华数杯2024C题数据集收集过程

省流：最终数据集为 county_data_final_add_temp_clean.csv

预处理

1、附件文件夹为官方提供的文件夹，数据处理为剔除重复值之后的文件夹

爬虫

2、城市规模使用 https://www.citypopulation.de/zh/china/ 网站进行爬虫，统计总人口,面积,人口密度三个指标的数据

使用crawler_city_scale.py进行爬虫，csv文件保存为county_data_city_scale.csv，可以多下载几次用script_city_scale_data_merging.py进行合并，然后用script_city_scale_missing_data_analysis.py查询缺失的值，之后可以手动查询

我爬数据的时候陕西省有好多爬失败了，然后有一些根本不是县级市的地名，如（坝上-丰宁，青木川-汉中，武功山-萍乡）

3、空气质量使用 https://www.air-level.com/ 网站进行爬虫，统计AQI值

使用crawler_air_quality.py进行爬虫，csv文件保存为county_data_air_quality.csv，

4、为了方便管理，给csv文件加上123的后缀

为了合并顺利，手动将所有的csv的第一列表头改为城市名称

5、使用script_merge_csv.py对前两个爬虫的结果做合并，保存为county_data_1_2.csv

自然语言处理

7、使用script_merge_csv_file_folder.py对数据处理文件夹中的csv文件进行合并，合并为combined_csv_file.csv

8、使用nlp_jibe_word_frequency_search.py对介绍和小贴士这两列进行jieba分词，统计词频前1k的词语，保存在most_common_words.txt

9、挑选自己需要的关键词，我的选择如下：

环境环保:自然: 1793 生态: 1539 森林: 1483 天然: 1347 湿地: 1128 植物: 1121 环境: 1022 草原: 1017 自然保护区: 466

人文底蕴:建筑: 5212 历史: 3812 文化: 5365 古代: 935 遗址: 1960 博物馆: 2617 文物: 1224 艺术: 1211 古城: 1107 古镇: 1054 传统: 974

交通便利:

气候:四季: 511 气候: 404

美食:特色: 2391 餐厅: 483 美食: 526 品尝: 325

除交通便利方面，均有不错的关键词

10、使用nlp_2-gram_word_context_searching.py用2-gram对关键词的上下文进行查询，以此来验证我们关键词选择的可靠性，查询结果保存在words_context.txt

11、使用nlp_word_frequency_statistics.py对关键词的频次做统计，结果保存在combined_csv_word_frequency.csv

12、使用script_merge_csv_word_frequency.py对同一城市各景点的结果进行合并，结果保存为county_data_word_frequency_3.csv

13、使用script_merge_csv.py对爬虫和自然语言处理的结果进行合并，结果保存为county_data_1_2_3.csv

交通数据

14、队友通过统计年鉴处理好了交通.csv，使用处理字符串.py剔除双引号，后使用script_merge_csv.py合并得到最终的数据集county_data_final.csv

平均气温

根据上下文，觉得气候的关键字不得行，遂找了各城市的平均气温368个城市平均气温数据（2001-2022年）.xlsx，使用excel2csv.py转成csv文件，使用tiqu.py(懒得命名了)将特定两列保存出来为county_average_temperature.csv，然后因为两个文件的城市名一个是缩写一个是完整名，使用hebing.py进行合并得到county_data_final_add_temp.csv，然后用fill_nan.py处理完缺失值之后得到最终的数据集county_data_final_add_temp_clean.csv

但最终数据集中还是有一些指标不需要的，比如最终我们选择删除总人口,面积这两列，保留了人口密度这一列