大家我是你们的老朋友，今天跟大家聊聊我最近搞的一个小玩意儿——“大城小事张学友”。
事情是这样的，我平时没事儿就喜欢瞎折腾，前段时间突然迷上了用Python做数据分析。正好我平时上下班坐地铁，就想着能不能把地铁数据扒下来，看看能不能分析出点啥有意思的东西。然后我就盯上了魔都地铁的客流数据，毕竟人流量大，样本多，肯定能搞出点名堂。
说干就干！第一步，当然是找数据源。我网上搜了一圈，发现要搞到实时客流数据不太容易，要么收费，要么就是数据不全。后来我灵机一动，想到可以从高德地图入手。高德地图上有每个地铁站的实时拥堵情况，虽然不是精确的客流数字，但也能反映个大概。于是我就开始研究高德地图的API，琢磨着怎么把这些数据扒下来。
搞清楚API之后，我就开始写爬虫。Python的requests库简直是神器，几行代码就能搞定HTTP请求。但是高德地图的反爬机制也不是吃素的，一会儿就给我ban了IP。没办法，只能祭出我的代理IP池了。找了个靠谱的代理IP服务，加上随机User-Agent，总算能稳定地爬取数据了。
数据有了，接下来就是清洗和整理。高德地图返回的数据是JSON格式的，需要解析成方便处理的表格数据。我用pandas库把数据读进来，然后对数据进行清洗，去掉一些无效数据，再把数据按照时间和站点进行整理。这一步还是挺繁琐的，毕竟原始数据质量参差不齐，需要花费不少精力去处理。
数据清洗干净之后，就可以开始进行分析了。我最先想到的就是看看哪个站点的客流量最大。用pandas的groupby功能，按照站点进行分组，然后计算每个站点的平均拥堵指数。结果不出所料，人民广场站稳居第一，毕竟是市中心，换乘大站，人流量肯定巨大。
除了分析客流量最大的站点，我还想看看客流量的潮汐效应。我按照小时对数据进行分组，然后计算每个小时的平均拥堵指数。结果发现，早晚高峰的客流量明显高于其他时间段，这也符合我们的常识。但是具体到每个站点，高峰时段略有不同，比如一些写字楼集中的站点，早高峰会更早到来。
更有意思的是，我还尝试把这些数据可视化出来。用matplotlib库画了一些折线图和柱状图，直观地展示了每个站点的客流变化趋势。我还做了一个简单的热力图，把整个地铁网络的拥堵情况用颜色深浅来表示，看起来非常炫酷。
这回“大城小事张学友”的实践也遇到了一些挑战。比如高德地图的API经常变动，导致我的爬虫需要不断更新。还有就是数据量比较大，跑分析的时候需要花费不少时间。不过这回实践还是很有收获的，让我对Python数据分析有了更深入的了解。
总结一下这回实践的经验：
- 数据源的选择很重要，要选择可靠、稳定的数据源。
- 爬虫的反爬策略要做避免被ban IP。
- 数据清洗和整理是关键步骤，直接影响分析结果的准确性。
- 可视化可以帮助我们更好地理解数据。
我想说的是，数据分析并没有想象中那么难，只要你有兴趣，肯动手，就能做出一些有意思的东西。希望我的这回分享能给大家带来一些启发，也欢迎大家一起交流学习！
