使用Python Folium绘制散点图与热力图：以火锅店为例
在现代城市生活中，火锅已经成为了许多人餐桌上的常客。为了帮助火锅爱好者找到附近的火锅店，本文将介绍如何使用Python中的Folium库绘制散点图和热力图，以便更直观地展示火锅店的分布情况。本文将分为几个部分，包括环境准备、数据准备、绘图实现和结果展示。
环境准备
在开始之前，您需要确保已安装必要的Python库。您可以使用以下命令通过pip安装Folium和Pandas库。
pip install folium pandas
数据准备
在本实验中，我们将使用一个包含火锅店地址的虚拟数据集。我们假设该数据集名为hotpot_stores.csv，内容如下：
| 店名 | 纬度 | 经度 |
|---|---|---|
| 火锅店A | 31.2304 | 121.4737 |
| 火锅店B | 31.2345 | 121.4567 |
| 火锅店C | 31.2456 | 121.4788 |
| 火锅店D | 31.2500 | 121.4600 |
| 火锅店E | 31.2600 | 121.4900 |
假设我们的CSV文件内容如下：
店名,纬度,经度
火锅店A,31.2304,121.4737
火锅店B,31.2345,121.4567
火锅店C,31.2456,121.4788
火锅店D,31.2500,121.4600
火锅店E,31.2600,121.4900
绘图实现
接下来，我们将使用Folium库绘制散点图和热力图。以下是使用Python代码实现该过程的步骤。
首先，我们导入必要的库：
import folium
import pandas as pd
from folium.plugins import HeatMap
然后，我们读取数据并创建基本的Folium地图：
# 读取数据
data = pd.read_csv('hotpot_stores.csv')
# 创建Folium地图对象
map_center = [data['纬度'].mean(), data['经度'].mean()]
map = folium.Map(location=map_center, zoom_start=13)
绘制散点图
散点图用于展示每个火锅店的位置，我们可以通过以下代码将散点添加到地图中：
# 添加散点标记
for i in range(len(data)):
folium.Marker(
location=[data.iloc[i]['纬度'], data.iloc[i]['经度']],
popup=data.iloc[i]['店名']
).add_to(map)
绘制热力图
热力图则展示了火锅店的集中程度。同样，我们可以通过以下代码添加热力图：
# 准备热力图数据
heat_data = [[row['纬度'], row['经度']] for index, row in data.iterrows()]
HeatMap(heat_data).add_to(map)
保存并展示地图
完成以上步骤后，我们可以将地图保存在HTML文件中并进行展示：
# 保存地图
map.save('hotpot_map.html')
结果展示
在执行以上代码后，您会在当前目录下看到一个名为hotpot_map.html的文件。打开该文件，您将能够看到火锅店的分布散点图与热力图。红色区域表示火锅店的集中区域，而散点则指示每个火锅店的具体位置。
甘特图示例
在需要进行项目管理时，甘特图是一种非常有用的工具。下面是一个示例甘特图，从数据收集到结果展示，整个流程的时间安排：
gantt
title 火锅店热力图项目计划
dateFormat YYYY-MM-DD
section 数据收集
收集地址数据 :a1, 2023-10-01, 3d
section 数据处理
读取数据 :after a1 , 1d
绘图实现 :after a1 , 2d
section 结果展示
保存地图 :after a1 , 1d
结论
通过上述步骤，您已经学会了如何使用Python的Folium库来绘制火锅店的散点图和热力图。这种方法不仅适用于火锅店，您可以根据需要将其应用于其他类型的数据分析。最终，数据可视化帮助我们更方便地进行决策和发现潜在的商机。希望本文对您有所帮助，欢迎实践和探索更多的数据可视化方法！
