数据准备

在国家统计局网站copy到2015年各城市的房地产开发投资额数据：

把数据保存在本地，存成csv格式

百度API免费申请

打开网址：http://lbsyun.baidu.com/

注册好，按照下图操作：

点击功能与服务----地图

点击创建应用：

然后自己取个名字，选择浏览器端，白名单输入星号：

点击提交

你就有了一个应用了

城市转换为经纬度

我们打开百度地图的开放平台

http://developer.baidu.com/map/jsdemo.htm#c1_15

在左侧找到添加热力图-----点击运行-----点击显示热力图-----就能看到热力图啦~

这是百度API所能提供的热力图类型

我们注意到所给的这段代码：

我们将您的密钥换成刚才我们申请得到的那串数字

也就是：

然后在本地新建一个.html文件（可以通过创建文本文件，然后将后缀改为.html达到，如果你的文本文件不显示后缀，请百度解决~）

我们将加入了自己申请的密钥的网页代码全部复制下，粘贴到本地创建的 .html 文件中

复制的代码中的示例热力图的位置不是我们想要的

我们想要的是我们的数据生成热力图

打开Python

import json
from urllib.request import urlopen, quote
import requests,csv
import pandas as pd #导入这些库后边都要用到
def getlnglat(address):
 url = 'http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/'
 output = 'json'
 ak = '替换成你申请的密钥！！！'
 add = quote(address) #由于本文城市变量为中文，为防止乱码，先用quote进行编码
 uri = url + '?' + 'address=' + add + '&output=' + output + '&ak=' + ak
 req = urlopen(uri)
 res = req.read().decode() #将其他编码的字符串解码成unicode
 temp = json.loads(res) #对json数据进行解析
 return temp

file = open(r'E:\房地产开发投资额2015.json','w') #建立json数据文件
with open(r'E:\房地产开发投资额2015.csv', 'r') as csvfile: #打开csv
 reader = csv.reader(csvfile)
 for line in reader: #读取csv里的数据
 # 忽略第一行
 if reader.line_num == 1: #由于第一行为变量名称，故忽略掉
 continue
 # line是个list，取得所有需要的值
 b = line[0].strip() #将第一列city读取出来并清除不需要字符
 c = line[1].strip()#将第二列price读取出来并清除不需要字符
 lng = getlnglat(b)['result']['location']['lng'] #采用构造的函数来获取经度
 lat = getlnglat(b)['result']['location']['lat'] #获取纬度
 str_temp = '{"lat":' + str(lat) + ',"lng":' + str(lng) + ',"count":' + str(c) +'},'
 #print(str_temp) #也可以通过打印出来，把数据copy到百度热力地图api的相应位置上
 file.write(str_temp) #写入文档
file.close() #保存

参考文献：https://www.jianshu.com/p/773ff5f08a2c

运行完成之后，本地会出现一个json文件