pthon基于飞猪旅行上海地区酒店预订数据采集分析与可视化代码图形

Python是一种强大的编程语言，常用于数据分析和可视化任务。在飞猪旅行这类在线平台上的上海地区酒店预订数据采集和分析，可以使用Python配合网络爬虫技术（如BeautifulSoup、Scrapy等）抓取公开可用的数据。首先，你需要安装必要的库，如requests库用于发送HTTP请求获取数据，pandas用于数据处理，以及matplotlib或seaborn用于数据可视化。

下面是一个简单的步骤概述：

1. **数据采集**:
- 使用`requests.get()`函数或`BeautifulSoup`从飞猪网站上抓取HTML内容。
- 解析HTML结构，找到包含酒店信息的部分，通常通过查找特定的CSS选择器或XPath表达式。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://flp.alibaba.com/hotel/Shanghai/"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
hotel_list = soup.find_all('div', class_='hotel-item')  # 示例中的CSS选择器

2. **数据清洗**:
- 将HTML解析成易于处理的数据结构，比如字典或DataFrame，使用pandas库。

import pandas as pd

data = []
for hotel in hotel_list:
    title = hotel.find('h3').text  # 标题
    rating = hotel.find('span', class_='rating-value').text  # 评分
    # ...提取其他字段并添加到data列表中
df_hotels = pd.DataFrame(data)

3. **数据分析**:
- 对数据进行统计分析，例如平均评分、最受欢迎的酒店类别等。

4. **数据可视化**:
- 使用matplotlib或seaborn创建图表展示结果，如酒店分布地图、评分分布图等。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10,6))
df_hotels['评分'].hist(bins=10)
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('酒店数量')
plt.title('上海酒店评分分布')
plt.show()