資料分析網際網路 APP中使用者IP資料的地理視覺化

在當下網際網路迅速發展的今天，每時每刻都會產生大量資料

在常見的應用場景中，最常見莫過於ip資料了

ip資料有利於我們統計使用者的**，使我們更好的進行業務，細分應用場景等

在網際網路背景下這些使用者資料有著重要的價值

那麼我們怎麼樣來處理這些ip資料呢？

基於ip的地理位置定位其實還是有不足的，有一些移動號碼，他們的ip顯示的是開戶地的ip，但實際上他們早就不在開戶地，也還有些運營商如聯通，其網路鏈路令人難於琢磨

不過基本上，這還是有一定參考價值的

假設我們的學習資料是『8.1.xls』

取第二行做表頭，第一列做索引

data=pd.read_excel(
'8.1.xls'
,header=
1,index_col=
0)

我們可以看到資料的基本結構

data.head(
10)

其中的第6行就是我們的ip位址

def
ipapi
(ip)
: url1=
"你的key"
data=
back=
data[
"ip"
]=ip
api1=rq.get(url1,params=data)
api1=json.loads(api1.text)
if api1[
'errcode']==
0:back[
'province'
]=api1[
'data'][
'pcd'][
'province'
] back[
'city'
]=api1[
'data'][
'pcd'][
'city'
] back[
'county'
]=api1[
'data'][
'pcd'][
'county'
] back[
'lng'
]=api1[
'data'][
'lng'
] back[
'lat'
]=api1[
'data'][
'lat'
] back[
'code']=
'gaode'
return back
url2=
"你的key&coor=你的編碼方式"
"你的key"
data=
back=
data[
"ip"
]=ip
api3=rq.get(url3,params=data)
api3=json.loads(api3.text)
if api3[
'status']==
0:back[
'province'
]=api3[
'result'][
'ad_info'][
'province'
] back[
'city'
]=api3[
'result'][
'ad_info'][
'city'
] back[
'county']=
'null'
back[
'lng'
]=api3[
'result'][
'location'][
'lng'
] back[
'lat'
]=api3[
'result'][
'location'][
'lat'
] back[
'code']=
'tencent'
return back
qsz=
return qsz

這會返回乙個字典，我們可以用他們做乙個字典列表，並轉換為dataframe，與我們原來的資料連線

值得注意的是，有些ip強到3家服務api都分類不了，這時返回乙個空字典，便於以後處理

為了觀察的方便，我們每隔100輸出一下ip轉換進行到哪一步了

假設我們有cols行，ip資料大致在第6列

ips=
for i in
range
(cols)
:str
=data.iloc[i,5]
str)
)if i%
100==0:
print
(str
)print
(i)

得到字典列表之後，我們將字典轉換為dataframe

data2=pd,dataframe(ips)

處理完之後，你就得到了乙份匿名的經緯度資料

你也可以將其與原資料連線，如

data3= pd.concat(
[data,data2]
,axis=
1)

但為了保護隱私，我們主要是採用匿名化的資料

為了其能被高德所識別，我們需要將其轉化為標準格式

用乙個函式，將經緯度連線並用逗號分隔

def
to_stdc
(x):
try:
iflen
(x)!=
6or x[
'lng']==
'null'
:return
'null'
st=str(x[
'lng'])
+','
+str
(x['lat'])
return st
except
:return
'null'
mapt=data2.
(to_stdc,axis=1)
[data2,mapt]
,axis=
1)