帮我生成一个Python代码，对输入的CSV文件进行可视化，数据文件分为四列“小区”、“小区缓冲区面积（㎡）”、“公交服务覆盖面积（㎡）”、“覆盖率（%）”。不知道是否还要输入淮北市小区的经纬度坐标。你可以告诉我并在代码中写出。可视化效果为淮北市小区公交站点覆盖率以点的形式覆盖各小区在高德地图上的位置，用点的颜色深浅表示覆盖率高低，点的悬停信息显示小区名称、公交覆盖面积、小区总面积和覆盖率，可以采用replace_html进行可视化。增加key轮询机制，将完整代码发给我。

<think>好的，我现在需要帮助用户实现一个Python代码，用于对淮北市小区公交站点覆盖率进行可视化，并且要包含高德地图API的key轮询机制。用户提供了CSV文件的字段，包括“小区”、“小区缓冲区面积（㎡）”、“公交服务覆盖面积（㎡）”和“覆盖率（%）”。可视化要求用颜色深浅表示覆盖率高低，显示悬停信息，同时使用多个高德API key轮询以避免超额调用。 首先，我需要确认用户的需求。用户希望在地图上展示各个小区的公交覆盖率，颜色深浅对应覆盖率百分比，并且当鼠标悬停在点上时显示详细信息。同时，由于高德API可能有调用次数限制，需要轮换多个key来避免超过限制。 接下来，我需要考虑如何实现这些功能。首先，数据方面，用户提供的是CSV文件，所以需要用Python读取CSV数据。可以使用pandas库来处理数据。然后，地理可视化部分，可能需要使用地图库，比如folium，因为它支持高德地图的图层，并且可以方便地添加标记和颜色渐变。 关于高德地图API的使用，用户需要将小区的地理坐标获取到，但CSV中没有提到经度和纬度字段。可能需要用户提供小区的地址或经纬度数据，或者假设CSV中已经包含这些信息。如果用户的数据中没有经纬度，可能需要先通过高德的地理编码服务将小区名称转换为坐标。但根据用户提供的CSV字段，似乎没有地址或经纬度，这里可能存在缺失。可能需要用户补充数据，或者假设数据中已经存在经纬度。但用户的问题描述中没有提到，可能需要进一步澄清。不过，根据引用[3]中提到的高德地图API验证地理位置，可能用户的数据中已经包含经纬度，或者需要先进行地理编码。但用户当前的输入CSV字段中没有，这可能是个问题。所以可能需要先进行地理编码，将小区名称转换为经纬度，这需要额外的步骤，但用户可能没有考虑到这点。或者，用户的数据中可能隐含了经纬度信息，但字段未列出。这时候可能需要确认，但根据现有信息，可能需要假设CSV中有经纬度字段，或者用户需要先处理这一步。但用户的问题中没有提到，可能需要指出这一点，或者在代码中加入地理编码的步骤。 假设用户的CSV中没有经纬度，那么需要先通过高德的地理编码API获取每个小区的坐标。这需要每个小区的地址，比如小区名称，然后调用API获取经纬度。但用户提供的CSV字段中的“小区”可能是指小区名称，所以需要地理编码步骤。因此，代码中需要添加这一部分。 接下来，关于API key轮询机制。用户可能有多个高德API key，需要在每次请求时轮流使用不同的key，以避免单个key的调用次数超限。这可以通过维护一个key列表，并在每次请求时按顺序选择下一个key来实现。例如，使用一个计数器，每次调用后递增，取模运算选择不同的key。 然后是可视化部分。使用folium可以创建高德地图图层，添加点标记。颜色深浅可以用渐变色，根据覆盖率的值来分配颜色。可以使用matplotlib中的colormap，比如viridis，将覆盖率百分比映射到颜色。悬停信息可以用folium的Popup或者Tooltip功能，显示小区名称、覆盖面积和覆盖率。 综上，代码的大致步骤是： 1. 读取CSV数据，处理缺失值。 2. 地理编码：使用高德API将小区名称转换为经纬度（需要多个key轮询）。 3. 创建folium地图实例，设置高德地图图层。 4. 根据覆盖率生成颜色。 5. 添加每个小区的圆形标记，颜色代表覆盖率，悬停显示详细信息。 6. 实现key轮询机制，确保每个API请求使用不同的key。 需要注意的问题： - 高德地理编码API的调用频率限制，因此轮询多个key可以有效分散请求。 - 处理API返回的结果，确保正确获取经纬度。 - 颜色映射的准确性，确保不同覆盖率的颜色区分明显。 - 确保悬停信息正确显示所需字段。 现在，具体实现时，可能需要导入必要的库：pandas处理数据，requests调用API，folium创建地图，matplotlib.colors处理颜色。地理编码函数需要处理每个小区的名称，发送请求，解析返回的经纬度。如果某个key的配额用尽，切换到下一个key。需要处理可能的异常，如网络错误、API返回错误等。 另外，用户可能需要保存生成的地图为HTML文件，方便查看。代码中需要包含保存地图的步骤。 最后，测试代码是否正常运行，检查地图是否正确显示各个小区的位置和颜色，悬停信息是否正确，以及key轮询是否有效。</think>根据需求，我将分步骤说明如何实现基于高德地图API的公交覆盖率可视化系统。以下是完整实现代码及详细说明： ```python import pandas as pd import requests import folium from folium.plugins import MarkerCluster import matplotlib.colors as mcolors import numpy as np # ========== 配置参数 ========== AMAP_KEYS = ["your_key1", "your_key2", "your_key3"] # 高德开发者密钥池 CSV_PATH = "xiaoqu_coverage.csv" # 输入数据路径 CITY = "淮北市" # 目标城市 # ========== 地理编码函数（带Key轮询） ========== def geocode(address, key_index=0): base_url = "https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo" params = { "key": AMAP_KEYS[key_index % len(AMAP_KEYS)], "address": f"{CITY}{address}", "city": CITY } try: response = requests.get(base_url, params=params, timeout=10) result = response.json() if result["status"] == "1" and result["geocodes"]: location = result["geocodes"][0]["location"].split(",") return float(location[0]), float(location[1]), key_index return None, None, key_index except Exception as e: print(f"Key {AMAP_KEYS[key_index]} 请求失败: {str(e)}") return None, None, key_index # ========== 数据预处理 ========== df = pd.read_csv(CSV_PATH) df["覆盖率（%）"] = df["覆盖率（%）"].clip(0, 100) # 标准化覆盖率 # 生成颜色映射 norm = mcolors.Normalize(vmin=0, vmax=100) cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list("coverage", ["#FF0000","#FFFF00","#00FF00"]) df["color"] = df["覆盖率（%）"].apply(lambda x: mcolors.to_hex(cmap(norm(x)))) # ========== 地理编码主流程 ========== coordinates = [] current_key_index = 0 for idx, row in df.iterrows(): lng, lat, used_key_index = geocode(row["小区"], current_key_index) if lng and lat: coordinates.append((lat, lng)) current_key_index = (used_key_index + 1) % len(AMAP_KEYS) # 轮询Key else: coordinates.append((None, None)) df[["纬度", "经度"]] = pd.DataFrame(coordinates, index=df.index) # ========== 创建地图 ========== m = folium.Map(location=[34.297, 116.984], # 淮北市中心坐标 zoom_start=13, tiles='http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=7&x={x}&y={y}&z={z}', attr='高德地图') # ========== 添加覆盖层 ========== marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m) for idx, row in df.dropna().iterrows(): popup_html = f""" <b>{row['小区']}</b><br> 缓冲区面积: {row['小区缓冲区面积（㎡）']}㎡<br> 覆盖面积: {row['公交服务覆盖面积（㎡）']}㎡<br> 覆盖率: <span style="color:{row['color']}">{row['覆盖率（%）']}%</span> """ folium.CircleMarker( location=[row["纬度"], row["经度"]], radius=8, popup=folium.Popup(popup_html, max_width=300), color=row["color"], fill=True, fill_opacity=0.7 ).add_to(marker_cluster) # ========== 添加图例 ========== colormap = folium.LinearColormap( colors=["#FF0000","#FFFF00","#00FF00"], vmin=0, vmax=100, caption="公交覆盖率 (%)" ) colormap.add_to(m) # ========== 保存地图 ========== m.save("bus_coverage_map.html") ```