmp2 =Yunnan[Yunnan['星级'].isin(['4A', '5A'])]
Yunnan_counts = Yunnan_tmp2.groupby('城市').count()['星级']
b2 = (Bar().add_xaxis(Yunnan_counts.index.values.tolist()).add_yaxis('4A-5A景区数量', Yunnan_counts.values.tolist(),itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode(color_js))).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='云南省各城市4A-5A景区数量'),datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_='inside')],))
b2.render_notebook()

结论：云南省首选4A，5A旅游城市是西双版纳傣族自治州，其次是省会昆明市，接下来是丽江市和大理白族自治州，来云南旅游景点可按此选择（数据建议）

3.4 彩云之南4A-5A景区数量玫瑰图

Yunnan0 = Yunnan_counts.copy()
Yunnan0.sort_values(ascending=False, inplace=True)
c1 = (Pie().add('', [list(z) for z in zip(Yunnan0.index.values.tolist(), Yunnan0.values.tolist())],radius=['30%', '100%'],center=['50%', '60%'],rosetype='area',).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='地区景点数量'),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position='inside', font_size=12,formatter='{b}: {c}', font_style='italic',font_weight='bold', font_family='Microsoft YaHei'))
)
c1.render_notebook()

3.5 云南省4A-5A景区数量阴影散点图

item_style = {'normal': {'shadowColor': '#000000', 'shadowBlur': 20,'shadowOffsetX':5, 'shadowOffsetY':15}}
s1 = (Scatter().add_xaxis(Yunnan_counts.index.values.tolist()).add_yaxis('4A-5A景区数量', Yunnan_counts.values.tolist(),symbol_size=50,itemstyle_opts=item_style).set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False, type_='size',range_size=[5,50]))
)
s1.render_notebook()

3.6 云南省4A-5A景区地图分布

Yunnan_tmp3 = Yunnan[Yunnan['星级'].isin(['4A', '5A'])]
Yunnan_counts = Yunnan_tmp3.groupby('城市').count()['星级']
m2 = (Map().add('云南省4A-5A景区分布', [list(z) for z in zip(Yunnan_counts.index.values.tolist(), Yunnan_counts.values.tolist())], '云南').set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='云南省地图数据分布'),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=12, is_piecewise=True),)
)
m2.render_notebook()

3.7 云南省门票价格区间占比玫瑰图

price_level = [0, 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 500]    
label_level = ['0-50', '50-100', '100-150', '150-200', '200-250', '250-300', '300-350', '350-400', '400-500']    
jzmj_cut = pd.cut(Yunnan['价格'], price_level, labels=label_level)        
Yunnan_price = jzmj_cut.value_counts()
Yunnan_price  #门票价格文本统计

结论：云南旅游景点的性价比也是很高的，景点星级很高，价格也十分实惠

p1 = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='600px',)).add('',[list(z) for z in zip(Yunnan_price.index.tolist(), Yunnan_price.values.tolist())],radius=['20%', '60%'],center=['40%', '50%'],rosetype='radius',label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),)    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='门票价格占比',pos_left='33%',pos_top="5%"),legend_opts=opts.LegendOpts(type_='scroll', pos_left="80%",pos_top="25%",orient="vertical")).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}: {c} ({d}%)'),position='outside'))
p1.render_notebook()#门票价格占比玫瑰图

3.8 云南门票价格区间数量散点图

color_js = """new echarts.graphic.RadialGradient(0.5, 0.5, 1,[{offset: 0,color: '#009ad6'},{offset: 1,color: '#ed1941'}])"""s2 = (Scatter().add_xaxis(Yunnan_price.index.tolist()).add_yaxis('门票价格区间', Yunnan_price.values.tolist(),symbol_size=50,itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode(color_js))) .set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='价格区间(元)')).set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False, # 设置通过图形大小来表现数据type_='size',# 图形大小映射范围range_size=[5,50]))
)
s2.render_notebook()

3.9 彩云之南景点简介词云

contents = "".join('%s' % i for i in Yunnan['简介'].values.tolist())
contents_list = jieba.cut(contents)
ac = Counter(contents_list)stopwords = []
with open('stopwords.txt', "r",encoding='utf-8') as f:  # 打开文件data = f.read()  # 读取文件stopwords = data.split('\n')for i in stopwords:del ac[i]w1 = (WordCloud().add("", ac.most_common(150), word_size_range=[5, 100], textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_family="cursive"),shape='star').set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="景点简介词云"))
)
w1.render_notebook()