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【数据可视化-13】全国星巴克门店可视化
- 引言
- 一、数据准备
-
- [1.1 导入必要的库](#1.1 导入必要的库)
- [1.2 读取数据](#1.2 读取数据)
- [1.3 数据探索](#1.3 数据探索)
- [1.4 数据清洗](#1.4 数据清洗)
- 二、数据可视化
-
- [2.1 星巴克门店各个省份的数量可视化](#2.1 星巴克门店各个省份的数量可视化)
- [2.2 全国门店分布热点图地图可视化](#2.2 全国门店分布热点图地图可视化)
- [2.3 各省星巴克门店数量占比可视化](#2.3 各省星巴克门店数量占比可视化)
- [2.4 星巴克门店营业时间段数量可视化](#2.4 星巴克门店营业时间段数量可视化)
- 总结
引言
在该项目中我们将使用 pandas 和 pyecharts 库来实现对星巴克全国门店数据的可视化分析。具体内容包括：
- 星巴克门店各个省份的数量可视化
- 全国门店分布热点图地图可视化
- 各省星巴克门店数量占比可视化
- 星巴克门店营业时间段数量可视化
首先，你需要确保已经安装了 pandas 和 pyecharts 库。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装：
bash
pip install pandas pyecharts一、数据准备
接下来，让我们开始编写代码。
1.1 导入必要的库
python
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Map, Pie, Bar, Line
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType1.2 读取数据
假设我们有一个 CSV 文件 starbucks_locations.csv，其中包含星巴克门店的详细信息，如省份、城市、经纬度、营业开始时间、营业结束时间等。
python
# 读取星巴克门店数据
df = pd.read_csv('starbucks_locations.csv')1.3 数据探索
python
# 读取星巴克门店数据
df.info()
1.4 数据清洗
python
print(df.shape)
# 尝试将time列转换为日期时间对象，无法转换的将被设置为NaT
df['开始营业时间'] = pd.to_datetime(df['开始营业时间'], format='%H:%M:%S', errors='coerce')
# 删除time列为NaT的行
df = df.dropna(subset=['开始营业时间'])
# 由于time列现在已经是datetime类型，如果你想要保留原始字符串格式，可以将其转换回字符串
# 注意：这样做会丢失时间信息（如时区、日期部分等），除非你在转换时指定了这些信息
df['开始营业时间'] = df['开始营业时间'].dt.strftime('%H:%M:%S')
print(df.shape)
删除了7行时间列异常的数据；
python
df['开始营业时间_1'] = pd.to_datetime(df['开始营业时间'])
df['停止营业时间_1'] = pd.to_datetime(df['停止营业时间'])
df['营业时长'] = df['停止营业时间_1'] - df['开始营业时间_1']
df['营业时长'] = pd.to_timedelta(df['营业时长'])
df['营业时长'] = df['营业时长'].dt.total_seconds()/3600
df['营业时长'] = df['营业时长'].apply(lambda x : x if x > 0 else x + 24)
df['营业时长区间'] = pd.cut(df['营业时长'],bins=[0,8,10,12,14,16,24],labels=["0-8h","8-10h","10-12h","12-14h","14-16h","16-24h"])生成了营业时长和营业时长区间区间两个字段；
二、数据可视化
2.1 星巴克门店各个省份的数量可视化
python
# 星巴克门店最多10个城市
temp = df['省份'].value_counts().reset_index()
temp.columns = ['省份','计数']
temp1 = temp[:-2]
data_pair = [(row['省份'], row['计数']) for _, row in temp1.iterrows()]
top_city = sorted(data_pair, key=lambda x: x[1], reverse=True)[::-1]
bar = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark',width='1000px', height='800px'))
.add_xaxis([x[0] for x in top_city])
.add_yaxis("", [x[1] for x in top_city])
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,
position='insideRight',
font_style='italic',
color='pink'),
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="星巴克门店各个省份的数量",
subtitle='数据截止日期：2017年2月'),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45)), #
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
is_show=False,
pos_top='60%',
pos_left='40%',
range_color=["green", "yellow", "red", "pink", "orange", "purple"]
)
)
.reversal_axis()
)
bar.render_notebook()
2.2 全国门店分布热点图地图可视化
python
data_pair = []
# 新建一个BMap对象
geo = Geo(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark'))
data_pair = [[temp.loc[i]['省份'],temp.loc[i]['计数']] for i in range(28)[:15]]
geo = (
geo.add_schema(maptype="china", zoom=1)
.add("", data_pair, type_='heatmap')
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="全国门店分布热点图",
subtitle="数据截止日期：2017年2月"),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True,max_=100,
is_piecewise=False,
range_color=['blue', 'green', 'yellow', 'red'])
)
)
geo.render_notebook()
2.3 各省星巴克门店数量占比可视化
python
pie = (
Pie(
init_opts=opts.InitOpts(width='1000px', height='800px')
)
.add(series_name="",
data_pair=[list(z) for z in zip(temp['省份'][:28], temp['计数'][:28])],
radius=["30%",'50%'],
center=["38%", "50%"],
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, position="center"),
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(
title='各省星巴克门店数量占比',
pos_top='2%',
pos_left="center",
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#228be6',font_size=20)
),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
is_show=False,
max_=600,
pos_top='70%',
pos_left='20%',
range_color=['blue', 'green', 'yellow', 'red']
),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True, pos_right="15%", pos_top="8%",orient="vertical"),
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))
)
pie.render_notebook()
pie.render("pie_set_color.html")
2.4 星巴克门店营业时间段数量可视化
假设我们有一个字段 营业时间段，记录门店的营业时间范围，例如 "07:00-22:00"。
python
c = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px', height='400px'))
.add_xaxis(temp2['时间段'].tolist())
.add_yaxis("基本柱状图", temp2['计数'].tolist(),itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#00CD96"))#自定义颜色
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="星巴克门店营业时间段数量",
subtitle="数据截止日期：2017年2月"),
brush_opts=opts.BrushOpts(), # 设置操作图表的画笔功能
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(), # 设置操作图表的工具箱功能
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数量"), # 设置Y轴名称、定制化刻度单位
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="时间段"), # 设置X轴名称
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
is_show=False,
max_=600,
pos_top='70%',
pos_left='20%',
range_color=['blue', 'green', 'yellow', 'red'])
)
)
c.render_notebook()
总结
通过以上的步骤，我们成功地实现了对星巴克全国门店数据的可视化分析。从各个省份的门店数量、全国门店分布热点图、各省门店数量占比，到门店的营业时间段数量，都进行了详细的可视化展示。这些图表可以我们直观地理解了星巴克门店的分布情况。
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