TransBigData 使用教程

TransBigData 使用教程

transbigdata A Python package develop for transportation spatio-temporal big data processing, analysis and visualization. transbigdata 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/transbigdata

1. 项目介绍

TransBigData 是一个为交通时空大数据处理、分析和可视化而开发的 Python 包。它提供了快速且简洁的方法来处理常见的交通时空大数据,如出租车 GPS 数据、共享单车数据和公交 GPS 数据。TransBigData 包含了丰富的数据处理方法,使得复杂的数据任务能够通过简洁的代码实现。

2. 项目快速启动

在开始使用 TransBigData 前,请确保您的环境中已安装 Python 3.6 或更高版本,以及 geopandas 包。

安装 TransBigData

通过 PyPI 安装:

pip install transbigdata

或者,通过 conda-forge 安装:

conda install -c conda-forge transbigdata

示例代码

以下是一个简单的示例,演示如何使用 TransBigData 对出租车 GPS 数据进行数据栅格化、数据聚合和数据可视化:

import transbigdata as tbd
import pandas as pd

# 读取出租车 GPS 数据
data = pd.read_csv('TaxiData-Sample.csv', header=None)
data.columns = ['VehicleNum', 'time', 'lon', 'lat', 'OpenStatus', 'Speed']

# 定义研究区域并清洗超出研究区域的数据
bounds = [113.75, 22.4, 114.62, 22.86]
data = tbd.clean_outofbounds(data, bounds=bounds, col=['lon', 'lat'])

# 获取栅格化参数
params = tbd.area_to_params(bounds, accuracy=1000)

# 将 GPS 数据映射到栅格
data['LONCOL'], data['LATCOL'] = tbd.GPS_to_grid(data['lon'], data['lat'], params)

# 聚合数据到栅格
grid_agg = data.groupby(['LONCOL', 'LATCOL'])['VehicleNum'].count().reset_index()

# 生成栅格几何形状
grid_agg['geometry'] = tbd.grid_to_polygon([grid_agg['LONCOL'], grid_agg['LATCOL']], params)

# 转换为 GeoDataFrame
import geopandas as gpd
grid_agg = gpd.GeoDataFrame(grid_agg)

3. 应用案例和最佳实践

TransBigData 可以用于多种交通数据分析场景。以下是一些应用案例:

数据可视化

使用 TransBigData 内置的可视化功能,可以轻松地在 Jupyter notebook 中交互式地可视化数据。

# 可视化栅格数据
tbd.plot_grid(grid_agg, params)

轨迹处理

TransBigData 提供了处理轨迹数据的方法,例如从 GPS 点生成轨迹线字符串,以及轨迹加密等。

# 从 GPS 点生成轨迹线字符串
trajectory = tbd.traj_to_linestring(data, ['lon', 'lat'])

4. 典型生态项目

TransBigData 是智能交通系统和城市计算领域中众多开源项目之一。以下是一些与 TransBigData 相关的典型生态项目:

  • GeoPandas:用于地理空间数据的处理和分析。
  • Kepler.gl:一个用于大规模数据可视化的开源工具。
  • Matplotlib:一个用于创建高质量图形的 Python 库。

通过结合这些项目,可以构建出强大的交通数据分析工具链。

transbigdata A Python package develop for transportation spatio-temporal big data processing, analysis and visualization. transbigdata 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/transbigdata

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### transbigdata 底图资源与教程 对于 `transbigdata` 中涉及的地图底图资源获取以及相关操作,在 Python 的地理数据处理库中,通常会依赖于第三方服务来提供地图瓦片。这些服务可以来自 OpenStreetMap 或者其他商业提供商[^1]。 #### 使用 Folium 获取底图并绘制基础地图 Folium 是一个基于 Leaflet.js 的 Python 包,能够方便地创建交互式的地图可视化效果,并支持多种在线地图源作为底图层: ```python import folium m = folium.Map(location=[40.7128, -74.006], zoom_start=13) folium.TileLayer('openstreetmap').add_to(m) folium.TileLayer( tiles='https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}', attr='Tiles © Esri — Source: Esri, i-cubed, USDA, USGS, AEX, GeoEye, Getmapping, Aerogrid, IGN, IGP, UPR-EGP, and the GIS User Community' ).add_to(m) m.save('basic_map.html') ``` 此代码片段展示了如何利用 Folium 创建带有不同底图选项的基础地图实例[^2]。 #### 寻找更多关于 transbigdata 和 地理信息系统 (GIS) 教程 为了更好地理解和应用 `transbigdata` 及其关联技术,建议探索如下几个方向的学习材料: - **官方文档**:查阅各个工具包的官方网站上的说明文件和 API 文档。 - **在线课程平台**:像 Coursera、Udemy 上有许多专注于 GIS 数据分析及可视化的高质量付费或免费课程。 - **开源社区贡献者的博客文章和技术分享网站**:例如 Medium、知乎等平台上经常会有开发者撰写的经验总结帖子[^3]。
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