Python数据分析实战【九】：用Python处理省份城市编码数据【文末源码地址】

本文可以学习到以下内容：

1. 免费获取全国省份、城市编码以及经纬度数
2. 使用 pandas 中的 read_sql 读取 sqlite 中的数据
3. 使用 pandas 中的 merge 方法合并数据
4. 使用 groupgy+sort_values 方法实现统计各省人数并降序排列

项目背景

“小凡，数据库users表中有客户的资料，我需要你统计一下各省份的客户数量发给我”，经理在早会上给每个人布置任务时说道。

“收到”，小凡一边记录着一边回答到。

早会结束后，小凡接杯热水，回到工位上，打开dataworks、jupyter、datav、quickbi等工具，开始了新一天的工作…

为什么没有省份的数据呢？小凡看着要统计的数据，满脸疑问。

本来以为是简单的统计数据任务，没想到 users 表中只有城市编码数据，没有省份编码，也没有对应的省份中文名。小凡心中顿时有种不祥的预感，在钉钉上联系数据库运维人员询问情况。

运维同学说，当初在设计表的时候没有考虑到省份，所以数据库没有省份字段，让小凡自己想想办法。

小凡也很无奈，现在急切需要找到一份省份编码映射表，逛了各大论坛，找了各种博客网站，问了许多技术朋友

终于在高德地图网站上找到了需要的数据资源：

• 数据已经写入 data.db 数据库中的 adcode_lng_lat 表中
• Excel 文件《省市adcode与经纬度映射表.xlsx》存放在文件夹【数据加工厂】中

剩下的就交给代码吧！

项目代码

小凡常用的数据分析工具：

import os
import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

数据放在上一级的目录下名为 data.db 的文件

# 数据库地址：数据库放在上一级目录下
db_path = os.path.join(os.path.dirname(os.getcwd()), "data.db")
engine_path = "sqlite:///" + db_path
# 创建数据库引擎
engine = create_engine(engine_path)

sql = """
select * from users
"""
df = pd.read_sql(sql, engine)

用 pandas 的 head() 方法查看前5条数据：

df.head()

新增省份编码

adcode 是城市编码，用前2位加上0000就是省份编码，比如：431081对应的省份编码是430000。

在df后面新增一列省份编码：

df = df.astype(str)
df["province_adcode"] = df["adcode"].map(lambda x:x[:2]+"0000")

获取编码映射数据

sql = """
select * from adcode_lng_lat
"""

adcode_lng_lat_df = pd.read_sql(sql, engine)

合并数据

result_df = pd.merge(df,adcode_lng_lat_df[["adcode","name"]].astype(str),left_on="province_adcode",right_on="adcode",how="left")

用pandas 中的 sample() 方法随机查看10条数据：

result_df.sample(10)

统计省份用户数

使用 groupgy+sort_values 方法实现统计各省人数并降序排列，代码如下：

province_count_df = result_df.groupby(by="name").agg(
    {"user_id":"count"}
).sort_values(by="user_id",ascending=False).reset_index()

用 pandas 的 head() 方法查看前5条数据：

province_count_df.head()

使用SQL实现

• sqlite3 的字符串拼接用"||"符号实现
• sqlite3 字符串切割用 SUBSTRING(字符串，开始位置，结束位置)

select
	b.name
	,count(a.user_id) as users_num
from
(
	select
		user_id,
		username,
		adcode,
		SUBSTRING(adcode, 1, 2) || '0000' as province_code
	from
		users
) as a
left join
(
	select
		adcode as province_code,
		name
	FROM
		adcode_lng_lat
) as b on a.province_code = b.province_code
group by b.name
order by count(a.user_id) desc
;

源码地址

链接：https://pan.baidu.com/s/1ldj51uKEPjpXmAz3XgHiLg?pwd=cj2v
提取码：cj2v