如何用Python做一份旅游攻略

如何用Python做一份旅游攻略，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

旅游是調節心情的有效途徑，越來越多的上班族和學生期待利用假期時間外出游 玩來開拓眼界、舒緩壓力。然而真正有了假期，許多人卻會因“去哪玩”的問題倍感困惑，六月份正是出行的好時節，就讓我們一起來學習如何利用python來安排自己的出行計劃吧。

一.數據的獲取

最近幾年，既省錢又休閑的自助游逐漸成為年輕人出行的最愛，這里推薦一個我個人比較喜歡的旅游網站螞蜂窩，這次通過分析“驢友”們的出行計劃來規劃我們自己的行程，第一步當然是爬取網站數據啦

1.分析目標網頁

為了獲取大家的出行信息，我們進入網站的“結伴”板塊，查看“一個月以內”的出行計劃，可以看到隨著頁面的更改url并沒有發生變化，初步判斷該網頁是通過js加載的，要想爬取首先得找到真實url和返回的數據格式。

經過一番嘗試，我們成功找到了請求返回的真實url和關鍵參數，這里返回的是json格式的數據，里面包含了一個html文本。

2.確定抓取內容

在正式開始爬取數據之前，我們要先確定需要爬取哪些數據。行程的列表頁清晰地展現了目的地、行程簡介、發起人ID和性別(呵呵)，雖然這些信息非常有參考價值，但是如果能獲取更多信息無疑會對我們的行程規劃更有幫助，所以還是要進入詳情頁來看一看。

可以看到，詳情頁中對出發時間、行程歷時、出發地點等都有詳細說明，此外還有報名結伴人員情況，這項數據能在很大程度上反映小伙伴們的出行意向，所以一定要拿下來。

3.正式爬取數據

總體思路是爬取索引頁中每一個行程的發起人和詳情頁url，之后進入詳情頁抓取出發時間、歷史、目的地、出發城市、希望人數以及報名人員情況等數據，每個行程的索引頁數據和詳情頁數據合 并后作為該行程的完整數據進行存儲。以下是爬蟲程序的總入口:

• payload參數:flag決定了行程的排序方式，可選值為1、2、3，分別代表“即將出發”、“***發布”、“熱門結 伴”;

• offset表示當前頁數，默認從0開始;middid表示行程目的地，不確定目的地值為0;timeFlage代表出 發時間，值為3表示選取一個月內的行程。

• get_info()方法:抓取每一頁的行程信息并翻頁，如果無法獲取有效信息則說明爬取結束。

• 數據存儲:由于數據量不大，可以先全部存儲到一個dataframe數據結構中，再一次性寫入csv文件。

二. 數據清洗

我們來看看獲取到的數據是什么樣子的，可以看到，每條數據中都有很多干擾信息：

• “出發時間”一欄我們想要 的僅僅是日期數據;

• “報名人數”一欄我們想要的僅僅是數字，而不需要多余的修飾文字等等;

• “部分出行” 計劃涵蓋了多個目的地，這對我們的旅游目的地分析是非常不利的

所以，我們必須先對獲取到的數據進行清洗， 以期為正式的數據分析奠定基礎。

1.規范格式

首先對歷時、希望人數、報名人數(女)、報名人數(男)這幾項數據進行清洗，僅保留數字部分;其次對出發是 按、出發地點相關數據進行情況，取到“:”及前面的內容。感謝pandas.Series.str方法，使我們可以非常簡單地完 成上述工作，功能函數如下:

only_num(self, col_list):去除數據中的非數字部分。

no_colon(self, col_list):去除數據中的“:”及其前面的內容。

2.拆分目的地

剛才說到過，一個行程中包含多個目的地會對我們的分析造成干擾，這里的解決思路是對目的地數據進行拆分。

將一列數據拆分成X列(X為該行程包含的目的地個數)，同樣是使用pandas.Series.str方法，代碼如下:

三.數據分析

現在我們可以對數據進行分析查找六月份的旅行規律了，為了便于觀察，這里使用pyecharts進行可視化處理。

1.男女比例

首先對參與出行計劃的人員性別進行分析，利用dataframe的sum()和groupby().count()方法可以很容易獲得行程 發布者和參與者的性別分布:

從圖中可以看出，發起人以女性居多，約占總數的60%，而參與者剛好相反，男性比 例約為60%，估計是女同胞們更擅長精心策劃行程，而男同胞們大多比較“懶”吧~

2.出發時間

這里我們首先用dataframen的groupby()方法，以“出行時間”為關鍵字對數據進行分組，分別統計每天的行程數量 和參與者數量，然后畫出折線圖。

從結果來看，6月15、16兩天是六月份出行的高峰期(這個時間剛好開始端午節假期)，端午節有出行計劃的朋友 們記得提前準備哈。除此之外的幾個波峰也都出現在周末，看來喜歡自助游的朋友中還是上班族(也可能是大學 生)居多啊。

3.目的地選擇

先來分析行程發布數據，首先將數據中所有的目的地加入到一個list中(包含重復數據)，然后使用collections中的Counter()方法統計每個目的地出現的頻次，***制圖。

圖中列出了頻次較高的幾個目的地，彩條越長表示出現的頻次越多。稍微留意下我們會發現，大家比較青睞的都是一些商業化程度比較低的地區，比如拉薩，新疆！

其實作為一名自由行愛好者，我同樣比較喜歡更加原始和純粹的風光，對于沉淀心情確實會起到更好的效果，大家如果有出行計劃又不知道去哪玩的話，不妨從上面的目的地中選一下。

4.參與者情況如何

首先分別統計出各個目的地報名的男性數量和女性數量儲存到兩個dict中，分別取參與 人數最多的10個目的地，***將兩組數據合并、去重......

然后我們會驚奇地發現，雖然兩個序列中具體排名不盡相 同，但是男性和女性最想去的10個目的地居然完全一致。

不過各個地點的男女人數還是有較大差異的，如果想來一場***的邂逅，或許下面這張圖會有點幫助哈。

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