最近偶然看到了腾讯的大数据星云图，非常漂亮，如下图：
这些数据代表使用腾讯定位服务的用户实际地理位置，例如微信、QQ、腾讯地图等，所以使用量还是表达的，此图可以间接显示人流量情况
该网站还可以查看区域热力图：
但是只有个别区域
于是我萌生一个想法，用python任意区域人员流量图
经过不懈努力，没想到还真给实现了，下面带大家一起学习一下这一过程：
一、首先是数据获取数据获取
腾讯其实开放了数据接口，但是只能商用：
但是不用怕，我们还有其他办法获取
进入主页：https://xingyun.map.qq.com/
在主页抓包，获得数据接口：
经过分析发现，每次请求都会发送4个post请求，每次请求的参数如下：
rank值从1变化到4，咱也不知道是啥意思，索性就都爬了，大不了再去重
返回数据如下：
主要是locs字段，以第一组数据为例，3295代表纬度信息，11590代表经度信息，分别除100既是经纬度原始值，6代表该位置人数。
下面我们开始写写代码获取数据：
1import requests 2import json 3header={ 4 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:82.0) Gecko/20100101 Firefox/82.0'} 5url = 'https://xingyun.map.qq.com/api/getXingyunPoints' 6for i in range(1,5): 7 payload = {'count': i, 'rank': 0} 8 response = requests.post(url, data=json.dumps(payload)) 9 datas=json.loads(response.text)['locs'] 10 datas=datas.split(',') 11 datas=[int(i) for i in datas[:-1]] 12 all_data=[] 13 a=[] 14 for n,data in enumerate(datas): 15 a.append(data) 16 all_data.append(a) 17 if (n+1)%3==0: 18 a=[] 19all_data=[[i[0]/100,i[1]/100,i[2]] for i in all_data]
将数据转换为DataFrame格式：
1import pandas as pd 2lat=[float(i[0]) for i in all_data] 3long=[i[1] for i in all_data] 4weight=[i[2] for i in all_data] 5dataframe=pd.DataFrame({'纬度':lat,'经度':long,'人数':weight}) 6
对数据进行去重：
1dataframe=dataframe.drop_duplicates(keep='first') 2
有了这些坐标信息，我们可以估算一个区域人流量
pandas小知识：
1DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 2
subset用来指定特定的列，默认所有列；
keep="first"表示删除重复项并保留第一次出现的项，此外，keep值还可以为'last':表示保留最后一次出现的值；'false'：表示所有相同的数据都删除
选定区域：
1data1=dataframe[(dataframe.纬度.between(39.26,41.03)) & (dataframe.经度.between(115.25,117.30))] 2
二、用folium画热力图：
1import folium 2from folium.plugins import HeatMap 3map_data = data1[['纬度', '经度', '人数']].values.tolist() 4hmap = folium.Map( 5 location=[data1['纬度'].mean(), data1['经度'].mean()], #地图中心坐标 6 control_scale=True, 7 zoom_start=13 #地图显示级别 8) 9hmap.add_child(HeatMap(map_data, radius=5, gradient={.1: 'blue',.3: 'lime', .5: 'yellow',.7:'red'})) 10
真方！
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