本文主要是介绍Python:通过folium把全国各城市房产价格等地理信息绘制标记于地图,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
首习需要获取全国的房产价格地址经纬度等信息,可以在这个链接 https://download.csdn.net/download/zhangphil/13619200
下载2020年9月份链家的二手房数据包。下载后是一个excel表,将这个excel表另存为csv数据文件,打开后数据是这样的:
然后通过pandas读取、清洗数据,根据自己兴趣取特定城市的数据条目。把数据清洗后,最重要的是经纬度,有了经纬度,就可以通过folium把房产信息标记、绘制在地图上。以下是python代码实现:
import webbrowser as wb
import pandas as pdimport folium# 根据传入的各个经纬度绘制地图点
def draw_map(data):map = folium.Map(location=[30.679943, 104.067923],zoom_start=10,zoom_control=True,tiles='OpenStreetMap') # 默认OpenStreetMapfor poi in data:print(poi)folium.Marker(location=[poi[5], poi[4]],opacity=0.8,popup='<i>{0}\n{1}\n{2}</i>'.format(poi[2], poi[3], poi[1]),icon=folium.Icon(color="red",# icon='cloud' # icon样式info_sign,cloud)).add_to(map)map.save('map.html')wb.open('map.html') # 浏览器打开if __name__ == '__main__':data = []df = pd.read_csv('lianjia.csv')res = df.loc[:, ['城市', '小区名称', '均价', '地址', '经度', '纬度']]for i in res.index.values:row_data = res.values[i]if (row_data[0] != '成都'):continuedata.append(row_data)draw_map(data)
由于数据太多,本例只过滤、截取成都的二手房信息。最终输出如图所示:
链家的地图经纬度是BD09坐标体系。
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