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

Python基于飞猪旅行（Zhaoxi.com）的上海地区酒店预订数据采集分析通常涉及以下几个步骤：

1. **数据获取**：首先，你需要使用Python的数据抓取库，如`requests`和`BeautifulSoup`，从飞猪网站上爬取相关酒店信息。由于飞猪有反爬虫机制，可能会需要设置代理、Session或使用专门的API（如果提供的话），以避免被封禁。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://flp.zaoxi.com/hotel/shanghai/'
response = requests.get(url, headers=your_headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
hotel_data = soup.find_all('div', class_='hotel-item') # 示例标签选择

2. **数据清洗**：清洗获取到的HTML内容，提取出有用的字段，如酒店名称、价格、评分等，并处理缺失值或非结构化数据。

def extract_info(element):
    name = element.find('span', class_='title').text
    price = element.find('span', class_='price').text
    rating = element.find('i', class_='rating-star').get('title')
    return {'name': name, 'price': price, 'rating': rating}

hotel_list = [extract_info(item) for item in hotel_data]

3. **数据分析**：对数据进行统计分析，比如计算平均价格、最受欢迎的酒店等，可以使用Pandas库。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(hotel_list)
mean_price = df['price'].mean()
top_hotel = df.sort_values(by='rating', ascending=False).head(1)

4. **数据可视化**：将结果通过matplotlib、seaborn或其他可视化库展示出来，如折线图、柱状图或饼图。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.hist(df['rating'], bins=5)
plt.title('酒店评分分布')
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('数量')
plt.show()