Python实现的《数据处理与可视化》实验报告（温度和出行人数的比较、骑行长度和性别年龄）

电玩女神 2024-04-01 09:08 15阅读 0赞

目录  
一、 实验内容 1  
二、 数据读取 1

1.  import pandas as pd 1  
    三、 数据清洗 2  
    四、 数据可视化 2  
    这是清洗前的数据，可以看到订阅用户占比为86.15% 5  
    五、 相关性分析 9
2.  import pandas as pd 9  
    六、 感想总结 12  
    一、实验内容  
    数据读取  
    数据清洗  
    数据可视化  
    相关性分析  
    二、数据读取  
    首先，需要进行导包操作：  
    1.import pandas as pd  
    2.import numpy as np  
    接着，用pandas来进行对csv中数据的读取：  
    1.df = pd.read\_csv(“201506-citibike-tripdata.csv”)  
    2.print(df.head())  
    输出前五行，得到如下结果：  
    ![在这里插入图片描述][97fd5cc4c0f64bc189fbb4156341063b.png]

可以看到，读取成功。  
四、数据可视化  
数据可视化用到的工具有matplotlib.pyplot、pyecharts、seaborn和百度api（在pyecharts中调用绘制地图数据）。下面是我绘制的一些图像：  
性别占比：  
由于数据的局限性，我没有追加该地区男女比例的占比，这里仅仅展示骑行共享单车中的男女占比：

1.# 起点分布图  
    2.def draw_start_station_pos():  
    3.    list_station_val = read_start_pos()  
    4.    c = (  
    5.        BMap(init_opts=opts.InitOpts(width="2000px",height="1000px"))  
    6.        .add_schema(baidu_ak="GF7GOq6CbjMcGfDvFGuIFjrCKYi3zeTy", center=[-73.99069656,40.72502876],zoom=15)  
    7.        .add_coordinate_json("infor_start.json")  
    8.        .add(  
    9.            series_name="起点分布图",  
    10.            type_="scatter",  
    11.            data_pair=list_station_val  
    12.        )  
    13.        .set_global_opts(  
    14.            title_opts=opts.TitleOpts(title="起点分布图"),  
    15.            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=5000),  
    16.  
    17.        )  
    18.        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))  
    19.        .render("draw_start_station_pos.html")  
    20.    )  
    21.  
    22.# 起点分布热力图  
    23.def draw_start_station_pos_heat():  
    24.    list_station_val = read_start_pos()  
    25.    c = (  
    26.        BMap(init_opts=opts.InitOpts(width="2000px",height="1000px"))  
    27.        .add_schema(baidu_ak="GF7GOq6CbjMcGfDvFGuIFjrCKYi3zeTy", center=[-73.99069656,40.72502876],zoom=15)  
    28.        .add_coordinate_json("infor_start.json")  
    29.        .add(  
    30.            series_name="起点分布图",  
    31.            type_="heatmap",  
    32.            data_pair=list_station_val  
    33.        )  
    34.        .set_global_opts(  
    35.            title_opts=opts.TitleOpts(title="起点分布图"),  
    36.            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=12000,min_=0),  
    37.  
    38.        )  
    39.        .render("draw_start_station_pos_heat.html")  
    40.    )

![在这里插入图片描述][d7827500a04a4ccd8f002ee5804ef289.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][6828baec37e140e99a1e1730d9bab96b.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][01ff34f5a8ce4b8ca7802b3bc33ab6cc.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][da0846e6d0024fda9cebdec3ba61b0d6.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][84eef3639c134473a65ddf117f08945e.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][b59858724d504b75b731fe70ed6c7817.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][91bdbc20c4ad4aff9d654c3b1b3aecac.png_pic_center]  
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![在这里插入图片描述][8e57ea3972e64843880d986ac44a6d90.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][cae036776e7c4ccf885424f16a287601.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][4bb4a977bbe0421cb79057277251e914.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][94d5b87adb7a4d938366b1f65e42ebcc.png_pic_center]

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