Python爬虫实战,pyecharts模块,Python实现中国地铁数据可视化

利用pyecharts实现公交地铁站点地理信息地图可视化 我们之前在我的优快云账号中有安利过一个python第三方库transbigdata,可以用它来爬取公交地铁数据,不知道大家现在都还记得不 TransBigData 针对交通时空大数据处理的Python包 利用Python爬取公交地铁数据(TransBigData版) 比如我们以南京地铁为例,进行数据爬取 import transbigdata as tbd line,stop = tbd.getbusdata('南京',['1号线','2号线']) 可以得到这样的结果 不过这个功能好像最近有一点被 阅读详情

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;

熊猫模块;

numpy模块;

杰巴模块;

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。

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。

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 BeautifulSoup

headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'}

def get_message(ID, cityname, name):
    """
    地铁线路信息获取
    """
    url = 'http://map.amap.com/service/subway?_1555502190153&srhdata=' + 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 
Python网络爬虫与数据分析实战:从信息抓取到可视化全流程解析 网络爬虫是自动化获取互联网公开数据的关键技术,其核心原理是通过模拟浏览器请求,从目标网站抓取HTML等结构化数据。结合数据清洗与自然语言处理技术,能够高效地将非结构化文本转化为可分析的格式化信息,在舆情监控、市场调研和竞品分析等领域具有重要技术价值。本文以地铁规划传闻分析为具体应用场景,详细拆解了使用Python生态中的requests、BeautifulSoup、jieba和pyecharts等库,构建从信息抓取、清洗、关键信息提取到可视化呈现的完整数据分析流程,为开发者提供了一套可复用的工程化解决方案。 阅读详情

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