前言

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以下文章來源于python資料分析之禪，作者小dull鳥

Python爬蟲、資料分析、網站開發等案例教程視頻免費在線觀看

https://space.bilibili.com/523606542

最近偶然看到了騰訊的大資料星云圖，非常漂亮，如下圖：

這些資料代表使用騰訊定位服務的用戶實際地理位置，例如微信、QQ、騰訊地圖等，所以使用量還是表達的，此圖可以間接顯示人流量情況

該網站還可以查看區域熱力圖：

但是只有個別區域

于是我萌生一個想法，用python任意區域人員流量圖

經過不懈努力，沒想到還真給實作了，下面帶大家一起學習一下這一程序：

一、首先是資料獲取資料獲取

騰訊其實開放了資料介面，但是只能商用：

但是不用怕，我們還有其他辦法獲取

進入主頁：https://xingyun.map.qq.com/

在主頁抓包，獲得資料介面：

經過分析發現，每次請求都會發送4個post請求，每次請求的引數如下：

rank值從1變化到4，咱也不知道是啥意思，索性就都爬了，大不了再去重

回傳資料如下：

主要是locs欄位，以第一組資料為例，3295代表緯度資訊，11590代表經度資訊，分別除100既是經緯度原始值，6代表該位置人數，

下面我們開始寫寫代碼獲取資料：

import requests
import json
header={
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:82.0) Gecko/20100101 Firefox/82.0'}
url = 'https://xingyun.map.qq.com/api/getXingyunPoints'
for i in range(1,5):
    payload = {'count': i, 'rank': 0}
    response = requests.post(url, data=https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/json.dumps(payload))
    datas=json.loads(response.text)['locs']
    datas=datas.split(',')
    datas=[int(i) for i in datas[:-1]]
    all_data=[]
    a=[]
    for n,data in enumerate(datas):
        a.append(data)
        all_data.append(a)
        if (n+1)%3==0:
            a=[]
all_data=[[i[0]/100,i[1]/100,i[2]] for i in all_data]

將資料轉換為DataFrame格式：

import pandas as pd
lat=[float(i[0]) for i in all_data]
long=[i[1] for i in all_data]
weight=[i[2] for i in all_data]
dataframe=pd.DataFrame({'緯度':lat,'經度':long,'人數':weight})

對資料進行去重：

dataframe=dataframe.drop_duplicates(keep='first')

有了這些坐標資訊，我們可以估算一個區域的人流量

pandas小知識：

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

subset用來指定特定的列，默認所有列；
keep="first"表示洗掉重復項并保留第一次出現的項，此外，keep值還可以為'last':表示保留最后一次出現的值；'false'：表示所有相同的資料都洗掉

選定區域：

data1=dataframe[(dataframe.緯度.between(39.26,41.03)) & (dataframe.經度.between(115.25,117.30))]

二、用folium畫熱力圖：

import folium
from folium.plugins import HeatMap
map_data = data1[['緯度', '經度', '人數']].values.tolist()
hmap = folium.Map(
    location=[data1['緯度'].mean(), data1['經度'].mean()],  #地圖中心坐標
    control_scale=True, 
    zoom_start=13    #地圖顯示級別
)
hmap.add_child(HeatMap(map_data, radius=5, gradient={.1: 'blue',.3: 'lime', .5: 'yellow',.7:'red'}))

真方！

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標籤：Python

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用Python和用戶實際地理位置，做任意區域人員流量圖

前言

一、首先是資料獲取資料獲取

pandas小知識：

選定區域：

二、用folium畫熱力圖：