如今,，大數(shù)據(jù)的重要性不言而喻，讓數(shù)據(jù)說話已經(jīng)滲透到各個(gè)行業(yè),，我們的數(shù)據(jù)分析師們也從單一的數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化為更加重視用戶的體驗(yàn),，比如通過數(shù)據(jù)可視化，將一大堆密密麻麻的數(shù)字轉(zhuǎn)成圖表形式,。這樣可以更直觀地向用戶展示數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系和變化情況,，減少用戶的閱讀和思考時(shí)間，以便很好地做出決策,。 

import json

from urllib.request import urlopen, quote 

import requests,csv 

import pandas as pd #導(dǎo)入這些庫后邊都要用到 

def getlnglat(address):

    url = 'http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/'  

    output = 'json'

    ak = '替換成你申請(qǐng)的密鑰??！'

    add = quote(address) #由于本文城市變量！為中文,，為防止亂碼,，先用quote進(jìn)行編碼

    uri = url '?' 'address=' add   '&output=' output '&ak=' ak

    req = urlopen(uri)

    res = req.read().decode() #將其他編碼的字符串解碼成unicode

    temp = json.loads(res) #對(duì)json數(shù)據(jù)進(jìn)行解析       return temp

file = open(r'E:\房地產(chǎn)開發(fā)投資額2015.json','w') #建立json數(shù)據(jù)文件 

with open(r'E:\房地產(chǎn)開發(fā)投資額2015.csv', 'r') as csvfile: #打開csv

    reader = csv.reader(csvfile)

    for line in reader: #讀取csv里的數(shù)據(jù)

        # 忽略第一行

        if reader.line_num == 1: #由于第一行為變量名稱，故忽略掉

              continue

              # line是個(gè)list,，取得所有需要的值

        b = line[0].strip() #將第一列city讀取出來并清除不需要字符

        c = line[1].strip()#將第二列price讀取出來并清除不需要字符

        lng = getlnglat(b)['result']['location']['lng'] #采用構(gòu)造的函數(shù)來獲取經(jīng)度

        lat = getlnglat(b)['result']['location']['lat'] #獲取緯度

        str_temp = '{'lat':' str(lat) ','lng':' str(lng) ','count':' str(c) '},'

        #print(str_temp) #也可以通過打印出來,，把數(shù)據(jù)copy到百度熱力地圖api的相應(yīng)位置上

        file.write(str_temp) #寫入文檔

 file.close() #保存