成都景点数据集python

成都景点数据集的Python代码可以通过以下步骤实现：

首先，您需要导入必要的库，如pandas和matplotlib.pyplot。然后，您可以使用pandas库的read_csv函数读取您的数据集文件。

接下来，您可以根据需要对数据集进行处理和清洗。例如，您可以使用value_counts函数计算不同星级景区的数量，并使用bar函数将其可视化。

另外，您可以使用sort_values函数按照热度对数据集进行排序，并使用head函数获取热度最高的前十个景区。然后，使用barplot函数将其可视化。

最后，您可以计算不同星级景点的数量占比，并使用饼图将其可视化。可以使用Pie和add函数设置数据和样式，然后使用render函数生成饼图。

以下是一个模拟的Python代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType

# 读取数据集
data = pd.read_csv('成都景点数据集.csv')

# 计算不同星级景区的数量并可视化
df1 = data['星级'].value_counts()
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.bar(x=df1.index, height=df1.values)
plt.xlabel('星级', fontsize=12)
plt.ylabel('数量', fontsize=12)
plt.title('四川各星级景区的数量', fontsize=12)
plt.show()

# 热度最高的前十名景区并可视化
df3 = data.sort_values(by='热度', ascending=False)[['景点名称', '热度']].head(10)
plt.figure(figsize=(20,10))
sns.barplot(x='景点名称', y='热度', data=df3)
plt.xticks(fontsize=14)
plt.xlabel('景点名称', fontsize=14)
plt.ylabel('热度', fontsize=14)
plt.title('热度最高的前十名景区', fontsize=14)
plt.show()

# 四川各星级景点数占比并可视化
result_list = [(i, j) for i, j in zip(df1.index.to_list(), df1.values.tolist())]
a = Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
a.add(series_name='星级', data_pair=result_list, radius='70%')
a.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="四川各星级景点数占比", pos_top=50))
a.set_series_opts(tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='item', formatter='{a} <br/>{b}:{c} ({d}%)'))
a.render(path='饼图.html')
a.render_notebook()

请注意，这只是一个示例代码，并假设您的数据集文件名为"成都景点数据集.csv"。您需要根据实际情况进行调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [数据分析案例-四川省旅游景点数据分析](https://blog.csdn.net/m0_64336780/article/details/125305620)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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