#以下此代码和其它代码区别不大，完整代码在subway_get.py和subway_analysis.py文件中。

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
from pyecharts import Line, Bar, Geo
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import jieba
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 设置正常显示符号
# 设置列名与数据对齐
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
# 显示10行
pd.set_option('display.max_rows', 10)
# 读取数据
df = pd.read_csv('../data/data-analyselesson/subway.csv', header=None, names=['city', 'line', 'station'], encoding='gbk')
# print(type(df))
print(df.info())
print(df.head())
ck_df=df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)
print(ck_df)
# 统计各个城市地铁线路情况
df_line = df.groupby(['city', 'line']).count().reset_index()
print(df_line)
df_1=df_line.sort_values(by='station', ascending=False)
df_2=df_1.groupby('city')['station'].max().reset_index(drop=False)#保留索引
line_station_c=df_2.sort_values(by='station',ascending=False)
# line_station_c.to_csv("../1.csv",header=False,index=False)
plt.figure(figsize=(15,5))
labelline=list(line_station_c['city'])
# line_text=pd.merge(left=line_station_c,right=df_1,on=['city','station'],how='inner')
# line_text.to_csv("../2.csv",header=False,index=False)
labelline=labelline#+line_text['line'].map(str)
plt.xlabel('城市')
plt.ylabel('站点数量')
plt.bar([i for i in labelline],line_station_c['station'])
plt.title('每个城市哪条线路的站点数最多')
plt.show()
plt.close()


#问题：统计各个城市的大学数量，然后利用回归图进行拟合（分析各个城市的大学数量与站点数量的关系
df_uni= pd.read_csv('../university.csv', header=None, names=['city', 'uni_count'], encoding='gbk')
df_uni=pd.merge(left=line_station_c,right=df_uni,on='city',how='inner') #将两个表格中的数据基于city列进行内连接。
x=df_uni['uni_count']
y=df_uni['station']
sns.regplot(x=x,y=y,color='b')
plt.title('分析各个城市的大学数量与站点数量的关系')
plt.show()
plt.close()
#散点图
fig=plt.figure(figsize=(10,7))
plt.xlabel('站点数量')
plt.ylabel('大学数量')
plt.title('各个城市的大学数量与站点数量的关系')
plt.scatter(x=x,y=y,cmap='b',marker='*',alpha=0.8)
plt.grid()
plt.show()
plt.close()
#seaborn的双变量图：可以查看多变量之间的分布关系，也可以显示它本身的单变量情况
df_s=df_uni
sns.jointplot(x='uni_count',y='station',data=df_s)
plt.show()
plt.close()

#全国各城市的总的换乘站点数量（2换乘、3换乘、4换乘等）分布统计
df_1=df.groupby(['city','station']).count().reset_index()
print(df_1)
df_1=df_1[df_1['line']>1]#筛选出来全国的换乘站点数
tran_sit=df_1.groupby('line').count().reset_index()  #保留原索引，但是值是count()函数计数之后的值
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.xlabel('站点可换乘等级')
plt.ylabel('站点数量')
plt.bar(tran_sit['line'],tran_sit['station'],color='g')
plt.title('全国各城市总的换乘站点数量（2换乘、3换乘、4换乘等）分布统计')
plt.show()