北方明珠-大连等你

原创 Peter 尤而小屋

北方明珠-大连等你

全国城市旅游攻略第5篇终于来了！分享的是东北一个海滨城市：大连。前面4个城市分别是：

读者问题

前几天有位读者看了之前关于厦门旅游的文章，在他的电脑上运行代码的时候遇到一个问题：

很明显报错显示的就是编码出现问题，后来我帮他解决了：

url = "https://travel.qunar.com/p-cs299782-xiamen-jingdian-1-1"

headers = {"user-agent": "个人请求头",
           # headers参数添加下面的内容即可解决
           "referer": url.encode("utf-8").decode("latin1")   
          }

response = requests.get(url=url,headers=headers)
result = response.content.decode()

每个人的系统以及系统自带的编码可能不同，所以需要根据报错灵活地处理下。

认识大连

来自维基百科的一段介绍

大连市（英语：Dalian 或 Dairen），旧称旅大市，别称鲲城、滨城，旧名达尔尼（俄语：Дальний；英语：Dalniy）、带连、青泥洼。
大连地处黄渤海之滨，与山东半岛隔海相望，冬无严寒，夏无酷暑，素有“北方明珠”、“浪漫之都”之称，是中国北方沿海重要的经济、金融、贸易、港口、工业、旅游城市。2001年大连成为中国第一个被联合国环境规划署授予“全球环境500佳”的城市

观察下面的地形图，整个大连市管辖着7区2市1县

数据来源

数据来自网上的某公开网站，具体获取过程参考两篇文章：

大连景点参考厦门的文章：厦门真的不止鼓浪屿
大连美食参考长沙的文章：长沙31块的臭豆腐它香吗?

大连景点

景点分布

爬取到的数据中显示了大连的1183个大大小小的景点

df1 = pd.read_csv("大连景点.csv")

具体看下大连景点分布：

location = df1["location"].value_counts().reset_index()
location.columns=["location","number"]

fig = px.bar(location[::-1],x="number",y="location",orientation="h",text="number")
fig.update_traces(textposition="outside")
fig.show()

景点主要还是在大连市区，各个管辖的县市相对较少，具体景点占比：

fig = px.pie(location,
             names="location",
             values="number",
             color="number"
            )

fig.update_traces(
    textposition='inside',   # 文本显示位置：['inside', 'outside', 'auto', 'none']
    textinfo='percent+label'
)

fig.show()

攻略之王

我们取出攻略数排名前10的景点

strategy = df1.sort_values("strategy",ascending=False)[:10]

fig = px.bar(strategy,
           x="cn_title",
           y="strategy",
           color="strategy",
           text="strategy")

fig.update_traces(textposition="outside")

fig.show()

评论之王

comment = df1.sort_values("comment",ascending=False)[:10]

fig = px.bar(comment,
           x="cn_title",
           y="comment",
           text="comment")

fig.update_traces(textposition="outside")
fig.show()

通过攻略数和评论数的整体分布来看看景点的热门情况：

fig = px.scatter(ranking[:10],x="strategy",y="comment",color="strategy",text="cn_title")

fig.update_traces(textposition="top center")
fig.show()

观察发现大连有几个热门景点：

星海广场
金石滩度假区
老虎海洋公园
大连圣亚海洋世界
星海公园
滨海路

再看看景点在游客心中的排名：

海边景点

大连也是一个靠海的城市，和厦门一样。我们看看景点中哪些是和水（海）相关的：采用的是模糊匹配的方式

# df2和水相关的景点

water_attractions = df1[(df1["cn_title"].str.contains("海")) | (df1["cn_title"].str.contains("岛")) | (df1["cn_title"].str.contains("水")) | df1["cn_title"].str.contains("港") | df1["cn_title"].str.contains("湾")]

的确是挺多的，高达226个！！！

公园

看下大连的公园：

park = df1[df1["cn_title"].str.contains("园")]

共个数高达239个，看下前5个：

尤其是老虎滩海洋公园和大连森林动物园评论和攻略数不在少数，挺热门的。

广场

每个城市都有自己的广场，而且很多城市都有自己的中山广场，大连也不例外，通过分析数据，大连广场数有92个：

其中：星海广场、中山广场、东港音乐喷泉广场算是其中热门的景点；其中中山广场中有很多的欧式建筑，值得参观！！！

旧址

因为大连是个港口城市，且靠近日韩邻国，在上个世纪经历了很多的战争，留下许多的战争旧址，统计数量有54个，看看都有哪些（前10个）：

['日俄监狱旧址博物馆', '大和旅馆旧址', '水师营会见所旧址', 
 '肃亲王府遗址', '大连派出所旧址', '满铁大连图书馆旧址', 
 '满铁中央实验所旧址', '东洋拓殖株式会社大连支店旧址', 
 '石门山遗址', '满铁旧址阵列馆', '土城子阻击战遗址',
 '满铁本社旧址', '郭家村新石器遗址', '牧羊城遗址', 
 '城守尉旧址', '南满洲工业专门学校旧址', '日本圣德太子纪念堂旧址', 
 '大连基督教会堂旧址', '露西亚町旧址', '满蒙物产陈列馆考古部旧址', 
 '市政协旧址', '大连中国税关旧址', '中共大连工委旧址', '苏联领事馆旧址', 
 '北洋水师海军公所旧址', '德国人商会旧址', '康德女塾学校旧址',
 '清军北洋医院旧址', '土地调查部旧址', '井上禧之助官邸旧址', 
 '警官练习所旧址', '关东宪兵司令部旧址', '关东军陆防副司令官邸旧址',
 '赤十字医院旧址', '普希金小学校旧址', '关东州总督府旧址', '关东州厅旧址',
 '旅顺师范学堂旧址', '俄清银行旅顺分行旧址', '旅顺工科大学旧址',
 '日本关东法院旧址陈列馆', '小珠山遗址', '西大山碑遗址公园',
 '日本大连递信局旧址', '横滨正金银行大连支店旧址', '中国银行大连支店旧址', 
 '大连市委旧址', '大连市人民政府旧址', '大和旅馆旧址', '民政署旧址', 
 '关东银行旧址', '中华工学会旧址纪念馆', '旅顺日本关东法院旧址', '关东军司令部旧址陈列馆']

可以看到很多的旧址都是和**满洲、日本(关东)**相关，历史的痕迹很明显

学校

最后我们看看大连的学校，最为出名的应该是大连理工大学和大连海事大学，除了它们之外还有哪些呢？

school = df1[(df1["cn_title"].str.contains("大学")) | (df1["cn_title"].str.contains("学院")) | (df1["cn_title"].str.contains("学校")) ]

# 打印具体学校的名字
print(school["cn_title"].tolist())

['大连理工大学', '大连海事大学', '东北财经大学', '鲁迅美术学院-艺术博物馆', '大连外国语学院', '大连交通大学', '大连工业大学', '大连艺术学院', '辽宁对外经贸学院图书馆-主馆', '南满洲工业专门学校旧址', '大连外国语大学-校史馆', '民族学院图书馆', '创炫足球学院', '大连理工大学开发区校区会展中心', '大连工业大学金州校区美术展览馆', '鲁迅美术学院大连校区', '东北财经大学MBA学院', '大连海洋大学', '康德女塾学校旧址', '普希金小学校旧址', '旅顺工科大学旧址', '大连大学博物馆', '大学城', '大连医科大学', '海军大连舰艇学院']

统计数量有25个，比如：东北财经大学、海军大连舰艇学院都挺有名的

海军大连舰艇学院：海军大连舰艇学院，是经毛泽东主席亲自批准成立的新中国第一所正规高等军事学府👍

旅顺

旅顺也是大连的一个热门旅游地方，看下它的热门景点：

lvshun = df1[(df1["location"] == "旅顺") & (df1["ranking"] != 0)].sort_values("ranking",ascending=True)[:10]

fig = px.scatter(lvshun,x="comment",y="strategy",color="strategy",text="cn_title")

fig.update_traces(textposition="top center")

fig.show()

景点推荐

通过数据汇总统计大连的景点，做出如下推荐：

热门景点：星海公园、老虎滩海洋公园、金石滩度假区、星海广场、东方威尼斯水城、滨海路、大连圣亚海洋世界
学校：大连理工大学、大连海事大学、海军大连舰艇学院
博物馆、旧址：日俄监狱旧址博物馆、大连自然博物馆、旅顺博物馆等

大连美食

从地理位置来看，大连是一个东北靠海的城市。整体爬到的数据有2000条，看看当地都有哪些美食。

1、数据前期进行了处理：

df1 = pd.read_csv("大连美食.csv")

# 替换--
df1["得分"] = df1["得分"].apply(lambda x: x.replace("--","0"))

# 字符串转成数值型数据
df1["得分"] = df1["得分"].astype("float64")
df1

2、数据信息探索

海鲜

海滨城市肯定是不能少了海鲜，看看有哪些“海”的店（前10名）

df2 = df1[df1["中文名"].str.contains("海")].reset_index(drop=True)
df2.head(10)

数据中总共有172个，我们从前10个数据中观察到：海味当家应该是大连的海鲜连锁店，值得一试！

饺子馆

到了东北，肯定少不了吃饺子🥟：

dumplings = df1[df1["中文名"].str.contains("饺子")].reset_index(drop=True)
dumplings.head(10)   # 取出前10行数据

当我们打印出前10行数据发现：东北的饺子好像并没有那么便宜，可能是量大吧？

日本料理

由于地理位置和历史的原因，大连有很多日本料理店，如果你喜欢，不妨去尝尝：

liaoli = df1[df1["中文名"].str.contains("日本") | df1["中文名"].str.contains("料理") ].reset_index(drop=True)
liaoli.head()  # 查看前5行数据

我们发现：胜代日本料理在大连或许是不错的选择！数据中料理店的数量也达到了46家

星海美食

在大连景点的数据分析中我们发现：星海广场是一个热门的景点，那广场中有哪些好吃的？

xinghai = df1[df1["中文名"].str.contains("星海")].reset_index(drop=True)
xinghai.head(10)

看看上面前10的数据，星海广场肯定是大连的高档消费地呀😄

往期精选

尤而小屋，一个温馨的小屋。小屋主人，一手代码谋求生存，一手掌勺享受生活，欢迎你的光临😃

继续滑动看下一个

北方明珠-大连等你