中国姓氏排行研究：数据清洗与分布分析

本次作业是关于中国姓氏排行的研究，主要涉及数据清洗、整合和分析三个部分。首先，任务要求从"data01"和"data02"两个数据文件中读取数据，然后使用Python的pandas库中的`pd.concat()`函数将它们合并成一个完整的数据集。这个过程需要注意的是，需要结合“户籍地城市编号”以及“中国城市代码对照表”来获取城市的经纬度信息，并将其添加到合并后的数据中。 接下来，作业要求对“工作地”字段进行处理。需要创建新的字段来分别表示“工作地”的省、市和区县信息。如果数据中无法准确提取省和市，则用“未识别”填充。对于“工作地”的处理，关键在于检查识别结果，如果识别后的文本长度超过5个字符，就标记为“未识别”。 整合后的数据量大约为1006944条，数据清洗和结构化对于后续的分析至关重要。 在分析部分，学生需要按姓氏进行统计，找出人口数量最多的前20个姓氏，并用Bokeh库制作柱状图，实现数据的可视化，同时提供联动功能。对于“王”和“姬”这两个特定姓氏，要求分别查看其在全国的分布情况。这包括导出Excel文件并利用PowerMap工具绘制密度图，以及尝试使用ECharts绘制空间柱状图。PowerMap需要Office 2016或更高版本支持，并确保使用xlsx格式存储数据。在PowerMap中，通过设置“值”为姓氏计数来创建热力图，并能调整配色风格和地图类型。 对于“奔波指数”的计算，学生需要根据识别的工作地信息，通过Geocoding服务获取精确坐标，然后计算每个姓氏的人均迁徙距离，即户籍地与现居住地所在地级市之间的距离。最后，选择一个姓氏，详细展示其迁徙距离的分布情况。 这项作业涵盖了数据处理、数据可视化、地理编码和数据分析等多个IT技能的应用，旨在通过实际操作让学生深入理解如何在Python环境下处理和分析大规模的地理位置数据，并通过图形化呈现来探索中国姓氏的地域分布特征。