我想带你去旅行，我用Python提前做了一份端午旅游攻略

旅游是调节心情的有效途径，越来越多的上班族和学生期待利用假期时间外出游 玩来开拓眼界、舒缓压力。然而真正有了假期，许多人却会因“去哪玩”的问题倍感困惑，六月份正是出行的好时节，期间还有端午节小长假，就让我们一起来学习如何利用python来安排自己的出行计划吧。

现在我们可以对数据进行分析查找六月份的旅行规律了，为了便于观察，这里使用pyecharts进行可视化处理。

1.男女比例

首先对参与出行计划的人员性别进行分析，利用dataframe的sum()和groupby().count()方法可以很容易获得行程 发布者和参与者的性别分布:

从图中可以看出，发起人以女性居多，约占总数的60%，而参与者刚好相反，男性比 例约为60%，估计是女同胞们更擅长精心策划行程，而男同胞们大多比较“懒”吧~

2.出发时间

这里我们首先用dataframen的groupby()方法，以“出行时间”为关键字对数据进行分组，分别统计每天的行程数量 和参与者数量，然后画出折线图。

从结果来看，6月15、16两天是六月份出行的高峰期(这个时间刚好开始端午节假期)，端午节有出行计划的朋友 们记得提前准备哈。除此之外的几个波峰也都出现在周末，看来喜欢自助游的朋友中还是上班族(也可能是大学 生)居多啊。

3.目的地选择

先来分析行程发布数据，首先将数据中所有的目的地加入到一个list中(包含重复数据)，然后使用collections中的Counter()方法统计每个目的地出现的频次，最后制图。

图中列出了频次较高的几个目的地，彩条越长表示出现的频次越多。稍微留意下我们会发现，大家比较青睐的都是一些商业化程度比较低的地区，比如拉萨，新疆！

其实作为一名自由行爱好者，我同样比较喜欢更加原始和纯粹的风光，对于沉淀心情确实会起到更好的效果，大家如果有出行计划又不知道去哪玩的话，不妨从上面的目的地中选一下。

4.参与者情况如何

首先分别统计出各个目的地报名的男性数量和女性数量储存到两个dict中，分别取参与 人数最多的10个目的地，最后将两组数据合并、去重......

然后我们会惊奇地发现，虽然两个序列中具体排名不尽相 同，但是男性和女性最想去的10个目的地居然完全一致。

不过各个地点的男女人数还是有较大差异的，如果想来一场完美的邂逅，或许下面这张图会有点帮助哈。

上面的文章是鳄鱼同学辛苦了三天原创打造了，从爬取到数据清洗，到数据分析，非常不容易，非常感谢鳄鱼同学的辛勤劳动。你的付出，值得我为你打call。

你的付出，值得我为你打call

本篇文章来源于: 菜鸟学Python