GTFS 函数库使用教程
项目介绍
GTFS 函数库(GTFS Functions)是一个开源Python包,旨在从GTFS数据中创建各种地理空间图层,并提供直观的可视化结果。该库支持用户通过简单的函数调用,快速处理和分析公共交通数据,适用于交通规划、数据分析和可视化等多个领域。
项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了Python环境。然后,通过pip安装GTFS函数库:
pip install gtfs-functions
基本使用
以下是一个简单的示例,展示如何导入GTFS数据并进行基本分析:
from gtfs_functions import import_gtfs, stops_freq, lines_freq, cut_gtfs
# 导入GTFS数据
gtfs_data = import_gtfs("path/to/your/gtfs.zip")
# 计算站点频率
cutoffs = [0, 6, 9, 15, 19, 22, 24]
stop_freq = stops_freq(gtfs_data['stop_times'], gtfs_data['stops'], cutoffs=cutoffs)
# 计算线路频率
line_freq = lines_freq(gtfs_data['stop_times'], gtfs_data['trips'], gtfs_data['shapes'], gtfs_data['routes'], cutoffs=cutoffs)
# 切割GTFS数据
segments_gdf = cut_gtfs(gtfs_data['stop_times'], gtfs_data['stops'], gtfs_data['shapes'])
应用案例和最佳实践
案例一:线路频率分析
通过分析不同时间段的线路频率,可以了解公共交通的繁忙时段和线路使用情况:
from gtfs_functions.gtfs_plots import map_gdf
# 筛选特定方向和时间段的线路频率
condition_dir = line_freq['direction_id'] == 'Inbound'
condition_window = line_freq['window'] == '6:00-9:00'
gdf = line_freq.loc[(condition_dir & condition_window)].reset_index()
# 可视化线路频率
map_gdf(
gdf=gdf,
variable='ntrips',
colors=["#d13870", "#e895b3", '#55d992', '#3ab071', '#0e8955', '#066a40'],
tooltip_var=['route_name'],
tooltip_labels=['Route: '],
breaks=[5, 10, 20, 50]
)
案例二:速度分析
使用Kepler.gl库进行速度分析,展示各线路的计划速度:
import keplergl as kp
# 创建Kepler地图
m = kp.KeplerGl(data=dict(data=speeds, name='Speed Lines'), height=400)
m
典型生态项目
1. Kepler.gl
Kepler.gl是一个强大的地理空间数据可视化工具,特别适合处理大规模数据集。GTFS函数库与Kepler.gl结合使用,可以实现复杂的地理空间分析和可视化。
2. Pandas
Pandas是一个数据处理和分析库,广泛用于数据清洗和预处理。GTFS函数库在数据导入和处理阶段,大量依赖Pandas进行高效的数据操作。
3. GeoPandas
GeoPandas是一个扩展了Pandas的数据结构的库,支持地理数据的操作和分析。GTFS函数库在处理地理空间数据时,使用GeoPandas进行空间操作和分析。
通过以上模块的介绍和示例,您可以快速上手并深入了解GTFS函数库的使用和应用场景。希望本教程对您有所帮助!
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考