Python绘制各大城市职工工资分布地图

本文是利用Python绘制全国各大城市在岗职工平均工资（2016年）的地图分布情况。思路是：首先利用百度地图API爬取各大城市的经纬度坐标（绘制地图需要），而后从中国国家统计局下载2016年全国各大城市在岗职工平均工资数据，调用Python第三方库Folium绘制地图，保存成html文件。

先来看一下最终的效果吧

图1 全国各大城市在岗职工平均工资（2016年）的地图分布情况

环境：windows 64位

平台：Jupyter Notebook (kernel python 3)

库：pandas numpy folium matplotlib

百度地图API获取数据

百度地图提供了强大的API功能，其中输入地点返回经纬度的调用格式为

http://api.map.baidu.com/geocoder?address=地名&output=json&key=你的秘钥

秘钥需要去百度地图API注册，这里提供一个试用秘钥（37492c0ee6f924cb5e934fa08c6b1676）

获取经纬度的函数包括获取数据函数get_posi和解析数据函数parse_result

def get_posi(address):url='http://api.map.baidu.com/geocoder?address='+quote(address)+'&output=json&key=37492c0ee6f924cb5e934fa08c6b1676'#注意quote的用法，要将中文转换req=requests.get(url).json()
#     response=request.urlopen(req)
#     result=req.read()return req
#注意获取网页的方法，直接返回json结构

lats=[]
lngs=[]
def parse_result(result):try:lat=result['result']['location']['lat']lng=result['result']['location']['lng']lats.append(lat)lngs.append(lng)except TypeError:lats.append('None')lngs.append('None')
#添加try,except,如果无结果返回None

获取职工工资数据

数据下载点我

将下载数据中的地点转换为经纬度

df=pd.read_csv(u'在岗职工平均工资(元)2016.csv',encoding='gbk')
addrs=df[u'地区'].tolist()
for each in addrs:result=get_posi(each)parse_result(result)
df['lat']=pd.Series(lats,index=df.index)
df['lng']=pd.Series(lngs,index=df.index)
df.to_csv('revised_data.csv')

这里思路比较简单，读取下载的csv文件中的地区列，并使用tolist函数转换为列表，然后对列表中每个元素执行百度地图API操作，函数看上面，将返回的经纬度信息写入文件中并保存，以备不时之需。

这里需要注意输入“西安”时无效，需要输入“西安市”

利用Folium绘制工资地图

df=pd.read_csv('revised_data.csv',encoding='gbk') #读取数据注意编码
lat=np.array(df['lat'])#读取经度
lng=np.array(df['lng'])#读取纬度
salary=np.array(df['2016年'],dtype=float)#读取工资
data=[[lat[i],lng[i],salary[i]] for i in range(len(lat))]#组合经纬度、工资数据为列表形式
map_osm = folium.Map(location=[35,110],zoom_start=5)    #绘制Map，开始缩放程度是5倍
HeatMap(data).add_to(map_osm)  # 将热力图添加到前面建立的map里
map_osm.save('salary.html')#将绘制好的地图保存为html文件

这里主要是要应用Folium库，官方文档点我

这样就大功告成了，打开html文件就可以看到工资地图了

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