python 门店聚类

以下是使用Python进行门店聚类的示例代码：

引用中的代码使用了lambda函数和apply方法，将距离小于0.005的门店数量计算出来，并按照数量从大到小排序，可以作为聚类的依据之一。

引用[2]中的代码读取了门店的地址信息，并可以通过地图API获取门店的经纬度信息，这些经纬度信息可以作为聚类的依据之一。

除此之外，还可以使用K-means算法对门店进行聚类。K-means算法是一种常用的聚类算法，可以将数据集分成K个簇，每个簇包含距离最近的若干个数据点。以下是使用Python进行K-means聚类的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取门店数据
df = pd.read_excel('*.xlsx', sheet_name='Sheet0')

# 获取门店经纬度信息
# ...

# 使用K-means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 将聚类结果添加到原始数据中
df['cluster'] = kmeans.labels_

# 输出聚类结果
print(df[['门店名称', 'cluster']].head(10))

上述代码中，我们使用了sklearn库中的KMeans类进行聚类，将门店分成了3个簇，并将聚类结果添加到原始数据中。最后输出了前10个门店的聚类结果。

相关问题

星巴克门店分布可视化分析

好的，这是一个有趣的数据可视化项目。您可以使用 Python 的数据处理和可视化库（如Pandas、Matplotlib和Seaborn）进行分析和可视化。

首先，您需要收集星巴克门店的地理位置数据。您可以从开放数据源（如Kaggle）或星巴克官方网站中找到这些数据。

然后，您可以使用地理信息处理库（如Geopandas）将地理位置数据转换为地图上的点，并使用Matplotlib或Seaborn创建地图可视化。您可以使用不同的颜色或大小来表示门店的不同特征，例如门店类型或营业时间。

此外，您还可以使用聚类算法（如K均值聚类）来将门店分组，并在地图上显示不同的聚类。这可以帮助您识别门店分布的热点区域和空白区域。

最后，您可以使用交互式可视化库（如Plotly和Bokeh）创建交互式地图可视化。这样，您可以让用户自己探索数据，并使用过滤器和工具来更好地理解门店分布。

希望这些想法对您有所帮助！