python_广州房价热力图
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调用百度地图api,获取经纬度数据,然后在调用百度地图api,生成热力图
import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel(r‘D:\\新的安居客数据 (恢复的).xlsx‘) import requests import json import time def get_long(weizhi): url="http://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?address={}&output=json&key=***********4b0e539e&city=%E5%B9%BF%E5%B7%9E".format(weizhi) try: res=requests.get(url) data=json.loads(res.text) loca=data["geocodes"][0]["location"].split(",")[0] return loca except: pass return None def get_lat(weizhi): url="http://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?address={}&output=json&key=*****994b0e539e&city=%E5%B9%BF%E5%B7%9E".format(weizhi) try: res=requests.get(url) data=json.loads(res.text) loca=data["geocodes"][0]["location"].split(",")[1] return loca except: pass return None data["lat"]=data["楼盘名称"].apply(get_lat) data["lng"]=data["楼盘名称"].apply(get_long)
new_data.to_csv(r"D:\\new_datass.csv")
b=[] with open(r"D:\\new_datass.csv") as f: a=f.readlines() print(a) for item in a: a=item.strip("\n").split(",") data=[a[2],a[1]] dic={a[0]:data} b.append(dic)
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数据可视化Python 热力图(seaborn.heatmap)
Python使用matplotlib可视化时间序列日历热力图日历热力图可以很好地描绘极端值和节日数据特性(Calendar Heatmap)