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数据可视化（七）：Pandas香港酒店数据高级分析，涉及相关系数，协方差，数据离散化，透视表等精美可视化展示

一、基本数据处理：读取“香港酒店数据”，按要求解决以下问题。

assets/香港酒店数据

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inlineplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS'] # SimHei.ttf
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

df = pd.read_excel('香港酒店数据.xlsx', index_col=0)
df.head()

1. 按照数据的内容，重新设置数据的索引，重新设置列名称为’名字’,‘类型’,‘城市’,‘地区’,‘地点’,‘评分’,‘评分人数’,‘价格’。

# 现将索引为NAN这一行给删除掉
df = df.iloc[1:,:]
df.head()df.reset_index(drop=True,inplace=True)
df.head()df.columns = ["名字","类型","城市","地区","地点","评分","评分人数","价格"]
df.head()

2. 查看所有类型为“商务出行”的酒店。

df.query("类型=='商务出行'").reset_index(drop=True)

3. 查看所有类型为“浪漫情侣”，地区在湾仔的酒店。

df.query("类型 == '浪漫情侣' & 地区 == '湾仔'").reset_index(drop=True)

4. 查看所有地址在观塘或者油尖旺，评分大于4的酒店。

df.query("地区 == '观塘'| 地区 == '油尖旺'").loc[df["评分"] > 4].reset_index(drop=True)

5. 查看类型缺失的数据。

df[df['类型'].isnull()].reset_index(drop=True)

6. 用“其他”填充类型和地区。

df["类型"].fillna("其他",inplace=True)
df["地区"].fillna("其他",inplace=True)
df[df["类型"]=="其他"]

7. 用评分均值填充缺失值。

# 计算评分均值
score_mean = round( df["评分"].mean(), 1)
score_meandf["评分"].fillna(score_mean,inplace=True)
df.iloc[411]

8. 删除价格和评分人数的缺失值。

df.dropna(subset=['价格', '评分人数'], inplace=True)
# 显示清理后的DataFrame的前五行  
df.head()

9. 保存到“酒店数据1.xlsx”

df = df.reset_index(drop=True)
df.to_excel(fr"../data/酒店数据1.xlsx",index=False)

二、复杂数据处理：读取上一题的“酒店数据1.xlsx”数据，按要求解决以下问题。

1. 读取数据。读取上一题目保存的“酒店数据1.xlsx”。

df = pd.read_excel(fr"../data/酒店数据1.xlsx")
df.head()

2. 查看“评分”的格式，并分别进行升序和降序排序。

df["评分"].dtype# 升序排序
df_r =  df.sort_values(by="评分",ascending=True).reset_index(drop=True)
df_r.head()# 降序排序
df_d =  df.sort_values(by="评分",ascending=False).reset_index(drop=True)
df_d.head()

3. 对酒店按照价格进行排名，计算“油尖旺”地区的均价。

df.dtypes# 筛选出位于“油尖旺”地区的酒店  
oil_jian_wang_hotels = df[df['地区'] == '油尖旺']  
# 计算“油尖旺”地区的酒店均价  
average_price_oil_jian_wang = oil_jian_wang_hotels['价格'].mean()  
average_price_oil_jian_wangsorted_hotels = df.sort_values(by='价格', ascending=False).reset_index(drop=True)  # 显示排序后的酒店列表（例如，显示前10名）  
print("按价格降序排序的酒店：")  
sorted_hotels[['名字', '价格']].head(10)

4. 对酒店数据进行描述性统计，并求所有价格的均值方差，最大最小值，中值。

df.info()df.describe()

5. 计算评分和价格之间的的相关系数，协方差。

# 计算评分和价格之间的相关系数  
correlation = df['评分'].corr(df['价格'])  
print(f"评分和价格之间的相关系数为：{correlation:.4f}") # 计算评分和价格之间的协方差  
covariance = df['评分'].cov(df['价格'])  
print(f"评分和价格之间的协方差为：{covariance:.2f}")

6. 按照评分降序排序，评分相同时按价格升序排序。

df.sort_values(by=["评分","价格"],ascending=[False,True]).reset_index(drop=True)

7. 计算评分小于3分的酒店数量和占比。

df.query("评分 < 3")["名字"].count()df.query("评分 < 3")["名字"].count() / df["名字"].count()

8. 计算酒店评分大于等于4分的酒店的价格均值。

df.query("评分 > 4")["价格"].mean()

9. 计算出每个地区的酒店占总酒店数量的比例。

df.groupby(by="地区")["名字"].count() / df["名字"].count()

10. 找出酒店评分人数排名前20的酒店，并计算他们的价格均值。

df_20 = df.sort_values(by="评分",ascending = False).reset_index(drop=True).head()
df_20df_20["价格"].mean()

11. 查看酒店分布的类型数量和地区数量，并统计各个类型和地区包含的酒店数量。

# 类型数量
df["类型"].unique().size# 地区
df["地区"].unique().sizedf.groupby(by="类型")["名字"].count()df.groupby(by="地区")["名字"].count()

12. 用数据透视表，计算每个类型的酒店的评分人数总数量。

# 使用pivot_table计算每个类型的酒店的评分人数总数量  
pivot_table = df.pivot_table(index='类型', values='评分', aggfunc='count')  # 重命名列名以使其更具描述性  
pivot_table.columns = ['评分人数']  # 显示数据透视表  
pivot_table

13. 用数据透视表，计算每个类型的酒店价格的均值和标准差。

# 计算每个类型的酒店价格的均值  
mean_pivot = df.pivot_table(index='类型', values='价格', aggfunc='mean')  
mean_pivot.columns = ['均值']  # 重命名列名为'均值'  
mean_pivot# 计算每个类型的酒店价格的标准差  
# 标准差是需要两个数据点，一个数据点就会计算不出来std_pivot = df.pivot_table(index='类型', values='价格', aggfunc='std')  
std_pivot.columns = ['标准差']  # 重命名列名为'标准差'  
std_pivot# 将均值和标准差合并到一个DataFrame中  
result = mean_pivot.join(std_pivot)  
result

14. 用数据透视表，计算每个地区酒店价格和评分的最大值和最小值。

# 使用pivot_table计算每个地区的酒店价格和评分的最大值和最小值  
pivot_table = df.pivot_table(  index='地区',   values=['价格', '评分'],   aggfunc={'价格': ['max', 'min'], '评分': ['max', 'min']}  
)  pivot_table# 重命名列名，使其更具可读性  
pivot_table.columns = [('_'.join(col)).replace('价格_max', '价格最大值').replace('价格_min', '价格最小值')  .replace('评分_max', '评分最大值').replace('评分_min', '评分最小值')  for col in pivot_table.columns]  pivot_table

15. 用数据透视表，计算每个地区和类型的酒店的评分的均值和标准差。

# 使用pivot_table计算每个地区和类型的酒店的评分均值和标准差  
pivot_table = df.pivot_table(  index=['地区', '类型'],   values='评分',   aggfunc={'评分': ['mean', 'std']}  
)  pivot_table# 重命名列名，使其更具可读性  
pivot_table.columns = [('_'.join(col)).replace('评分_mean', '评分均值').replace('评分_std', '评分标准差') for col in pivot_table.columns]  # 如果需要，可以将多级索引转换为普通索引  
pivot_table.reset_index(inplace=True)  pivot_table

16. 将“类型”和“名字”设置为层次化索引，并交换索引的位置。然后将层次化索引取消。

# 设置层次化索引，先按“类型”再按“名字”  
df_hierarchical = df.set_index(['类型', '名字'])  
df_hierarchical# 交换索引的位置，先按“名字”再按“类型”  
df_swapped = df_hierarchical.swaplevel(0, 1)  
df_swapped# 取消层次化索引，将其转换为普通列  
df_reset = df_swapped.reset_index()  
df_reset

17. 将数据集转置，获取转置后的index和columns。

# 数据集转置
df.T.head()# 获取index
df.T.index# 获取columns
df.T.columns

18. 用Groupby方法来计算每个地区的评分人数的总和以及均值。

df.groupby(by="地区")["评分人数"].agg(["sum","mean"])

19. 用Grouby方法计算每个类型的平均价格，最高价和最低价。

df.groupby(by="类型")["价格"].agg(["max","min"])

20. 数据离散化，按照价格将酒店分为3个等级，0-500为C，500-1000为B，大于1000为A，列名设置为“价格等级”。

# 定义一个lambda函数来根据价格确定价格等级  
def price_to_grade(price):  if price <= 500:  return 'C'  elif 500 < price <= 1000:  return 'B'  else:  return 'A'  # 使用apply函数将lambda函数应用于'价格'列，并将结果存储在新的列'价格等级'中  
df['价格等级'] = df['价格'].apply(price_to_grade)  # 打印结果  
df

21. 获取评分均值最高和最低的地区的数据，分别使用append和concat方法将获取的两个数据集合并。

# 计算每个地区的评分均值  
mean_scores = df.groupby('地区')['评分'].mean().reset_index()  
mean_scores# 找出评分均值最高和最低的地区  
max_score_area = mean_scores.loc[mean_scores['评分'].idxmax()]  
min_score_area = mean_scores.loc[mean_scores['评分'].idxmin()]  # 提取评分均值最高和最低地区的数据  
max_score_data = df[df['地区'] == max_score_area['地区']]  
min_score_data = df[df['地区'] == min_score_area['地区']]  # 使用append方法合并数据集  
combined_with_append = max_score_data.append(min_score_data, ignore_index=True)  # 使用concat方法合并数据集（需要先创建列表）  
combined_list = [max_score_data, min_score_data]  
combined_with_concat = pd.concat(combined_list, ignore_index=True)  # 打印结果  
print("使用append方法合并的数据集:")  
display(combined_with_append)  
print("\n使用concat方法合并的数据集:")  
display(combined_with_concat)

22. 数据离散化，按照评分人数将酒店平均分为3个等级，三个等级的酒店数量尽量保持一致。评分人数最多的为A，最少的为C。列名设置为“热门等级”。

# 使用qcut函数将数据分为3个等级，尽量保持每个等级数量一致  
# 这里的3表示分为3个等级，duplicates='drop'确保没有重复的边界值  
df['热门等级'] = pd.qcut(df['评分人数'], 3, labels=['C', 'B', 'A'], duplicates='drop')  # 打印结果  
df.head()

23. 选出评分人数为A，价格也为A的酒店数据，计算其平均评分。

# 筛选数据
df_select = df.query("热门等级 == 'A' & 价格等级 == 'A'")# 计算均值
df_reset["评分"].mean()

24. 取价格最高的5个酒店的数据，使用stack和unstack方法实现dataframe和Series之间的转换。

df_top5 = df.sort_values(by="价格",ascending = False).reset_index(drop=True).head()
df_top5df_top5.stack()df_top5.unstack()

25. 纵向拆分数据集，分为df1和df2，df1包含名字，类型，城市，地区，df2包含名字，地点，评分，评分人数，价格，价格等级，热门等级。

df1 = df[["名字","类型","城市","地区"]]
df1.head()df2 = df[["名字","地点","评分","评分人数","价格","价格等级","热门等级"]]
df2.head()

26. 将df2按照价格进行排序，重新设置df2的索引。索引值等于价格排名。

df2.sort_values(by="价格",ascending=False).reset_index(drop=True)

27. 使用merge方法将df1和df2合并。

df3 = df1.merge(df2,on="名字")
df3.head()

28. 将合并后的数据集保存数据到“酒店数据2.xlsx”。

df3 = df3.reset_index(drop=True)
df3.to_excel(fr"../data/酒店数据2.xlsx",index=False)

三、数据可视化：完成以下可视化问题。

1. 画出 𝑦=𝑥^2+2𝑥+1在区间[-5,3]的函数图像。

import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  # 创建一个x值数组，范围从-5到3，包含50个点  
x = np.linspace(-5, 3, 50)  # 计算对应的y值  
y = x**2 + 2*x + 1  # 创建一个新的图形  
plt.figure()  # 画出函数图像  
plt.plot(x, y)  # 设置x轴和y轴的标签  
plt.xlabel('x')  
plt.ylabel('y')  # 设置图形的标题  
plt.title('y = x^2 + 2x + 1')  # 显示图形  
plt.show()

2. 在同一张图中创建两个子图，分别画出$sin(x)$和$cos(x)$在[-3.14,3.14]上的函数图像。设置线条宽度为2.5。

import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  # 定义x值的范围  
x = np.linspace(-3.14, 3.14, 100)  # 计算对应的sin和cos值  
sin_y = np.sin(x)  
cos_y = np.cos(x)  # 创建子图，1行2列，第1个子图  
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))  # 在第1个子图上画sin(x)  
axs[0].plot(x, sin_y, lw=2.5)  # lw=2.5设置线条宽度  
axs[0].set_title('sin(x)')  
axs[0].set_xlabel('x')  
axs[0].set_ylabel('y')  
axs[0].grid(True)  # 可选：添加网格  # 在第2个子图上画cos(x)  
axs[1].plot(x, cos_y, lw=2.5)  # lw=2.5设置线条宽度  
axs[1].set_title('cos(x)')  
axs[1].set_xlabel('x')  
axs[1].set_ylabel('y')  
axs[1].grid(True)  # 可选：添加网格  # 调整子图之间的间距  
plt.tight_layout()  # 显示图形  
plt.show()

3. 读取保存的“酒店数据2”数据，画出每个地区酒店数量的柱状图，柱状颜色为红色。

df = pd.read_excel(fr"../data/酒店数据2.xlsx")
df.head()# 计算每个地区的酒店数量  
hotel_counts = df['地区'].value_counts()  # 设置图像大小  
plt.figure(figsize=(12, 6))  # 你可以根据需要调整宽度和高度  # 绘制柱状图，设置柱状颜色为红色  
plt.bar(hotel_counts.index, hotel_counts.values, color='red')  # 旋转x轴标签45度，使得标签之间有足够的空间  
plt.xticks(rotation=45, ha='right')  # 设置图表标题和坐标轴标签  
plt.title('每个地区酒店数量')  
plt.xlabel('地区')  
plt.ylabel('酒店数量')  # 显示图表  
plt.tight_layout()  # 调整子图参数，使之填充整个图像区域  
plt.show()

4. 画出每个价格等级酒店数量的柱状图。

# 计算每个地区的酒店数量  
hotel_counts = df['价格等级'].value_counts()  # 设置图像大小  
plt.figure(figsize=(10, 6))  # 你可以根据需要调整宽度和高度  # 绘制柱状图，设置柱状颜色为红色  
plt.bar(hotel_counts.index, hotel_counts.values, color='m')  # 设置图表标题和坐标轴标签  
plt.title('每个价格等级酒店数量')  
plt.xlabel('价格等级')  
plt.ylabel('酒店数量')  # 显示图表  
plt.tight_layout()  # 调整子图参数，使之填充整个图像区域  
plt.show()

5. 画出各个价格等级占比的饼图。

# 计算每个价格等级的酒店数量  
hotel_counts_by_price_level = df['价格等级'].value_counts()  # 计算总酒店数量  
total_hotels = hotel_counts_by_price_level.sum()  # 计算每个价格等级的占比  
price_level_percentages = (hotel_counts_by_price_level / total_hotels) * 100  # 设置图像大小  
plt.figure(figsize=(8, 6))  # 绘制饼图  
plt.pie(price_level_percentages, labels=hotel_counts_by_price_level.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)  # 设置图表标题  
plt.title('各个价格等级酒店占比')  # 确保饼图是圆的，而不是椭圆的  
plt.axis('equal')  # 显示图表  
plt.show()

6. 画出酒店评分的直方图。

# 确保评分字段存在且没有缺失值  
df['评分'] = pd.to_numeric(df['评分'], errors='coerce')  # 将评分字段转换为数值类型，并处理无法转换的值  
df = df.dropna(subset=['评分'])  # 删除评分字段为缺失值的行  # 绘制评分的直方图  
plt.figure(figsize=(10, 6))  # 设置图像大小  
plt.hist(df['评分'], bins=20, edgecolor='black', alpha=0.7)  # bins参数决定了直方图的条形数量  # 设置图表标题和坐标轴标签  
plt.title('酒店评分直方图')  
plt.xlabel('评分')  
plt.ylabel('频数')  # 显示图表  
plt.grid(axis='y', alpha=0.75)  # 添加网格线  
plt.show()

7. 画出每个热门等级酒店评分均值的柱状图。（按照评分均值从小到大排序。）

# 计算每个热门等级酒店的评分均值  
mean_scores_by_hot_level = df.groupby('热门等级')['评分'].mean()  # 按照评分均值从小到大排序  
sorted_mean_scores = mean_scores_by_hot_level.sort_values(ascending=True)  # 设置图像大小  
plt.figure(figsize=(10, 6))  # 绘制柱状图  
plt.bar(sorted_mean_scores.index, sorted_mean_scores.values, color='DodgerBlue')  # 设置图表标题和坐标轴标签  
plt.title('每个热门等级酒店评分均值')  
plt.xlabel('热门等级')  
plt.ylabel('评分均值')  # 显示数值标签  
for index, value in enumerate(sorted_mean_scores.values):  plt.text(index, value, f'{value:.2f}', ha='center', va='bottom')  # 显示图表  
plt.tight_layout()  
plt.show()

8. 画出油尖旺地区，评分的箱线图。

# 筛选出油尖旺地区的酒店数据  
oil_pier_hotels = df[df['地区'] == '油尖旺']  # 计算评分的统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值  
stats = oil_pier_hotels['评分'].describe([0.25, 0.75])  # 0.25和0.75分别对应第一四分位数和第三四分位数  # 绘制箱线图  
plt.boxplot(oil_pier_hotels['评分'], patch_artist=True, labels=['油尖旺地区评分'])  # 设置图表标题  
plt.title('油尖旺地区酒店评分箱线图')  # 显示图表  
plt.show()

9. 选出平均价格前5的地区，画出这些地区的评分的箱线图。

from matplotlib.patches import Patch  # 计算每个地区的平均价格  
avg_prices_by_area = df.groupby('地区')['价格'].mean()  # 按照平均价格从高到低排序，并选择前5个地区  
top_5_areas = avg_prices_by_area.nlargest(5).index  # 初始化一个空列表来存储代理艺术家  
proxies = []  # 绘制这些地区的评分箱线图  
plt.figure(figsize=(10, 8))  # 对每个地区绘制箱线图  
for i, area in enumerate(top_5_areas):  area_data = df[df['地区'] == area]  plt.boxplot(area_data['评分'].values, positions=[i], patch_artist=True)  proxies.append(Patch(color=plt.gca().artists[i].get_facecolor(), label=area))  # 设置图表标题和坐标轴标签  
plt.title('平均价格前5地区的酒店评分箱线图')  
plt.xlabel('地区')  
plt.ylabel('评分')  
plt.xticks(range(len(top_5_areas)), top_5_areas)  # 设置x轴刻度标签  # 添加图例  
plt.legend(handles=proxies, loc='best')  # 显示图表  
plt.show()

10. 将前面两个题目的图像（箱线图）旋转90度。

# 筛选出油尖旺地区的酒店数据  
oil_pier_hotels = df[df['地区'] == '油尖旺']  # 计算评分的统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值  
stats = oil_pier_hotels['评分'].describe([0.25, 0.75])  # 0.25和0.75分别对应第一四分位数和第三四分位数  # 绘制水平箱线图  
plt.boxplot(oil_pier_hotels['评分'], vert=False, patch_artist=True, labels=[" "])  # 设置图表标题  
plt.title('油尖旺地区酒店评分水平箱线图')  # 显示y轴标签  
plt.xlabel('评分')  # 显示图表  
plt.show()

# 计算每个地区的平均价格  
avg_prices_by_area = df.groupby('地区')['价格'].mean()  # 按照平均价格从高到低排序，并选择前5个地区  
top_5_areas = avg_prices_by_area.nlargest(5).index  # 初始化一个空列表来存储代理艺术家  
proxies = []  # 绘制这些地区的评分箱线图  
plt.figure(figsize=(10, 5))  # 调整图形大小以适应水平箱线图  
positions = range(1, len(top_5_areas) + 1)  # 设置箱线图的位置  
boxprops = dict(linestyle='-', linewidth=2, color='blue')  # 设置箱体属性  # 初始化一个空列表来存储每个地区的标签和颜色  
labels_and_colors = []  for i, area in enumerate(top_5_areas):  area_data = df[df['地区'] == area]  bp = plt.boxplot(area_data['评分'].values, vert=False, positions=[positions[i]], patch_artist=True, boxprops=boxprops)  # 获取箱体的颜色，并添加到labels_and_colors列表中  color = bp['boxes'][0].get_facecolor()  labels_and_colors.append((area, color))  # 设置图表标题和坐标轴标签  
plt.title('平均价格前5地区的酒店评分水平箱线图')  
plt.xlabel('评分')  
plt.ylabel('地区')  
plt.yticks(positions, top_5_areas)  # 创建Patch对象，用于图例  
patches = [Patch(color=color, label=label) for label, color in labels_and_colors]  # 添加图例  
plt.legend(handles=patches, loc='upper left')  # 显示图表  
plt.grid(False)  
plt.show()

11. 绘制一个评分，评分人数和价格之间的相关系数图

import seaborn as sns
# 计算相关系数矩阵  
corr_matrix = df[['评分', '评分人数', '价格']].corr()  # 绘制热图  
plt.figure(figsize=(8, 6))  
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f")  # 设置图表标题和坐标轴标签  
plt.title('评分、评分人数和价格之间的相关系数图')  
plt.xlabel('特征')  
plt.ylabel('特征')  # 显示图表  
plt.show()