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python可视化：端午假期旅游火爆原因分析

news 来源：原创 2025/6/6 6:33:53

python可视化：端午假期旅游火爆原因分析

2025年的旅游市场表现强劲：

2025年端午假期全社会跨区域人员流动量累计6.57亿人次，日均2.19亿人次，同比增长3.0%。
入境游订单同比大涨近90%，门票交易额（GMV）增长1.5倍。
国内周边游占比64%，短途游主导市场。

2025年端午旅游热点地

国内热门城市

周边游Top10：杭州、南京、上海、苏州、广州、北京、天津、济南、成都、湖州。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 数据准备
cities = ['杭州', '南京', '上海', '苏州', '广州', '北京', '天津', '济南', '成都', '湖州']
rank = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]  # 排名仅作顺序参考，实际数据为热度排名# 设置样式
plt.style.use('seaborn')
plt.figure(figsize=(12, 6))# 创建条形图（横向）
ax = sns.barplot(x=rank, y=cities, palette="viridis", orient='h')# 添加标题和标签
plt.title('2025年端午假期国内周边游Top10目的地', fontsize=16, pad=20)
plt.xlabel('热门指数（排名）', fontsize=12)
plt.ylabel('城市', fontsize=12)# 在条形上显示排名
for i, v in enumerate(rank):ax.text(v + 0.1, i, str(v), color='black', va='center', fontweight='bold')# 调整布局
plt.tight_layout()
plt.grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.7)# 显示图表
plt.show()

图1：
在这里插入图片描述

民俗文化热门地：

广东佛山：龙舟漂移IP带动旅游订单增长167%。
湖南汨罗（屈原故里）、浙江嘉兴（粽子之乡）预订量增长超40%。
济南跻身全国周边游第八，趵突泉、明水古城等景区受青睐。
武汉入境游同比增长45%，黄鹤楼、晴川阁等景点吸引外国游客。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np# 数据准备
cities = ['佛山', '汨罗', '嘉兴', '济南', '武汉']
growth_rate = [167, 42, 45, 25, 45]  # 增长率(%)
reasons = ["龙舟漂移IP爆火","屈原故里端午民俗","粽子之乡文化体验","泉水+明水古城引流","黄鹤楼入境游增长"
]# 设置样式
plt.style.use('ggplot')
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100)# 创建条形图
ax = sns.barplot(x=growth_rate, y=cities, palette="rocket")# 添加数据标注和原因说明
for i, (rate, reason) in enumerate(zip(growth_rate, reasons)):ax.text(rate + 3, i, f"{rate}%", va='center', fontsize=10)ax.text(5, i-0.3, reason, color='darkred', fontsize=9, bbox=dict(facecolor='peachpuff', alpha=0.5))# 装饰图表
plt.title("2025端午民俗文化热门地TOP5及增长原因", fontsize=14, pad=15)
plt.xlabel("旅游订单同比增长率(%)", fontsize=11)
plt.ylabel("城市", fontsize=11)
plt.xlim(0, 180)# 添加图例说明
plt.text(120, 4.5, "数据来源：携程《2025端午文旅报告》", fontsize=8, alpha=0.7)# 显示图表
plt.tight_layout()
plt.show()

图2：在这里插入图片描述

出境游热门地

短途（3小时飞行圈）：日本、韩国、中国香港、泰国、马来西亚。
新兴黑马：乌兹别克斯坦、哈萨克斯坦、冰岛。

旅游火爆背后的原因

民俗驱动：龙舟赛事（全国122场）带动佛山、汨罗等城市热度。
短途游主导：64%游客选择周边游，杭州、上海等成热门。
入境增长：订单同比涨90%，上海、北京、成都最受欢迎。

文化驱动

龙舟经济：全国龙舟赛事达122场，佛山“漂移龙舟”、汨罗祭屈仪式等成现象级IP。
非遗体验：乌镇“水上五黄宴”、宏村微缩龙舟赛等让传统民俗现代化。
国潮兴起：故宫文创“千里江山粽”、敦煌“飞天粽”受年轻人追捧。

import pandas as pd# 示例数据：2025年端午各省份旅游人次（单位：万人次）
province_data = {"省份": ["广东", "湖南", "浙江", "江苏", "山东", "四川"],"旅游人次": [2321.0, 1200.0, 1500.0, 1350.0, 1100.0, 980.0],  # 广东数据来自:cite[4]"同比增长率": [20.6, 18.3, 15.2, 12.7, 10.5, 8.9]  # 假设值
}# 热门城市及龙舟搜索热度（同程数据:cite[2]:cite[6]）
city_data = {"城市": ["佛山", "汨罗", "嘉兴", "杭州", "成都", "苏州"],"龙舟搜索增幅": [270, 270, 200, 180, 160, 150],  # 百分比"预订量增长": [167, 40, 40, 35, 30, 25]  # 百分比
}df_province = pd.DataFrame(province_data)
df_city = pd.DataFrame(city_data)

输出：df1、df2
在这里插入图片描述

各省份旅游人次热力图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map# 数据准备（省份需用简称，与PyEcharts内置地图匹配）
data = [("广东省", 2321),("湖南省", 1200),("浙江省", 1500),("江苏省", 1350),("山东省", 1100),("四川省", 980),
]# 创建地图
c = (Map().add(series_name="旅游人次（万）",data_pair=data,maptype="china",is_map_symbol_show=False,).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2025年端午各省旅游人次"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=800,max_=2500,range_text=["高", "低"],is_piecewise=True,pos_top="middle",),).render("province_tourism_map.html")
)

图3：在这里插入图片描述

政策与消费趋势

免签政策：入境游增长89%，上海、北京、成都等成外国游客首选。
亲子+宠物经济：亲子订单占比35%，宠物友好酒店热度增20%。
“演出+旅游”：邓紫棋贵州演唱会、佛山龙舟赛带动跨城观演。

入境游订单增长趋势

# 入境游数据（携程:cite[1]:cite[9]）
countries = ["马来西亚", "韩国", "新加坡", "泰国", "美国"]
orders = [452, 380, 290, 250, 200]  # 假设订单增长比例plt.pie(orders, labels=countries, autopct="%1.1f%%", colors=["#FFD166", "#06D6A0", "#118AB2", "#EF476F", "#073B4C"])
plt.title("2025端午入境游主要客源国订单占比")
plt.show()

图5：在这里插入图片描述

用 wordcloud 生成关键词云（如“龙舟”“亲子游”“免签”等）。

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt# 示例关键词及权重（根据搜索热度或频次自定义）
keywords = {"龙舟": 35, "亲子游": 30, "免签": 25, "短途游": 20,"佛山": 18, "汨罗": 15, "嘉兴": 15, "民俗": 15,"粽子": 12, "演唱会": 10, "高铁": 10, "国潮": 10
}# 生成词云
wc = WordCloud(font_path="simhei.ttf",  # 指定中文字体（Windows可用）background_color="white",width=800,height=600,max_words=50
).generate_from_frequencies(keywords)# 显示
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.title("2025端午旅游热点关键词云", fontsize=16, pad=20)
plt.show()

图6：
在这里插入图片描述

人员流动地图（箭头图）

主要客源地→目的地（如北京→济南、上海→杭州、广州→佛山等）。
出境游热门航线（上海→大阪、北京→东京等）。

import plotly.graph_objects as go# 示例流动数据（需补充真实坐标）
flow_data = pd.DataFrame({"出发地": ["北京", "上海", "广州"],"目的地": ["济南", "杭州", "佛山"],"流量": [50000, 40000, 30000],"出发地_lat": [39.9, 31.2, 23.1],"出发地_lon": [116.4, 121.5, 113.3],"目的地_lat": [36.7, 30.3, 23.0],"目的地_lon": [117.0, 120.2, 113.1]
})fig = go.Figure()for i in range(len(flow_data)):fig.add_trace(go.Scattergeo(lon=[flow_data["出发地_lon"][i], lat=[flow_data["出发地_lat"][i]],mode="markers",marker=dict(size=10, color="red"),name=flow_data["出发地"][i]))fig.add_trace(go.Scattergeo(lon=[flow_data["目的地_lon"][i]], lat=[flow_data["目的地_lat"][i]],mode="markers",marker=dict(size=10, color="blue"),name=flow_data["目的地"][i]))fig.add_trace(go.Scattergeo(lon=[flow_data["出发地_lon"][i], flow_data["目的地_lon"][i]],lat=[flow_data["出发地_lat"][i], flow_data["目的地_lat"][i]],mode="lines",line=dict(width=2, color="green"),opacity=0.7,name=f"{flow_data['出发地'][i]}→{flow_data['目的地'][i]}"))fig.update_geos(scope="asia", projection_type="natural earth")
fig.update_layout(title="2025端午主要旅游流向示意图")
fig.show()