从地图上获取麦当劳地址

本文介绍了如何利用Python结合高德地图API获取麦当劳的地址和附近门店的经纬度信息。首先需要注册高德地图账号并获取API密钥,然后通过geocode函数进行地址转经纬度,再用search_nearby函数搜索附近麦当劳的位置。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

以下是使用Python从地图获取麦当劳地址和矢量数据的详细步骤:

1. 首先,需要注册高德地图开放平台账号并创建应用程序,以获得API密钥。在创建应用程序时,请确保启用了“地理编码”和“周边搜索”API。

2. 安装requests库,以便向高德地图API发出HTTP请求。可以使用以下命令安装:


   pip install requests
 

3. 使用地理编码API将地址转换为经纬度坐标。以下是一个示例Python函数,它将麦当劳地址作为参数,并返回经纬度坐标:

  
   import requests

   def geocode(address, api_key):
       url = f'https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?key={api_key}&address={address}'
       response = requests.get(url)
       data = response.json()
       if data['status'] == '1' and len(data['geocodes']) > 0:
           location = data['geocodes'][0]['location']
           return location.split(',')
       else:
           return None
 

   在函数中,我们首先构建了一个URL,然后向该URL发出GET请求。然后,我们解析响应并提取经

### 麦当劳数据分析与可视化方法 #### 数据准备 为了进行麦当劳相关的数据分析,首先需要获取相关数据集。假设已经有一个CSV文件`mcdonalds_data.csv`包含了关于麦当劳餐厅的位置、销售额、顾客评价等方面的信息。 加载并查看前几行数据以理解其结构[^3]: ```python import pandas as pd data = pd.read_csv('mcdonalds_data.csv') print(data.head()) ``` #### 探索性数据分析(EDA) ##### 销售额分布统计描述 利用Pandas内置函数快速获得数值型特征的基本统计数据: ```python sales_stats = data['Sales'].describe() print(sales_stats) ``` ##### 不同地区销售总额对比柱状图 使用Seaborn绘制分组条形图来比较各地区的总销售收入差异: ```python plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x='Region', y='Total Sales', data=data.groupby(['Region']).sum().reset_index(), palette="viridis") plt.title('Total Sales by Region') plt.show() ``` ##### 时间序列上的月度平均销售额折线图 如果数据集中有日期字段,则可以通过重采样计算每月的平均销售额,并用Matplotlib展现变化趋势: ```python monthly_sales_avg = data.resample('M', on='Date')['Sales'].mean() fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7)) ax.plot(monthly_sales_avg.index.strftime('%Y-%m'), monthly_sales_avg.values, marker='o') for date, value in zip(monthly_sales_avg.index.strftime('%Y-%m'), monthly_sales_avg.values): ax.annotate(f'{value:.2f}', xy=(date, value), textcoords='offset points', xytext=(0,8)) plt.xlabel('Month') plt.ylabel('Average Monthly Sales ($)') plt.title('Monthly Average Sales Over Time') plt.tight_layout() plt.savefig("monthly_average_sales.png", dpi=300) plt.close(fig) ``` #### 可视化高级应用案例 ##### 地理位置热力地图 借助Folium库创建基于地理坐标的交互式热点图,直观呈现门店密度或业绩表现: 安装依赖项 `pip install folium geopandas contextily` ```python import folium from folium.plugins import HeatMap # 创建基础地图对象 map_mcdonalds = folium.Map(location=[latitude_center, longitude_center], zoom_start=12) heat_data = [[row['Latitude'], row['Longitude']] for index, row in data.iterrows()] HeatMap(heat_data).add_to(map_mcdonalds) file_path = "heatmap.html" map_mcdonalds.save(file_path) webbrowser.open(file_path) ``` ##### 客单价与其他因素的相关矩阵 构建变量间的皮尔逊系数表并通过颜色深浅反映关联强度: ```python correlation_matrix = data.corr(method='pearson').round(2) mask = np.triu(np.ones_like(correlation_matrix, dtype=bool)) cmap = sns.diverging_palette(h_neg=220, h_pos=10, s=99, l=55, sep=25, n=7, center="light") plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(correlation_matrix, mask=mask, cmap=cmap, annot=True, fmt='.2g') plt.title('Correlation Matrix of Key Metrics') plt.show() ```
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