基于Python热门旅游景点数据分析系统设计与实现
warning:
这篇文章距离上次修改已过188天，其中的内容可能已经有所变动。
import pandas as pd
# 假设df是包含旅游数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({
'景点名称': ['A景点', 'B景点', 'C景点'],
'访客数': [1000, 1500, 2000],
'平均评分': [4.5, 4.0, 4.2]
})
# 计算每个景点的得分，得分=访客数*平均评分
df['得分'] = df['访客数'] * df['平均评分']
# 按照得分降序排序
df_sorted = df.sort_values(by='得分', ascending=False)
# 输出排序后的结果
print(df_sorted)
# 可视化分析，绘制景点访客数与平均评分的散点图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(df['访客数'], df['平均评分'])
plt.xlabel('访客数')
plt.ylabel('平均评分')
plt.title('不同景点的访客数与平均评分散点图')
plt.show()这段代码首先创建了一个包含旅游数据的DataFrame，然后计算了每个景点的得分，并按照得分对数据进行了降序排序。接着，它还通过绘制散点图可视化了景点的访客数和平均评分之间的关系。这个例子展示了如何进行基本的数据处理和可视化分析，是一个简单的数据分析系统的核心功能。
评论已关闭