i = i.replace('.', '')
i = i.replace('万+', '000')
return int(i)
else:
return int(i)
将已售数据转换为整形
China_scenic_charge['已售'] = China_scenic_charge['已售'].apply(sold_change)
删除两列
China_scenic_free = China_scenic_free.drop(columns='已售').drop(columns='价格')
酒店数据
酒店数据，这里仅仅爬取了我选取的五个城市的酒店数据（为了机器学习的例子仅选了五个城市）
接下来读取数据，并且把价格转换为具体数值，把销量转换为具体数值（对每个城市的操作都相同，只展示一个城市的操作）
def price_change(i):
i = i.replace('起', '')
return int(i)
def sold_change(i):
if '+消费' in i:
i = i.replace('+消费', '')
return int(i)
else:
i = i.replace('消费', '')
return int(i)
Zhangjiajie_Hotel = pd.read_csv('张家界酒店.csv',
engine='python',
usecols=['标题', 'poi-address', 'poi-type', 'poi-price', 'poi-buy-num', 'service-icons1','service-icons3', 'service-icons5']).dropna()
Zhangjiajie_Hotel['地址'] = '张家界'
Zhangjiajie_Hotel['poi-price'] = Changsha_Hotel['poi-price'].apply(price_change)
Zhangjiajie_Hotel['poi-buy-num'] = Changsha_Hotel['poi-buy-num'].apply(sold_change)
景点数据
景区等级评价
scenic_level_comment = China_scenic.groupby('spot-info2').mean().sort_values('spot-comment', ascending=False)
# 收费景点
销量前五十的景点
China_scenic_50 = China_scenic_charge.sort_values('已售', ascending=False).head(50).reset_index().drop(columns='index')
平均门票最贵的省份
China_scenic_exp = China_scenic_charge.groupby('省份').mean().sort_values('价格', ascending=False)['价格']
最受欢迎的省份
Hot_province = China_scenic_charge.groupby('省份').sum().sort_values('已售', ascending=False)['已售']
最受欢迎的付费景点类型
Hot_kind_charge = China_scenic_charge.groupby('spot-label1').mean().sort_values('已售', ascending=False).head(10)['已售']
# 免费景点
China_scenic_free = China_scenic_free.drop(columns='已售').drop(columns='价格')
评分最高的五十个免费景点
free_scenic_50 = China_scenic_free.sort_values('spot-comment', ascending=False).head(50)
评分最高的的免费景点类型
Hot_kind_free = China_scenic_free.groupby(['spot-label1']).mean().sort_values('spot-comment', ascending=False).head(15)
再将这些分析出的数据用.to_csv()导出，用PPT画图（自己的数据可视化做得很丑。。。。）
。。。）
酒店数据
将五个城市酒店数据组合，再进行分析如下
All_Hotel = pd.concat([Changsha_Hotel,
Zhangjiajie_Hotel,
Hangzhou_Hotel,
Suzhou_Hotel,
Changzhou_Hotel],
axis=0, sort=False).dropna().reset_index().drop(columns='index')
kind_price = All_Hotel.groupby(['地址', 'poi-type']).mean()['poi-price']
把‘kind_price’导出画图
假设去某个景点旅游，需要考虑出行方式、酒店住宿、门票价格等因素，由此可以大概计算出一个数值来表示该趟旅游“值不值 ”（爬取到的数据中，关于免费景点只有评分一条可以评定其价值，不太具有真实意义，所以不取免费景点）
从景点数据随机选取一个，酒店数据随机选取一个，出行方式随机选取一种。（由此来组合成一行，模拟成一个人选择某种方式去了某地游玩了某个景点又选择了某个酒店）
由于数据的不完整，所以这里主要从“钱花得最少，去的景点评分最高”这样的角度来判断“值不值”。
“值不值”的恒定标准为:
代数 意义
PS：这里本应该每个值附上自己的权重，由于时间关系，我仅将他们（0,1）规格化了，这样就是1:1:1:1的关系，以后有时间在调整其权重问题。
再由Score值来分类：
先从全国景点数据中，找到五个例子城市的景点数据。
(方法五个都一样，这里只展示以张家界为例）
def find_zhangjiajie(i):
if '张家界' in i:
return True
else:
return False
zhangjiajie_scenic = China_scenic_charge[China_scenic_charge['spot-info1'].apply(find_zhangjiajie)].reset_index().drop(columns='index')
导出后画图如下
接下来是获取出行数据，由于机票价格波动太大，并且某些城市还没有普火，这里主要是取平均值，zhangjiajie_traffic数据大概这个样子
现在，对于张家界的景点、出行、酒店数据已经准备完毕
左右拼接在一起，创建随机数据集 zhangjiajie_travel：
def price_02(i):
i = (i - zhangjiajie_travel['价格'].min()) / (zhangjiajie_travel['价格'].max() - zhangjiajie_travel['价格'].min())
return i
def comment_02(i):
i = (i - zhangjiajie_travel['spot-comment'].min()) / (
zhangjiajie_travel['spot-comment'].max() - zhangjiajie_travel['spot-comment'].min())
return i
def hotel_02(i):
i = (i - zhangjiajie_travel['poi-price'].min()) / (
zhangjiajie_travel['poi-price'].max() - zhangjiajie_travel['poi-price'].min())
return i
def traffic_02(i):
i = (i - zhangjiajie_travel['出行价格'].min()) / (zhangjiajie_travel['出行价格'].max() - zhangjiajie_travel['出行价格'].min())
return i
每个表随机采样一万行
zhangjiajie_scenic_test = zhangjiajie_scenic.sample(n=10000, axis=0, random_state=1, replace=True).reset_index().drop(
columns='index')
zhangjiajie_hotel_test = zhangjiajie_hotel.sample(n=10000, axis=0, random_state=1, replace=True).reset_index().drop(
columns='index')
zhangjiajie_traffic_test = zhangjiajie_traffic.sample(n=10000, axis=0, random_state=1, replace=True).reset_index().drop(
columns='index')
合在一起成为张家界的“假旅游数据集”
zhangjiajie_travel = pd.concat([zhangjiajie_scenic_test, zhangjiajie_hotel_test, zhangjiajie_traffic_test],
sort=False, axis=1).drop(columns='Unnamed: 0')
重点：把五个城市的测试数据集建立完毕后，上下拼接在一起成为总的数据集（五万条），再将Score值算出，并对其打上标签
import pandas as pd
import numpy as np
def Score_change(i):
if i <= np.percentile(lfw_Happy_travel['Score'], (25)):
return 0
elif i >= np.percentile(lfw_Happy_travel['Score'], (25)) and i <= np.percentile(lfw_Happy_travel['Score'], (50)):
return 1
elif i >= np.percentile(lfw_Happy_travel['Score'], (50)) and i <= np.percentile(lfw_Happy_travel['Score'], (75)):
return 2
elif i >= np.percentile(lfw_Happy_travel['Score'], (75)):
return 3
lfw_Happy_travel = pd.concat([changsha_travel,
zhangjiajie_travel,
suzhou_travel,
hangzhou_travel,
changzhou_travel],
axis=0, sort=False).dropna()
lfw_Happy_travel['Score'] = lfw_Happy_travel['spot-comment'] / (lfw_Happy_travel['价格'] * lfw_Happy_travel['poi-price'] * lfw_Happy_travel['出行价格'])
lfw_Happy_travel['Score'] = lfw_Happy_travel['Score'].apply(Score_change)
最后，利用SVM支持向量机来对整个数据集进行评分，以总花费和景点评分作为属性，Score值作为标签
from sklearn import model_selection
from sklearn import svm
lfw_Happy_travel_num = pd.DataFrame(
{'景点评分': lfw_Happy_travel['spot-comment'],
'花费': lfw_Happy_travel['cost'],
'Score': lfw_Happy_travel['Score']
})
x = lfw_Happy_travel_num.iloc[:, 0:2].values.tolist()
y = lfw_Happy_travel_num.iloc[:, -1].tolist()
x_train, x_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(x, y, random_state=1, test_size=0.3)
clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr')
clf = svm.SVC(kernel='rbf', gamma=0.1, decision_function_shape='ovo', C=0.8)
clf.fit(x_train, y_train)
print("SVM-输出训练集的准确率为：", clf.score(x_train, y_train))
print("SVM-输出测试集的准确率为：", clf.score(x_test, y_test))
这里我选择的核函数为线性核和高斯核，还在调参研究哪个准确率更高…
感谢每一个认真阅读我文章的人，看着粉丝一路的上涨和关注，礼尚往来总是要有的：
① 2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）
② Python标准库资料（最全中文版）
③ 项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）
④ Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）
⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）
