💖💖作者：IT跃迁谷毕设展 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜
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@TOC
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统-选题背景
随着深圳迈入超大城市老龄化加速期，60岁以上户籍人口突破40万，机构养老成为缓解家庭照护压力、提升公共服务质量的关键抓手。然而，现有数据分散在民政、卫健、市场监管等多部门，缺乏统一口径与实时更新，导致资源配置失衡——部分区域“一床难求”，部分机构却空置率高；公办与民办、护理型与综合型比例不清，政策难以精准补贴。构建基于Hadoop存储、Spark内存计算与Python可视化的分析系统，可将海量异构数据快速清洗、聚合并以地图、雷达图、热力图等形式呈现，帮助政府实时洞察床位总量、护理能力、空间可达性等核心指标，优化选址与扶持策略；同时向公众透明开放，方便子女一键比对机构特色、费用与评价，降低选择成本。项目以数据驱动治理，兼具学术创新与社会价值。 基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统，旨在通过整合和分析深圳市各养老机构的详细信息，为政府决策者、养老服务提供者以及公众提供一个直观、全面的养老服务信息平台。该系统利用大数据技术，对养老机构的分布、规模、类型、护理能力等关键指标进行深入分析，并通过可视化图表展示，使得信息更加直观易懂。通过该系统，用户可以快速了解深圳市养老机构的整体情况，包括各行政区的机构数量、床位数、护理能力分布等，从而为优化养老服务资源配置、提升服务质量提供科学依据，系统还支持对特定机构的详细信息查询，为公众选择养老服务提供便利。
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（Hive需要定制修改） 开发语言：Java+Python（两个版本都支持） 数据库：MySQL 后端框架：SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持） 前端：Vue+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统-视频展示
[video(video-Qnc85HoJ-1753107310430)(type-bilibili)(url-player.bilibili.com/player.html… | 养老院统计展示大屏 | Hadoop+Spark+Python+Echarts)]
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统-图片展示
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统-代码展示
import os
import pandas as pd
import numpy as np
import findspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, regexp_replace, when, round as spark_round
from pyspark.sql.types import IntegerType, FloatType
import warnings
# =====================================================
# 初始化Hadoop+Spark
# =====================================================
findspark.init()
spark = SparkSession.builder.appName("shenzhen_pension_data_preprocessing").getOrCreate()
PROJECT_NAME = 'shenzhen_pension_analysis'
INPUT_FILE = '深圳市民政局_深圳市养老机构信息.csv'
# =====================================================
# 步骤1: 读取原始数据
# =====================================================
print("正在读取原始数据...")
# 使用绝对路径读取数据
workspace_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
local_data_path = os.path.join(workspace_path, 'dataset', INPUT_FILE)
# 使用Pandas读取，因为它在处理某些不规范CSV时更灵活
df = pd.read_csv(local_data_path, encoding='utf-8', low_memory=False)
print(f"原始数据行数: {df.shape[0]}, 列数: {df.shape[1]}")
# =====================================================
# 步骤2: 数据清洗与预处理
# =====================================================
print("开始数据清洗与预处理...")
# 2.1 清理并筛选最新批次数据
print("筛选最新批次数据...")
# 清理'批次号'列中的换行符和引号
df['批次号'] = df['批次号'].astype(str).str.replace(r'["\n]', '', regex=True)
# 转换'批次号'为数值以便排序
df['batch_numeric'] = pd.to_numeric(df['批次号'], errors='coerce')
# 找到最新的批次号
latest_batch = df['batch_numeric'].max()
print(f"最新数据批次号为: {int(latest_batch)}")
# 筛选出最新批次的数据
df_latest = df[df['batch_numeric'] == latest_batch].copy()
print(f"最新批次数据行数: {df_latest.shape[0]}")
# 2.2 表头英文化和规范化处理
print("进行表头英文化...")
column_mapping = {
}
# 只保留需要的列并重命名
df_latest = df_latest[list(column_mapping.keys())].rename(columns=column_mapping)
print("表头英文化完成, 并已去除无关列。")
# 2.3 过滤无效机构
print("过滤无效机构...")
# 筛选'remarks'列中不包含特定关键词的行
invalid_keywords = ['停业', '注销', '改造中']
original_count = len(df_latest)
df_latest = df_latest[~df_latest['remarks'].str.contains('|'.join(invalid_keywords), na=False)]
print(f"根据备注过滤了 {original_count - len(df_latest)} 个无效机构。")
# 2.4 数据类型转换和缺失值处理
print("处理数据类型和缺失值...")
# 将床位相关列转为数值型，无法转换的设为NaN
df_latest['total_beds'] = pd.to_numeric(df_latest['total_beds'], errors='coerce')
df_latest['nursing_beds'] = pd.to_numeric(df_latest['nursing_beds'], errors='coerce')
# 将数值型NaN填充为0
for col in ['total_beds', 'nursing_beds']:
df_latest[col] = df_latest[col].fillna(0).astype(int)
# 处理'市级'辖区，统一归类或单独处理，这里暂定为'未知'
df_latest['district'] = df_latest['district'].replace('市级', '未知')
print("数据类型转换和缺失值处理完成。")
print("清洗后数据示例:")
print(df_latest.head())
# =====================================================
# 步骤3: 验证清洗结果
# =====================================================
print("\n最终数据验证:")
print(f"清洗后数据行数: {df_latest.shape[0]}, 列数: {df_latest.shape[1]}")
print("最终数据结构:")
print(df_latest.info())
print("\n最终数据缺失值检查:")
print(df_latest.isnull().sum())
print("\n最终数据示例:")
print(df_latest.head())
# =====================================================
# 步骤4: 保存预处理后的数据
# =====================================================
print("保存预处理后的数据...")
# 创建输出目录（如果不存在）
output_dir = os.path.join(workspace_path, 'output')
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
# 将处理后的pandas DataFrame转换为Spark DataFrame
preprocessed_spark_df = spark.createDataFrame(df_latest)
# 定义HDFS输出路径
output_file_name = f"preprocessed_{INPUT_FILE.split('.')[0]}"
hdfs_path = f"hdfs://127.0.0.1:9000/{PROJECT_NAME}/output/{output_file_name}"
# 保存清洗后的数据到Hadoop，使用覆盖模式
preprocessed_spark_df.write.mode('overwrite').csv(hdfs_path, header=True)
print(f"数据已保存到HDFS: {hdfs_path}")
print("数据预处理全部完成!")
# 停止SparkSession
spark.stop()
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统-文档展示
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统-结语
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