旅游新时代！Python打造郑州旅游景点数据可视化大屏系统，开启智慧旅游新格局

2022-12-08 22:15:20

Python 赋能：郑州旅游数据焕发新活力

导语

随着旅游业的蓬勃发展，如何有效地向游客提供旅游信息并提升他们的旅游体验已成为当务之急。Python 作为一门强大的编程语言，凭借其卓越的数据处理和可视化能力，为解决这一难题提供了创新的解决方案。本文将深入探讨如何利用 Python 数据可视化库构建一个基于 Python 的郑州旅游景点数据可视化大屏全屏系统，为游客提供便捷高效的旅游信息，提升旅游体验，助力智慧旅游发展。

数据收集：汇聚郑州旅游景点信息

第一步，我们需要收集郑州旅游景点的相关数据，包括景点名称、地理位置、评价等信息。这些数据可以通过网络爬虫从各个旅游网站抓取，也可以通过合作单位或政府部门获取。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 从携程网站爬取郑州旅游景点数据
url = 'https://www.ctrip.com/zhoubianyou/zhengzhou137/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取景点名称、地理位置和评价
names = soup.find_all('div', class_='product_tit_s product_tit_link')
locations = soup.find_all('div', class_='product_tit_s product_tit_location')
ratings = soup.find_all('div', class_='review_score_btn')

数据清洗：剔除冗余提升数据质量

收集到的数据往往存在缺失、重复等问题，需要进行清洗处理。我们可以使用 Python 中的数据清洗库，比如 Pandas 或 NumPy，来进行数据清洗操作，确保数据的准确性和完整性。

import pandas as pd

# 读取爬取的数据
df = pd.DataFrame({'name': names, 'location': locations, 'rating': ratings})

# 剔除缺失值
df = df.dropna()

# 去重
df = df.drop_duplicates()

数据分析：洞察郑州旅游发展趋势

在数据清洗的基础上，我们可以进行数据分析，挖掘郑州旅游发展趋势。比如，我们可以分析不同旅游景点的人流量变化情况，了解游客的偏好和需求，从而为旅游管理部门提供决策依据。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 分析不同旅游景点的人流量变化情况
df['year'] = pd.to_datetime(df['location']).dt.year
sns.lineplot(data=df, x='year', y='rating', hue='location')
plt.show()

数据可视化：让数据说话更生动

最后，我们将数据可视化，让数据以更加生动直观的方式呈现出来。我们可以使用 Python 中的数据可视化库，比如 Matplotlib 或 Seaborn，来创建各种图表和图形，帮助游客快速了解郑州旅游景点的分布、评价等信息。

# 创建一个基于 Python 的郑州旅游景点数据可视化大屏全屏系统
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(
        id='tourist-map',
        figure={
            'data': [
                {
                    'type': 'scattermapbox',
                    'lat': df['latitude'],
                    'lon': df['longitude'],
                    'text': df['name'],
                    'marker': {
                        'size': 10
                    }
                }
            ],
            'layout': {
                'mapbox': {
                    'center': {'lat': 34.75, 'lon': 113.62},
                    'zoom': 10
                }
            }
        }
    ),
    dcc.Graph(
        id='tourist-rating-pie',
        figure={
            'data': [
                {
                    'values': df['rating'],
                    'labels': df['name'],
                    'type': 'pie'
                }
            ]
        }
    )
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)