使用Python进行城市市场潜能分析

简介

本教程将指导您如何使用Python和Pandas库来处理城市数据，包括GDP、面积和城市间距离。我们将计算每个城市的市场潜能，这有助于了解各城市的经济影响力。

步骤 1: 准备环境

确保您的环境中安装了Python和以下库：

• pandas
• numpy
• matplotlib

可以通过以下命令安装缺失的库：

pip install pandas numpy matplotlib openpyxl

步骤 2: 读取数据

使用Pandas读取包含城市名称、年份、GDP、面积和城市ID的Excel文件。

import pandas as pd

# 读取数据
data_df = pd.read_excel('283地级市数据.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0)

步骤 3: 数据预处理

确保数据框的索引和列名正确设置，以便进行后续计算。

# 设置城市ID为索引
data_df.set_index('id', inplace=True)

步骤 4: 读取距离数据

读取城市间距离数据，确保第一行和第一列包含城市ID。

distance_df = pd.read_excel('规整化的283地级市的欧氏距离(带标题).xlsx', index_col=0, header=0)

步骤 5: 计算市场潜能

计算每个城市的市场潜能，考虑其GDP和与其他城市的距离。

import numpy as np

# 计算di值
dii_values = (2/3) * (data_df['area'] / np.pi)**0.5

# 初始化市场潜能DataFrame
market_potential_df = pd.DataFrame(index=data_df.index, columns=data_df['year'].unique())

# 计算市场潜能
for year in market_potential_df.columns:
    for city_id in market_potential_df.index:
        Y_i = data_df.loc[city_id, 'gdp']
        dii = dii_values.loc[city_id]
        MP_i = Y_i / dii if not np.isnan(Y_i) else 0
        for other_city_id in distance_df.index:
            if city_id != other_city_id:
                Y_j = data_df.loc[other_city_id, 'gdp']
                d_ij = distance_df.loc[city_id, other_city_id]
                MP_i += Y_j / d_ij if not np.isnan(Y_j) else 0
        market_potential_df.loc[city_id, year] = MP_i

步骤 6: 输出结果

将计算结果输出到新的Excel文件。

output_file_path = '市场潜能结果.xlsx'
market_potential_df.to_excel(output_file_path)
print(f"市场潜能数据已成功输出到 {output_file_path}")

步骤 7: 可视化分析

使用matplotlib绘制特定城市的市场潜能变化。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制石家庄2003-2015年的市场潜能散点图
shijiazhuang_id = 3  # 石家庄市的城市ID
shijiazhuang_potential = market_potential_df.loc[shijiazhuang_id, (market_potential_df.columns >= 2003) & (market_potential_df.columns <= 2015)]
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(shijiazhuang_potential.index, shijiazhuang_potential.values, color='blue')
plt.title('石家庄2003-2015年市场潜能散点图')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('市场潜能')
plt.grid(True)
plt.show()

结论

本教程提供了一个完整的流程，从读取城市数据到计算市场潜能，最后将结果可视化。这有助于理解各城市的经济影响力和相互关系。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 黑体
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 正确显示负号

# 读取GDP和面积数据，假设第一列为城市名称，第二列为年份，第三列为GDP，第四列为面积，第五列为城市ID
data_df = pd.read_excel('283地级市数据.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0)

# 读取距离数据，第一行为城市ID，第一列为城市ID
distance_df = pd.read_excel('规整化的283地级市的欧氏距离(带标题).xlsx', index_col=0, header=0)

# 计算di值
dii_values = (2/3) * (data_df['area'] / np.pi)**0.5

# 初始化市场潜能DataFrame，使用城市ID作为索引
market_potential_df = pd.DataFrame(index=data_df['id'].unique(), columns=data_df['year'].unique())

# 计算市场潜能
for year in market_potential_df.columns:
    for city_id in market_potential_df.index:
        # 找到当前城市和年份对应的GDP
        city_data = data_df[(data_df['id'] == city_id) & (data_df['year'] == year)]
        if city_data.empty:
            continue  # 如果没有找到数据，跳过这个城市和年份
        Y_i = city_data['gdp'].values[0]
        dii = dii_values[city_id]
        MP_i = Y_i / dii if not np.isnan(Y_i) else 0
        for other_city_id in distance_df.index:
            if city_id != other_city_id:
                # 找到其他城市和年份对应的GDP
                other_city_data = data_df[(data_df['id'] == other_city_id) & (data_df['year'] == year)]
                if other_city_data.empty:
                    continue  # 如果没有找到数据，跳过这个城市
                Y_j = other_city_data['gdp'].values[0]
                d_ij = distance_df.loc[city_id, other_city_id]
                MP_i += Y_j / d_ij if not np.isnan(Y_j) else 0
        market_potential_df.loc[city_id, year] = MP_i

# 读取Excel文件到DataFrame
market_potential_df = pd.read_excel('市场潜能结果.xlsx')

# 确保ID列是DataFrame的索引
market_potential_df.set_index('id', inplace=True)

# 筛选石家庄市的数据，城市ID为3
shijiazhuang_id = 3  # 石家庄市的城市ID
shijiazhuang_potential = market_potential_df.loc[shijiazhuang_id, (market_potential_df.columns >= 2003) & (market_potential_df.columns <= 2015)]

# 确保年份是数值类型
shijiazhuang_potential.index = pd.to_numeric(shijiazhuang_potential.index, errors='coerce')

# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(shijiazhuang_potential.index, shijiazhuang_potential.values, color='blue')
plt.title('石家庄2003-2015年城市潜力散点图')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('城市潜力')
plt.grid(True)
plt.show()

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