你骑什么来的

当当网送货速度大提升
当当网比以前进步多了。
以前送货慢得一撇,要一周,甚至一周以上。
这应该是送货员从北京仓库骑自行车到上海所需的合理时间。

现在进步多了,我15日晚上6点多下的两个单子,17日上午10点多居然就拿到了书。
惊喜啊,涕泪横流,手抚着书,我不禁问:“你这次骑什么来的?”
“摩托”。

衷心盼望当当网的送货摩托继续稳定运营下去。
如果能做到,我将把它作为我的主要书籍供应商,我们夫妻每个月怎么着也能给它进贡个百把块钱吧。

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<think>嗯,用户想要获取特定城市的历史行数据,特别是某城市的数据集下载。首先,我需要回想一下之前提供的引用内容,比如引用[1]提到的NiceRide MN的数据,可能用户对类似的数据感兴趣。不过用户现在可能需要的是其他城市的数据,比如他们可能不在明尼阿波利斯市/圣保罗市,而是其他城市,比如纽约、伦敦或者北京。接下来,我需要考虑用户可能的真实需求。他们可能是学生做研究,或者开发人员需要数据进行分析预测项目。因此,提供多个可靠的数据来源是关键。常见的公开数据集平台如Kaggle、UCI MachineLearning Repository,还有政府开放数据平台,这些地方通常会有行数据。然后,我需要分步骤回答。首先推荐通用平台,让用户可以自行搜索。然后具体城市的例子,比如伦敦的TfL、纽约的CitiBike,这些都有公开数据。接着,学术项目的数据集,比如之前提到的NiceRide MN,可能还有其他大学或研究机构发布的数据。此外,第三方聚合网站如Zenodo或Figshare也可能有帮助。 还要注意用户可能不知道如何找到这些资源,或者需要具体的链接。比如,伦敦的交通局网站提供CSV下载,Citi Bike有月度数据,这些都需要具体说明。同时,提醒用户注意数据的时间范围、格式和权限,确保他们合法使用。另外,用户可能需要处理数据的建议,比如使用Python的pandas库,或者数据清洗步骤。不过用户的问题主要是获取数据,所以这部分可能作为补充提及即可。最后,生成相关问题,帮助用户深入探索,比如如何分析行数据,或者天气对行的影响,这些可以引导用户进一步利用数据。确保回答结构清晰,分点列出,方便用户逐步操作。</think>### 获取特定城市历史行数据的方法 #### 1. 官方开放数据平台 - **推荐渠道**: 目标城市的交通管理部门或共享单车运营商官网通常提供历史数据下载入口。例如: - **伦敦**: 伦敦交通局(TfL)公开共享单车行数据(含起点/终点/时间等字段)[^1],可通过其开放数据门户下载CSV格式文件。 - **纽约**: Citi Bike系统每月发布行数据(https://www.citibikenyc.com/system-data) - **中国城市**: 可通过政府数据开放平台(如北京/上海公共数据开放平台)检索 #### 2. 学术研究数据集 - **Kaggle平台**: 包含多个城市行数据集,如: - `Capital Bikeshare Trip History Data`(华盛顿) - `Chicago Bike Traffic`(芝加哥) - 搜索方法:在Kaggle搜索栏输入`[城市名] bike sharing dataset` - **UCI机器学习库**: 包含北京、广州等城市的共享单车数据集,含天气关联字段[^2] #### 3. 第三方数据聚合平台 - **Zenodo科学数据仓库**: 提供带地理标记的精细化数据(如`Madrid-BiciMad Bike Sharing System Data`) - **Figshare数据平台**: 可检索到带时间序列分析的行数据集(例如`Amsterdam_Rides_2020`) ```python # Python示例:从CSV加载行数据 import pandas as pd def load_bike_data(filepath): df = pd.read_csv(filepath, parse_dates=['start_time','end_time']) df['duration'] = df['end_time'] - df['start_time'] return df[['start_station','end_station','duration']] ``` #### 4. 特殊数据获取方式 - **API接口**: 部分城市提供实时数据API(如杭州城市大脑交通数据平台) - **数据请求函**: 向城市交通委员会提交正式数据申请(适用于科研用途)
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