python数据分析之单因素分析线性拟合及地理编码

目录 一、单因素分析线性拟合 二、实现地理编码

一、单因素分析线性拟合 功能： 线性拟合，单因素分析，对散点图进行线性拟合，并放大散点图的局部位置 输入： 某个xlsx文件，包含'患者密度（人/10万人）'和'人口密度（人/平方千米）'两列 输出： 对这两列数据进行线性拟合，绘制散点

实现代码：

import pandas as pd
from pylab import mpl
from scipy import optimize
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f_1(x, A, B):
? ? return A*x + B
def draw_cure(file):
? ? data1=pd.read_excel(file)
? ? data1=pd.DataFrame(data1)
? ? hz=list(data1['患者密度（人/10万人）'])
? ? rk=list(data1['人口密度（人/平方千米）'])
? ? hz_gy=[]
? ? rk_gy=[]
? ? for i in hz:
? ? ? ? hz_gy.append((i-min(hz))/(max(hz)-min(hz)))
? ? for i in rk:
? ? ? ? rk_gy.append((i-min(rk))/(max(rk)-min(rk)))
? ? n=['玄武区','秦淮区','建邺区','鼓楼区','浦口区','栖霞区','雨花台区','江宁区','六合区','溧水区','高淳区',
? ? ? ?'锡山区','惠山区','滨湖区','梁溪区','新吴区','江阴市','宜兴市',
? ? ? ?'鼓楼区','云龙区','贾汪区','泉山区','铜山区','丰县','沛县','睢宁县','新沂市','邳州市',
? ? ? ?'天宁区','钟楼区','新北区','武进区','金坛区','溧阳市',
? ? ? ?'虎丘区','吴中区','相城区','姑苏区','吴江区','常熟市','张家港市','昆山市','太仓市',
? ? ? ?'崇川区','港闸区','通州区','如东县','启东市','如皋市','海门市','海安市',
? ? ? ?'连云区','海州区','赣榆区','东海县','灌云县','灌南县',
? ? ? ?'淮安区','淮阴区','清江浦区','洪泽区','涟水县','盱眙县','金湖县',
? ? ? ?'亭湖区','盐都区','大丰区','响水县','滨海县','阜宁县','射阳县','建湖县','东台市',
? ? ? ?'广陵区','邗江区','江都区','宝应县','仪征市','高邮市',
? ? ? ?'京口区','润州区','丹徒区','丹阳市','扬中市','句容市',
? ? ? ?'海陵区','高港区','姜堰区','兴化市','靖江市','泰兴市',
? ? ? ?'宿城区','宿豫区','沭阳县','泗阳县','泗洪县']
? ? mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
? ? plt.figure(figsize=(16,8),dpi=98)
? ? p1 = plt.subplot(121)
? ? p2 = plt.subplot(122)
? ? p1.scatter(rk_gy,hz_gy,c='r')
? ? p2.scatter(rk_gy,hz_gy,c='r')
? ? p1.axis([0.0,1.01,0.0,1.01])
? ? p1.set_ylabel("患者密度（人/10万人）",fontsize=13)
? ? p1.set_xlabel("人口密度（人/平方千米）",fontsize=13)
? ? p1.set_title("人口密度—患者密度相关性",fontsize=13)
? ? for i,txt in enumerate(n):
? ? ? ? p1.annotate(txt,(rk_gy[i],hz_gy[i]))
? ? A1, B1 = optimize.curve_fit(f_1, rk_gy, hz_gy)[0]
? ? x1 = np.arange(0, 1, 0.01)
? ? y1 = A1*x1 + B1
? ? p1.plot(x1, y1, "blue",label='一次拟合直线')
? ? x2 = np.arange(0, 1, 0.01)
? ? y2 = x2
? ? p1.plot(x2, y2,'g--',label='y=x')
? ? p1.legend(loc='upper left',fontsize=13)
? ? # # plot the box
? ? tx0 = 0;tx1 = 0.1;ty0 = 0;ty1 = 0.2
? ? sx = [tx0,tx1,tx1,tx0,tx0]
? ? sy = [ty0,ty0,ty1,ty1,ty0]
? ? p1.plot(sx,sy,"purple")
? ? p2.axis([0,0.1,0,0.2])
? ? p2.set_ylabel("患者密度（人/10万人）",fontsize=13)
? ? p2.set_xlabel("人口密度（人/平方千米）",fontsize=13)
? ? p2.set_title("人口密度—患者密度相关性",fontsize=13)
? ? for i,txt in enumerate(n):
? ? ? ? p2.annotate(txt,(rk_gy[i],hz_gy[i]))
? ? p2.plot(x1, y1, "blue",label='一次拟合直线')
? ? p2.plot(x2, y2,'g--',label='y=x')
? ? p2.legend(loc='upper left',fontsize=13)
? ? plt.show()
if __name__ == '__main__':
? ? draw_cure("F:\医学大数据课题\论文终稿修改\scientific report\返修\市区县相关分析 _2231.xls")

实现效果：

二、实现地理编码 输入： 中文地址信息，例如安徽为县天城镇都督村冲里18号 输出： 经纬度坐标，例如107.34799754989581 30.50483335424108 功能： 根据中文地址信息获取经纬度坐标

实现代码：

import json
from urllib.request import urlopen,quote
import xlrd
def readXLS(XLS_FILE,sheet0):
? ? rb= xlrd.open_workbook(XLS_FILE)
? ? rs= rb.sheets()[sheet0]
? ? return rs
def getlnglat(adress):
? ? url = 'http://api.map.baidu测试数据/geocoding/v3/?address='
? ? output = 'json'
? ? ak = 'fdi11GHN3GYVQdzVnUPuLSScYBVxYDFK'
? ? add = quote(adress)#使用quote进行编码 为了防止中文乱码
? ? # add=adress
? ? url2 = url + add + '&output=' + output + '&ak=' + ak
? ? req = urlopen(url2)
? ? res = req.read().decode()
? ? temp = json.loads(res)
? ? return temp
def getlatlon(sd_rs):
? ? nrows_sd_rs=sd_rs.nrows
? ? for i in range(4,nrows_sd_rs):
? ? # for i in range(4, 7):
? ? ? ? row=sd_rs.row_values(i)
? ? ? ? print(i,i/nrows_sd_rs)
? ? ? ? b = (row[11]+row[12]+row[9]).replace('#','号') # 第三列的地址
? ? ? ? print(b)
? ? ? ? try:
? ? ? ? ? ? lng = getlnglat(b)['result']['location']['lng'] ?# 获取经度并写入
? ? ? ? ? ? lat = getlnglat(b)['result']['location']['lat'] ?#获取纬度并写入
? ? ? ? except KeyError as e:
? ? ? ? ? ? lng=''
? ? ? ? ? ? lat=''
? ? ? ? ? ? f_err=open('f_err.txt','a')
? ? ? ? ? ? f_err.write(str(i)+'\t')
? ? ? ? ? ? f_err.close()
? ? ? ? ? ? print(e)
? ? ? ? print(lng,lat)
? ? ? ? f_latlon = open('f_latlon.txt', 'a')
? ? ? ? f_latlon.write(row[0]+'\t'+b+'\t'+str(lng)+'\t'+str(lat)+'\n')
? ? ? ? f_latlon.close()
if __name__=='__main__':
? ? # sle_xls_file = 'F:\医学大数据课题\江苏省SLE数据库（两次随访合并）.xlsx'
? ? sle_xls_file = "F:\医学大数据课题\数据副本\江苏省SLE数据库（两次随访合并） - 副本.xlsx"
? ? sle_data_rs = readXLS(sle_xls_file, 1)
? ? getlatlon(sle_data_rs)

结果展示：

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