用 Python 繪制全國鴻星爾克門店分佈圖

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1、需求分析

首先我們打開地圖搜索“鴻星爾克”：

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F12打開瀏覽器開發者模式，找到如下鏈接。

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復制該鏈接到瀏覽器，發現這是一個json格式的數據集。我們所需要的省份和對應數量還有各個城市對應的數量都在其中。

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2、發送請求

我們首先模擬瀏覽器來發送請求獲取到這個json數據集，然後獲取各個城市鴻星爾克門店及其對應數量 。

url = 'https://map.baidu.com/?newmap=1&reqflag=pcmap&biz=1&from=webmap&da_par=baidu&pcevaname=pc4.1&qt=s&da_src=searchBox.button&wd=%E9%B8%BF%E6%98%9F%E5%B0%94%E5%85%8B&c=1&src=0&wd2=&pn=0&sug=0&l=5&b=(7854419.220000001,831323.8799999999;15358291.22,8507227.879999999)&from=webmap&biz_forward={%22scaler%22:1,%22styles%22:%22pl%22}&sug_forward=&auth=yER4N%40Rwcw0cBSVCeS%3DdQBAfLdF6agFfuxLzNBVHVHRtxZhQxjh%40wWvvYgP1PcGCgYvjPuVtvYgPMGvgWv%40uVtvYgPPxRYuVtvYgP%40vYZcvWPCuVtvYgP%40ZPcPPuVtvYgPhPPyheuVtcvY1SGpuRtDpnSCE%40%40By1uVtCGYuVt1GgvPUDZYOYIZuVt1cv3uVtGccZcuVtPWv3GuBtR9KxXwPYIUvhgMZSguxzBEHLNRTVtcEWe1GD8zv7u%40ZPuVtc3CuVteuEthjzgjyBODQEYHUHBxfiKKvMuxcc%40AJ&seckey=cde6ebb241c3d75c675c8688828640edba33c570fc006f6ccdee864f2e95d88033fc19e794fee19c2417a6953ba260f3e91efa7e82cbc9c45b5854aec79ce924b08cce22526301f3a8c80710ebb635e73f5eccb560ee1dc38add2dfc793843279646449563fa4547850c144c3838de6fb1efaab7253aa6e99c1de56b4ddbad3905f480e4d46e5414c519465f08bedee98acac8fc7d2f84f413b041287538b09a811ee347b66a4c2c948f2ffa2f6e7674e0c5cb2b6407b610181af9064f870280fd7053482a91caa7cb762068ea41c4bb7bd2f7899f81a2ba5ab3fde28503a6fdc54b0fdee52cc2d02da76e1a4f1b4745&device_ratio=1&tn=B_NORMAL_MAP&nn=0&ie=utf-8&t=1627305062813'

    headers = {
        'Cookie': 'BIDUPSID=5FDDBE7E96E9CA6D71998093E123403A; PSTM=1627225875; BAIDUID=F934E08738623DF508F108DEF391CFB9:FG=1; BDORZ=B490B5EBF6F3CD402E515D22BCDA1598; BCLID_BFESS=8512773460870798959; BDSFRCVID_BFESS=5UPOJeC62l07libepqHRKmSPxe5rbsOTH6aoyt6boQjiS8lguPwkEG0PHf8g0Ku-S2EqogKKy2OTH9DF_2uxOjjg8UtVJeC6EG0Ptf8g0M5; H_BDCLCKID_SF_BFESS=tJk8_DPbJK-3fP36q4cBb-4WhmT22-us3g7W2hcH0b61EnR_XRQcbJ8LQ-Qi2lJTMITiaKJjBMb1DbRMLfjN5TODKf-DKb3pWDTm_q5TtUJMeCnTDMRh-l04XNbyKMnitIv9-pPKWhQrh459XP68bTkA5bjZKxtq3mkjbPbDfn028DKuDj-WDjJ0DGRf-b-X-I6b0nRH-njfebRNq4nKbICShG4tLlO9WDTm_DostI3SjJoNKbQ10xPD0n3OK6QHKj79-pPKKR7BfKQPhpQ8MqJbhMJtQnbW3mkjbpnDfn02OPKz0T5pKt4syPR8JfRnWn5RKfA-b4ncjRcTehoM3xI8LNj405OTbIFO0KJzJCcjqR8ZDTuBj55P; __yjs_duid=1_695635cb727c238e28cd4254a28a7a0e1627258379781; BAIDUID_BFESS=F934E08738623DF508F108DEF391CFB9:FG=1; __yjs_st=2_NDRiODllYWQzMjBiMzFhYTlmYWVjZTE4NjFkZTM5MmMwODhlZDE0MjVkYWVmMjIzMzc3MWI2Y2RlOTNkMWJkNDBhNmE2YTIyMTJlZjg0ODJiNzk0NDY2NTYxY2NkOGY5YjM5ODViMDAyZjAwY2E0MThjODUyMGM0N2JiMmEyZGEyMTA4ODdkNjViYjcwNDEwODhjNDkzNDg4YjQyMWNjYTI4ZjAzZDllYTg3YjE3ZDRiYWNlMmJkMzc3YjE1OGU5NWU4NjM3YWQxMjkwNDVkMmMyZTM1YTQ5ODgxNTA4ZjE3MDk2YTYwODg5MmY5ZTZlMmYxZGQ5ZTU1OTdkZGYxZV83X2VhYjhlOWZi; H_PS_PSSID=34300_34100_33969_34272_31254_33848_34282_26350_22158; delPer=0; PSINO=3; BA_HECTOR=002h218g2ka58g0lhq1gftcs10r; ab_sr=1.0.1_ZWRlNDJiMzk0ZWQ3YzZmYzgxMmQzOTIyZDBlN2FjZTIxNjIzODliZWE4MzZjZGEwZTBiMTIzNGRmNDhiYmM2NTJhZjI0ZjBkNTFlMjg4MWYxYmY3ZDMzMGVkNmQ1NTNhMDVkN2I1ZGViMDY2ZjBlNWJmOTk4NTBhZGIwOGU4OTg5YzNiM2QwZjVhMTFkYmQ0ODU2NTJkYzNkZmI0ZjI1MA==; PMS_JT=%28%7B%22s%22%3A1627305057015%2C%22r%22%3A%22https%3A//map.baidu.com/@11606355.22%2C4669275.88%2C5.4z%22%7D%29',
        'Referer': 'https://map.baidu.com/search/%E9%B8%BF%E6%98%9F%E5%B0%94%E5%85%8B/@11606355.22,4669275.88,5z?querytype=s&da_src=shareurl&wd=%E9%B8%BF%E6%98%9F%E5%B0%94%E5%85%8B&c=1&src=0&pn=0&sug=0&l=5&b=(6569474.192744261,1360353.0162781863;12256345.744431017,7177600.4441499)&from=webmap&biz_forward=%7B%22scaler%22:1,%22styles%22:%22pl%22%7D&seckey=cde6ebb241c3d75c675c8688828640edba33c570fc006f6ccdee864f2e95d88033fc19e794fee19c2417a6953ba260f3e91efa7e82cbc9c45b5854aec79ce924b08cce22526301f3a8c80710ebb635e73f5eccb560ee1dc38add2dfc793843279646449563fa4547850c144c3838de6fb1efaab7253aa6e99c1de56b4ddbad3905f480e4d46e5414c519465f08bedee98acac8fc7d2f84f413b041287538b09a811ee347b66a4c2c948f2ffa2f6e7674e0c5cb2b6407b610181af9064f870280fd7053482a91caa7cb762068ea41c4bb7bd2f7899f81a2ba5ab3fde28503a6fdc54b0fdee52cc2d02da76e1a4f1b4745&device_ratio=1',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/93.0.4573.0 Safari/537.36'
    }

    resp = requests.get(url, headers = headers)

    if resp.status_code == requests.codes.ok:
        print(resp.json())

獲取相應信息如下：

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接下來我們先來獲取各個省份和對應的數量，因為咱們國傢除瞭23個省還有直轄市等，所以我們要分步獲取

中國共計34個省級行政區，包括23個省、5個自治區、4個直轄市、2個特別行政區。23個省分別為：河北省、山西省、遼寧省、吉林省、黑龍江省、江蘇省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山東省、河南省、湖北省、湖南省、廣東省、海南省、四川省、貴州省、雲南省、陜西省、甘肅省、青海省、臺灣省。
5個自治區分別為：內蒙古自治區、廣西壯族自治區、西藏自治區、寧夏回族自治區、新疆維吾爾自治區。4個直轄市分別為：北京市、天津市、上海市、重慶市。2個特別行政區分別為：香港特別行政區、澳門特別行政區。

四個直轄市所在的位置是不同於其它城市的，分佈如下：

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我們將獲取到的信息使用熊貓保存在省份的Excel中，代碼如下：

    prov = []
    value = []

    # 獲取四個直轄市
    hot_city = datas.json()['hot_city']
    for i in hot_city:
        pv = i.split('|')
        if '北京市' in pv[0]:
            prov.append(pv[0])
            value.append(pv[1])

        if '上海市' in pv[0]:
            prov.append(pv[0])
            value.append(pv[1])

        if '天津市' in pv[0]:
            prov.append(pv[0])
            value.append(pv[1])

        if '重慶市' in pv[0]:
            prov.append(pv[0])
            value.append(pv[1])

    # 打印出所有省份信息
    city_list = datas.json()['more_city']
    for item in city_list:
        # 獲取鴻星爾克所在省份
        province = item['province']
        prov.append(province)

        # 獲取鴻星爾克所在省份的數量
        prov_num = item['num']
        value.append(prov_num)


        pd_data = pd.DataFrame({
            '省份': prov,
            '數量':  value,
        })

    pd_data.to_excel('省份.xlsx')
    ic('省份信息打印完成！')

Excel存儲省份數據如下：

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同樣的我們可以獲取各個省份內具體城市的紅鴻星爾克門店數量

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所有城市信息包括熱門城市+更多城市 兩部分組成

city = []
    value = []

    # 獲取四個直轄市
    hot_city = datas.json()['hot_city']
    for i in hot_city:
        pv = i.split('|')
        if '廣州市' in pv[0]:
            city.append(pv[0])
            value.append(pv[1])

        if '成都市' in pv[0]:
            city.append(pv[0])
            value.append(pv[1])

        if '南京市' in pv[0]:
            city.append(pv[0])
            value.append(pv[1])

        if '杭州市' in pv[0]:
            city.append(pv[0])
            value.append(pv[1])

        if '武漢市' in pv[0]:
            city.append(pv[0])
            value.append(pv[1])

        if '深圳市' in pv[0]:
            city.append(pv[0])
            value.append(pv[1])

    # 打印出所有城市信息
    city_list = datas.json()['more_city']

    for item in city_list:
        cities = item['city']

        for i in cities:
            # 獲取鴻星爾克所在省份的市區
            cit = i['name']
            city.append(cit)
            # 獲取鴻星爾克所在省份的市區對應的數量
            city_num = i['num']
            value.append(city_num)

            pd_data = pd.DataFrame({
                '城市': city,
                '數量': value,
            })

            pd_data.to_excel('城市.xlsx')

    ic('城市信息打印完成！')

Excel存儲城市數據如下：

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3、數據處理

我們先要使用Pandas來讀取並且清洗數據

主要就是去掉省份後面的’省’字和‘自治區’等

# 讀取文件
    pd_data = pd.read_excel('省份.xlsx')

    prov = pd_data['省份'].tolist()
    prov_num = pd_data['數量'].tolist()

    name = []
    for i in prov:
        if "省" in i:
            name.append(i.replace('省', ''))
        elif '內蒙古自治區' in i:
            name.append(i.replace('自治區', ''))
        else:
            name.append(i[:2])
    ic(name)
    ic(prov)

    '''
    2021-07-27 20:50:50.752477|name: ['北京','上海','天津','重慶','廣東','浙江','山東','江蘇','河北','安徽','湖南','四川','福建','河南','內蒙古','山西','廣西','貴州','黑龍江','湖北','雲南','甘肅','遼寧','陜西','江西','吉林','上海','新疆','天津','寧夏','海南','西藏','青海']
2021-07-27 20:50:50.752477|prov: ['北京市','上海市','天津市','重慶市','廣東省','浙江省','山東省','江蘇省','河北省','安徽省','湖南省','四川省','福建省','河南省','內蒙古自治區','山西省','廣西壯族自治區','貴州省','黑龍江省','湖北省','雲南省','甘肅省','遼寧省','陜西省','江西省','吉林省','上海市','新疆維吾爾自治區','天津市','寧夏回族自治區','海南省','西藏自治區','青海省']
    '''

接下來我們使用pyecharts來可視化我們清洗過後的數據

map = (
      Map()
      .add("數量分佈", [list(z) for z in zip(prov, prov_num)], "china")
      .set_global_opts(
      title_opts=opts.TitleOpts(title="鴻星爾克全國門店分佈圖"),
      visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=500, is_piecewise=True),
      )

  )
  map.render('省份.shtml')
  ic('省份分佈圖繪制完畢！')

效果圖如下：

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省份所在的各個城市圖也是同理。我們就以門店最多的廣東作為案例，你也可以選擇任意省份哈

抓取數據->存儲數據->處理數據->可視化數據最終效果如下:

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數據可視化之後一目瞭然，比起看Excel更加賞心悅目。並且事半功倍。

到此這篇關於用 Python 繪制全國鴻星爾克門店分佈圖的文章就介紹到這瞭,更多相關 Python 繪制全國鴻星爾克門店分佈圖內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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