Byte学堂：地铁数据处理原理及分析方法

最新推荐文章于 2025-06-26 17:37:01 发布
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#大数据 #数据库 #算法

本文探讨地铁数据，如刷卡记录，用于研究乘客出行行为。数据包含ID、进站时间等字段，可用于计算站点客流。通过大数据自动化处理平台，结合hadoop集群和专业算法，实现对地铁数据的高效分析。

        地铁数据是由地铁公司在营运过程中产生的数据，包含乘客进出闸机刷卡数据、地铁车辆运行数据、发出排班等等。
                        在这里插入图片描述

        以地铁刷卡数据为例，智能交通卡刷卡数据会赋予持卡人一个固定卡号，并且记录每一次出行的进站点、进站时间、出站点以及出站时间。每一条出行记录就包括了出行者代号、出发地和目的地、两点间出行时间的详细信息，可以用来研究居民出行行为。
                        在这里插入图片描述

                地铁数据通常包含ID、进站时间、出站时间、进站车站、出站车站等字段，具体数据结构如下：
            

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北京地铁IC卡数据分析
TechRoar的博客
08-28 1292
本文所使用的数据集名为"metro_ic_card.csv"，该数据集为北京地铁IC卡在2008年12月1日18时的数据。数据集采用ANSI编码，读取时可能会出现错误，因此需要先将数据集转换为合适的编码格式。本文使用北京地铁IC卡数据集进行了简单的数据分析。通过对刷卡数量的统计，我们可以了解到每个站点和线路的客流情况。这些分析结果对于地铁运营和规划具有一定的参考价值。以上就是对"metro_ic_card.csv"数据集的分析过程和源代码。希望本文对您有所帮助！
地铁大数据挖掘之数据预处理——从原始一卡通数据提取城市地铁客流（一）
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10-18 1万+
这是很久以前写的一段代码，很简单很基础。最近突然用到，这里把它分享出来，希望可以为有需要的朋友提供帮助。 以及欢迎阅读这一系列第二篇：地铁大数据挖掘之客流数据预处理——从原始一卡通数据提取城市地铁客流（二） 1 解压文件 这里以上海城市开放大赛提供的数据为样例（提取码zlsy），需要的朋友可以进行下载。把数据进行解压后，看到是一个个压缩文件： 接下来，可以...
2019年5月北京公交地铁刷卡数据
weixin_44172398的博客
07-29 1345
数据字段: IC卡号、起点站方式(公交地铁)、起点线路、起点方向(上下行)、起点站号、起点站经纬度(WGS84)、出发时间、终点站方式、终点线路、终点方向、终点站号、终点站经纬度、到达时间，蕴含丰富的个体出行信息，可用于人类移动研究与交通管理规划等方面。注: 有详细的数据说明文件，包含字段信息解读及数据来源，需要私信。数据时间: 2019/5/1-2019/5/31(5月11日无)数据格式: csv文件。数据范围: 北京全市。数据量: 27亿余条。
基于地铁刷卡数据分析与可视化——以杭州市为例（一）
weixin_45812624的博客
10-30 3095
本文分析了2019年1月8日至1月14日杭州市地铁刷卡数据，重点关注工作日的早晚高峰分布情况。数据涵盖3条线路81个地铁站，共7000万条记录。通过路网地图的可视化，展示了各线路站点的连接关系。选择2019年1月8日（周一）的数据进行详细分析，结果显示早高峰集中在7:00-9:00，晚高峰集中在17:00-19:00，且进站晚高峰的峰值比出站晚高峰早约一小时。进一步分析表明，A线的客流量最大，其次是B线和C线，早晚高峰的波动形态基本一致。这些结果有助于理解通勤人群的出行模式，为地铁运营和管理提供参考。
【数据分析实例】1,337,000 条深圳通刷卡记录数据分析
微信号：RunsenLiu
03-01 5721
【数据分析实例】1,337,000 条深圳通刷卡记录数据分析
地铁刷卡数据分析第一关
qq_56225006的博客
10-05 1407
def find_index(A,a0,a2): tA=A while 1: I1=int(len(tA)/2)-1 I2=I1+1 t0=int(tA.iloc[I1,0][8:10]) t2=int(tA.iloc[I2,0][8:10]) if t2!=t0: r=(tA.iloc[I1,0],tA.index[I1]) return r break
地铁刷卡数据分析第三关
qq_56225006的博客
10-05 1265
# -*- coding: utf-8 -*- #读取“星期、天气、节假日数据.xlsx”数据表 #构造影响地铁日客流量的影响因素指标，获得每天的以下量化指标值： # 星期值：如果是星期一~星期四，值为0；如果是星期五，值为0.5；如果是周末值为1 # 节假日：如果中秋、国庆节，值为1；其他节假日，值为0.5；非节假日值为0 # 气温：如果大于等于10度，值为1；否则值为2 # 雨雪：如果是晴、阴、多云或转晴、阴、多云，值为1 # 如果是小雨、阵雨或转小雨、阵雨，值为2 # 如果是除以上
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02-04 3268
        公共交通工具的“最后一公里”是城市居民出行采用公共交通出行的主要障碍，也是建设绿色城市、低碳城市过程中面临的主要挑战。         共享单车（自行车）企业通过在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供服务，完成交通行业最后一块“拼图”，是一种新型绿色环保共享经济。    &nb
Byte学堂：公交GPS及IC卡数据原理及分析方法
Byte_School的博客
02-04 3551
公交数据是指公交在营运过程中产生的交易、车辆运行等数据，通过对公交大数据进行深入的分析和挖掘，可以有效地监控城市道路交通运作状况及公交系统运营状况，及时、合理发现问题，调度交通资源，提高公交运力，缓解交通拥堵。 公交数据通常包含公交GPS数据、到离站数据、公交刷卡数据。 公交GPS数据通过GPS定位仪生成的数据，公交车通常安装了GPS定位仪，定位数据能实时传入后台服务器。定位数据通常每10秒一个，记录了当时出租车的时间、位置、车速等信息，其格式如下： 从数据字段可以看出，公交车GPS数据有以下两个特征
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Byte_School的博客
02-04 5632
一、什么是手机信令大数据 手机信令是手机用户与发射基站或者微站之间的通信数据，只要手机一开机，并且手机屏幕上显示出运营商（中国移动、中国联通、中国电信）字样，信令数据就开始产生了。之后当你使用手机拨打接听电话、发送接受短信、上网浏览网页等所有通讯行为，都会和手机附近的基站发送通信关系，由于通信基站的位置是固定且已知的，基站的位置信息就反映了用户的位置，因此手机信令数据字段中始终带有时间和位置等信息。 从手机信令数据的来源来分类，可将手机信令大数据划分成三类，即话单数据、PS域信令数据和CS域信令数据。其中
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05-31
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2019年杭州市地铁刷卡数据(15天)
07-14
数据格式：csv 数据时间:2019-1-11到2019-1-25 数据字段：刷卡时间、地铁线路ID、地铁站ID、刷卡设备编号、进出站状态（1为进站）、用户身份ID、用户刷卡类型 数据范围及大小：共涉及3条线路81个地铁站约4000万条数据
Byte学堂：POI数据推算用地类型竟然这么简单！
Byte_School的博客
02-04 2059
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地铁大数据挖掘之数据预处理——从原始一卡通数据提取城市地铁客流（二）
翻滚的老鼠屎
10-18 4612
关于初步处理，请参考地铁大数据挖掘之客流数据预处理——从原始一卡通数据提取城市地铁客流（一）。 上一篇博客对数据进行了初步处理，得到结果如下图： ”_10min“字段代表所处的时间片（比如1代表0：00-0：10），inputnums代表进站客流,outputnums代表出站客流。 然而，这一结果在使用时存在两个问题： 我们在计算地铁站时，大部...
地铁刷卡数据分析第二关
qq_56225006的博客
10-05 1704
#在上一关的基础上，利用每天最后一条刷卡记录的行标号， #统计获得159站点每天的进站人数和出站人数，结果用一个数据框df来表示，字段名称依次为： #A1_日期、A2_进站人数、A3_出站人数 def return_values(): import pandas as pd import step9_1 r=step9_1.return_values() A=pd.read_csv('159站点8月份刷卡数据.csv',sep=',',engine='pytho
地铁刷卡数据分析第四关
qq_56225006的博客
10-05 1089
# -*- coding: utf-8 -*- # 获得第2关的每日进站人数和出站人数数据，和第3关的每日影响因素指标值 # 以日期作为关联字段，进行内连接，获得完整的因变量和自变量数据df(数据框) def return_values(): import step9_2 import step9_3 import pandas as pd r=step9_2.return_values() r1=step9_3.return_values() df=pd.m
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张陈亚的博客
06-26 756
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【OD矩阵】《城市公交IC卡·数据分析方法及应用》换乘行为识别
chentao326的博客
01-27 2385
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探索Haskell的ByteString：高效处理二进制数据
- ByteString是一种数据类型，用于高效地处理二进制数据或8位字符数据。 - 它提供了两种形式：严格模式和惰性模式。严格模式（Strict）要求数据一次性加载到内存中，而惰性模式（Lazy）则允许数据以惰性方式处理，...
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