旅行足迹分析与可视化

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旅行足迹分析与可视化

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要求：对原始数据进行处理；对每个省/直辖市的旅游者进行聚类，聚类算法自选；设计可视化展示方式，在地图上展示每个省/直辖市的典型旅行者的信息及旅行者数量等，实现可视化过程；

一.数据分析

二.数据处理

1.性别数字化

2.足迹计数

3.根据省/直辖市筛选数据

三.数据聚类

1.K-means聚类

2.将聚类好的数据保存到execl中

3.找到离聚类中心最近的样本

四.可视化

主要难点

最后效果

一.数据分析

原始数据包括ID、姓名、性别、年龄、足迹和家庭年收入一共6列数据，首先需要读取excel文件的数据。

inputfile = 'dataset.xlsx' # 旅行者信息 data = pd.read_excel(inputfile, index_col = 'ID') # 读取数据 print(data.head()) # 打印前五行数据

将数据文件放在PyCharm的当前工作目录下，就可以直接读取文件信息，以ID为列索引读取文件。其中足迹中包含每个旅行者去过的地方，而题目要求对每个省/直辖市的旅游者进行聚类，所以需要将每个省/直辖市的旅游者给筛选出来。

二.数据处理 1.性别数字化

文本信息并不能直接聚类，如果要把性别作为聚类标准之一的话，需要先将性别数字化。

def get_gender_type(x): if x["性别"] == '男': return 1 if x["性别"] == '女': return 0 # 注意需要设置axis==1，表示series的index是columns data.loc[:, "gender"] = data.apply(get_gender_type, axis=1)

编写函数，性别为男设置为数字1，性别为女设置为数据0，通过在数据后面添加新的一列gender表示。

2.足迹计数

如果数据量太少的话可以挖掘数据来提高聚类的可靠性，这里编写函数对足迹中去过的省/直辖市进行计数，并生成新的列。

def get_number_type(x): if x.loc['足迹'].count(',') > 0: return x.loc['足迹'].count(',') + 1 elif x.loc['足迹'].count(',') == 0: if len(x.loc['足迹'])>2: return 1 else: return 0 data.loc[:, "visit numbers"] = data.apply(get_number_type, axis=1)

这里通过逗号的个数进行计数，有个小缺陷，足迹中省/直辖市是可以重复的，表示多次去过这个地方，这个函数并不能统计去过省/直辖市的个数，只能统计足迹中省/直辖市的个数。

3.根据省/直辖市筛选数据

首先建立数组存放各个省/直辖市的名字，另建一个数组存放筛选好的数据，采用for循环筛选。

sheng_name = ['北京市','天津市','河北省','山西省','辽宁省','吉林省','黑龙江省','江苏省','浙江省','安徽省','福建省','江西省','山东省','河南省','湖北省','湖南省','广东省','海南省','四川省','贵州省', '云南省','陕西省','甘肃省','青海省','台湾省','内蒙古','广西','西藏','宁夏','新疆','上海市','重庆市','香港','澳门'] sheng = [' 0',' 1',' 2',' 3',' 4',' 5',' 6',' 7',' 8',' 9',' 10',' 11',' 12',' 13',' 14',' 15',' 16',' 17',' 18',' 19', ' 20',' 21',' 22',' 23',' 24',' 25',' 26',' 27',' 28',' 29',' 30',' 31',' 32',' 33',' 34',' 35'] for num in range(0,len(sheng_name)): sheng[num] = data.loc[data["足迹"].str.contains(sheng_name[num]), :]

三.数据聚类 1.K-means聚类

这里数据标准化效果并不好，故没有采用，将筛选好的数据聚成3类。

k = 3 # 聚类的类别 iteration = 500 # 聚类最大循环次数 for num in range(0,len(sheng_name)): sheng[num] = data.loc[data["足迹"].str.contains(sheng_name[num]), :] sheng[num] = sheng[num].drop(labels=['姓名', '性别', '足迹'], axis=1) # 将无关数据剔除 sheng_zs[num] = sheng[num] #sheng_zs[num] = 1.0 * (sheng[num] - sheng[num].mean()) / sheng[num].std() # 数据标准化 model = KMeans(n_clusters=k, max_iter=iteration, random_state=1234) # 分为k类，并发数4 model.fit(sheng_zs[num]) # 开始聚类 # 简单打印结果 r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts() # 统计各类别数目 r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_) # 找出聚类中心 r = pd.concat([r2, r1], axis=1) r.columns = list(sheng_zs[num].columns) + ['类别数目'] # 重命名表头 print(r) # 详细输出原始数据及其类别 r = pd.concat([sheng[num], pd.Series(model.labels_, index=sheng[num].index)], axis=1) # 详细输出每个样本对应的类别 r.columns = list(sheng[num].columns) + ['聚类类别'] # 重命名表头 print(r)

第一个r打印出来的是聚类中心以及类别数目，可以看出性别数据在0~1之间的0.5，说明性别对聚类的影响并不大，同时可以观察到visit numbers和家庭年收入相关性比较大，数据有点冗余。

第二个r则是数据后面加上了类别这一列。

2.将聚类好的数据保存到execl中

如果想要仔细查看聚类的效果，可以将数据保存为.xlsx文件，这里提供一个方法。

outputfile = 'traveler.xlsx' # 保存结果的文件名 df = pd.DataFrame() df.to_excel(outputfile) # 保存结果 excel_writer = pd.ExcelWriter(outputfile) for num in range(0,len(sheng_name)): r.to_excel(excel_writer, sheet_name=sheng_name[num]) excel_writer.save() excel_writer.close()

生成的xlsx文件里有多个sheet，sheet名是对应的省名称。

3.找到离聚类中心最近的样本 display = '' for iclust in range(model.n_clusters): # get all points assigned to each cluster: cluster_pts = sheng[num][model.labels_ == iclust] # get all indices of points assigned to this cluster: cluster_pts_indices = np.where(model.labels_ == iclust)[0] cluster_cen = model.cluster_centers_[iclust] min_idx = np.argmin([euclidean(sheng[num].iloc[idx], cluster_cen) for idx in cluster_pts_indices]) element = str("第"+str(iclust+1)+"类典型旅行者的信息是： "+"家庭年收入"+str(sheng[num].iloc[cluster_pts_indices[min_idx]].loc["家庭年收入(万)"])+"（万），年龄 "+str(int(sheng[num].iloc[cluster_pts_indices[min_idx]].loc["年龄"])) + " 岁，数量 "+str(r1[iclust])+'') display = display + element

model.n_clusters是数据分类的类别数，这里是3。np.where获得对应类别样本的行索引，cluster_cen获得聚类中心，min_idx获得离聚类中心欧几里得距离最小样本的行索引，最后地图上需要显示的数据用字符串element拼接。

四.可视化

在中国地图上显示信息，实现当鼠标停留在对应省/直辖市上显示对应典型旅行者的信息和数量。利用pyecharts库里面的功能。

js_code_str= ''' function(params){ var data = %(display)s; return data[params.value]; } ''' # 旅行者信息显示 def create_china_map(): ''' 作用：生成中国地图 ''' ( Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px")) # 可切换主题 .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="旅行者信息统计"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True,trigger_on='mousemove|click',axis_pointer_type='cross',formatter=JsCode(js_code_str% dict(display=display_content))) ) .add("旅行者信息",data_sheng, maptype="china") .render("旅行者信息.html") ) create_china_map() 主要难点

这里需要显示的字符串都保存在变量中，而这些变量怎么显示在地图上并可以对应到省，这里花了不少时间试错，最后采用tooltip_opts来进行提示框配置，其中js_code_str中如果要引用外部变量需要像函数一样传参，这里在js_code_str中定义变量data来接收，并通过params.value来确定省对应的数组元素。

最后效果

完整代码 import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import euclidean import numpy as np from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode sheng = [' 0',' 1',' 2',' 3',' 4',' 5',' 6',' 7',' 8',' 9',' 10',' 11',' 12',' 13',' 14',' 15',' 16',' 17',' 18',' 19', ' 20',' 21',' 22',' 23',' 24',' 25',' 26',' 27',' 28',' 29',' 30',' 31',' 32',' 33',' 34',' 35'] sheng_zs = [' 0',' 1',' 2',' 3',' 4',' 5',' 6',' 7',' 8',' 9',' 10',' 11',' 12',' 13',' 14',' 15',' 16',' 17',' 18',' 19', ' 20',' 21',' 22',' 23',' 24',' 25',' 26',' 27',' 28',' 29',' 30',' 31',' 32',' 33',' 34',' 35'] sheng_name = ['北京市','天津市','河北省','山西省','辽宁省','吉林省','黑龙江省','江苏省','浙江省','安徽省','福建省','江西省','山东省','河南省','湖北省','湖南省','广东省','海南省','四川省','贵州省', '云南省','陕西省','甘肃省','青海省','台湾省','内蒙古','广西','西藏','宁夏','新疆','上海市','重庆市','香港','澳门'] def get_gender_type(x): if x["性别"] == '男': return 1 if x["性别"] == '女': return 0 def get_number_type(x): if x.loc['足迹'].count(',') > 0: return x.loc['足迹'].count(',')+1 elif x.loc['足迹'].count(',') == 0: if len(x.loc['足迹'])>2: return 1 else: return 0 data_sheng = [ ['北京', 0], ['天津', 1], ['河北', 2], ['山西', 3], ['辽宁', 4], ['吉林', 5], ['黑龙江', 6], ['江苏', 7], ['浙江', 8], ['安徽', 9], ['福建', 10], ['江西', 11], ['山东', 12], ['河南', 13], ['湖北', 14], ['湖南', 15], ['广东', 16], ['海南', 17], ['四川', 18], ['贵州', 19], ['云南', 20], ['陕西', 21], ['甘肃', 22], ['青海', 23], ['台湾', 24], ['内蒙古', 25], ['广西', 26], ['西藏', 27], ['宁夏', 28], ['新疆', 29], ['上海', 30], ['重庆', 31], ['香港', 32], ['澳门', 33] ] js_code_str= ''' function(params){ var data = %(display)s; return data[params.value]; } ''' # 参数初始化 inputfile = 'dataset.xlsx' # 旅行者信息 outputfile = 'traveler.xlsx' # 保存结果的文件名 df = pd.DataFrame() df.to_excel(outputfile) # 保存结果 data = pd.read_excel(inputfile, index_col = 'ID') # 读取数据 excel_writer = pd.ExcelWriter(outputfile) # 注意需要设置axis==1，这是series的index是columns # data.loc[:, "gender"] = data.apply(get_gender_type, axis=1) #print(data.head()) #data.loc[:, "visit numbers"] = data.apply(get_number_type, axis=1) k = 3 # 聚类的类别 iteration = 500 # 聚类最大循环次数 display_content = sheng_name print(data.head()) for num in range(0,len(sheng_name)): sheng[num] = data.loc[data["足迹"].str.contains(sheng_name[num]), :] sheng[num] = sheng[num].drop(labels=['姓名', '性别', '足迹'], axis=1) sheng_zs[num] = sheng[num] #sheng_zs[num] = 1.0 * (sheng[num] - sheng[num].mean()) / sheng[num].std() # 数据标准化 model = KMeans(n_clusters=k, max_iter=iteration, random_state=1234) # 分为k类，并发数4 model.fit(sheng_zs[num]) # 开始聚类 # 简单打印结果 r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts() # 统计各类别数目 r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_) # 找出聚类中心 r = pd.concat([r2, r1], axis=1) r.columns = list(sheng_zs[num].columns) + ['类别数目'] # 重命名表头 print(r) # 详细输出原始数据及其类别 r = pd.concat([sheng[num], pd.Series(model.labels_, index=sheng[num].index)], axis=1) # 详细输出每个样本对应的类别 r.columns = list(sheng[num].columns) + ['聚类类别'] # 重命名表头 r.to_excel(excel_writer, sheet_name=sheng_name[num]) display = '' for iclust in range(model.n_clusters): # get all points assigned to each cluster: cluster_pts = sheng[num][model.labels_ == iclust] # get all indices of points assigned to this cluster: cluster_pts_indices = np.where(model.labels_ == iclust)[0] #print(cluster_pts_indices) cluster_cen = model.cluster_centers_[iclust] min_idx = np.argmin([euclidean(sheng[num].iloc[idx], cluster_cen) for idx in cluster_pts_indices]) #print(sheng[num].iloc[cluster_pts_indices[min_idx]]) element = str("第"+str(iclust+1)+"类典型旅行者的信息是： "+"家庭年收入"+str(sheng[num].iloc[cluster_pts_indices[min_idx]].loc["家庭年收入(万)"])+"（万），年龄 "+str(int(sheng[num].iloc[cluster_pts_indices[min_idx]].loc["年龄"])) + " 岁，数量 "+str(r1[iclust])+'') display = display + element #print(element) #print("离类"+str(iclust)+"最近的样本是"+str(sheng[num].iloc[cluster_pts_indices[min_idx]])) #print(display) display_content[num] = display print(display_content) excel_writer.save() excel_writer.close() # 旅行者信息显示 def create_china_map(): ''' 作用：生成中国地图 ''' ( Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px")) # 可切换主题 .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="旅行者信息统计"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True,trigger_on='mousemove|click',axis_pointer_type='cross',formatter=JsCode(js_code_str% dict(display=display_content))) ) .add("旅行者信息",data_sheng, maptype="china") .render("旅行者信息.html") ) create_china_map()

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