基于Python的微信朋友圈数据可视化分析之地点

前提

朋友圈的相关数据请参照上一篇文章《基于Python的微信朋友圈数据可视化分析之个性签名》获取，本篇文章默认需要的数据已经下载保存至本地的 csv 文件中了。

将好友的地点按照省份进行统计

import pandas as pd
from collections import Counter
from pyecharts import Mapwechat_info = pd.read_csv("wechat_friends_info.csv", encoding="gbk")
province = wechat_info['Province']
province_list = []
for i in list(province):if isinstance(i, str):if ' ' in i or i.encode( 'UTF-8' ).isalpha():  # 如果是英文城市，则代表不是国内的城市，暂不做处理continueprovince_list.append(i)friends_address = list(Counter(province_list).keys())
friends_count = list(Counter(province_list).values())map = Map("我的微信好友分布", "@高正杰", width=1200, height=600)
map.add("", friends_address, friends_count, maptype='china',is_visualmap=True, is_piecewise=True,visual_text_color="#000",visual_range_text=["", ""],pieces=[{"max": 160, "min": 70, "label": "高数值"},{"max": 69, "min": 0, "label": "低数值"},])
map.render('province.html')

生成的结果截图如下所示，体验地址

将好友的地点按照城市进行统计

import pandas as pd
from collections import Counter
from pyecharts import Geo
from pyecharts.datasets.coordinates import get_coordinatewechat_info = pd.read_csv("wechat_friends_info.csv", encoding="gbk")
city = wechat_info['City']
city_list = []
for i in list(city):if isinstance(i, str):if ' ' in i or i.encode( 'UTF-8' ).isalpha():  # 如果是英文城市，则代表不是国内的城市，暂不做处理continueif get_coordinate(i) is None:if get_coordinate(i+'市') is not None:i = i + '市'elif get_coordinate(i+'区') is not None:i = i + '区'city_list.append(i)def geo_formatter(params):return params.name + ' : ' + params.value[2]geo = Geo("我的微信好友分布","@高正杰",title_color="#fff",title_pos="center",width=1200,height=600,background_color="#404a59",
)
attr, value = geo.cast(Counter(city_list))
geo.add("",attr,value,visual_range=[0, 91],tooltip_formatter=geo_formatter,    # 重点在这里，将函数直接传递为参数。visual_text_color="#fff",symbol_size=15,is_visualmap=True,
)
geo.render('city.html')

生成的结果截图如下所示，体验地址

遇到的问题

现象

在 Jupyter notebook 中显示空白，生成的 HTML 文件打开只显示南海诸岛，不显示其他内容。

原因

自从 v0.3.2 开始，为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，则需要自行安装对应的地图文件包。

解决办法

将以下几个文件包全包安装，关于这些包的含义，可以参考《自定义地图》

pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg
pip install echarts-china-counties-pypkg
pip install echarts-china-misc-pypkg

注意：如果安装完成后，在 Jupyter Notebook 中生成的图形还是无法查看，则需要重启 Jupyter Notebook 即可解决问题。

参考文献

地理地图数据
自定义地图

基于Python的微信朋友圈数据可视化分析之地点相关推荐

python朋友圈数据分析_基于Python的微信朋友圈数据可视化分析之地点
前提朋友圈的相关数据请参照上一篇文章<基于Python的微信朋友圈数据可视化分析之个性签名>获取,本篇文章默认需要的数据已经下载保存至本地的 csv 文件中了. 将好友的地点按照省份进行 ...
基于Python的微信朋友圈数据可视化分析之个性签名
需求利用 Python 爬取微信朋友圈的个性签名,通过生成词云的方式对朋友圈的关键词进行可视化的分析. 思路经过调研发现,通过 itchat 这个第三方的包,再结合人工扫码授权的方式可以直接调用微 ...
python计算商品总价_GitHub - ideaOzy/data_analysis: 基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析...
基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析 1 内容简介首先通过爬虫采集链家网上所有南京二手房的房源数据,并对采集到的数据进行清洗:然后,对清洗后的数据进行可视化分析,探索隐藏在大量数据背后的 ...
【毕业设计_课程设计】基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析
文章目录 0 项目说明 1 内容简介 2 应用技术介绍 3 数据采集 3.1 数据清洗 4 数据可视化 5 项目工程 0 项目说明基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析提示:适合用于课程 ...
数据清洗python实现箱线图_GitHub - nonefirst/data_analysis: 基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析...
基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析 1 内容简介首先通过爬虫采集链家网上所有南京二手房的房源数据,并对采集到的数据进行清洗:然后,对清洗后的数据进行可视化分析,探索隐藏在大量数据背后的 ...
python网页结构分析_GitHub - Vogdhsaj/data_analysis: 基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析...
基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析 1 内容简介首先通过爬虫采集链家网上所有南京二手房的房源数据,并对采集到的数据进行清洗:然后,对清洗后的数据进行可视化分析,探索隐藏在大量数据背后的 ...
【计算机专业毕设之基于python爬虫的汽车销量预测可视化分析系统-哔哩哔哩】 https://b23.tv/2gOjMVB
[计算机专业毕设之基于python爬虫的汽车销量预测可视化分析系统-哔哩哔哩] https://b23.tv/2gOjMVB https://b23.tv/2gOjMVB
基于Python语言的PUBG游戏数据可视化分析系统
[success]写于2019年大作业[/success] 博客链接:https://www.iamzlt.com/?p=299 代码链接请到博客链接内查看. 摘要随着网络技术的兴起和普及,网络游戏 ...
基于Python的淘宝行为数据可视化分析
项目背景&总结: 项目背景完成如下商业分析任务,通过数据分析和可视化展示,充分挖掘数据的价值,让数据更好地为业务服务: 流量分析:PV/UV是多少,通过分析PV/UV能发现什么规律? 漏斗分 ...