公交车到站预测1----python处理csv文件

最新推荐文章于 2022-03-14 13:17:04 发布

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#公交车预测 #csv #数据 #python

博主分享了在处理大量公交车数据时，从依赖pandas转向使用Python基础操作的原因，强调简单方法的优越性。通过Excel预处理数据，利用透视图、筛选和颜色标记等功能，最终得到适合聚类分析的格式。现在计划用Python的字典嵌套结构进一步处理数据，以实现公交站点到站时间的预测。

之前处理csv一直用pandas，今天发现，pandas虽然强大，但是灵活度少了很多，有时候想实现一些简单的功能可能要花很大的代价。大道至简，返璞归真。就像这几天用excel一样，利用简单的规则就可以完成很多任务，不必要动不动就用vba去处理，吃力不讨好。有时候要跳出这样的逻辑陷阱，简单的或者就是最好的。

前两天把公交车的数据用excel处理了一下，最后希望能够把一段路的行驶状况变成一个记录，然后可以用聚类的方法归类，实现站点到站时间预测。但是数据量比较大，如果分成上千个记录用excel做的话，似乎会崩溃很多次，而且存储也显得麻烦，所以还是交给python了。

用透视图、筛选、上色等各种方法，算是把excel的功能挖掘光了。最后得到的数据大概就是这样。

a开头的单元格表示一条记录的开始。接下来就用python处理了，可以利用字典嵌套，一级key就是记录标号，如a1，a2.内部的key就是车站为key，到站间隔和到站速度为value。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jan 14 21:41:20 2016

@author: Luyixiao
"""
import csv#import the csv module

def csv2dict(path):
    reader = csv.reader(open(path,'rb'))
    csvList = []
    startNoList=[]
    stationKey = {}
    sectList = []
    li =[]
    tempKey = {}
    for li