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用于智慧交通python可视化大数据项目练习

用于实现python智慧交通项目出租车GPS数据可视化的数据集

该数据集涵盖了6.465名德国汽车用户一周的出行日记。该数据集基于汽车使用者记录了整整一周的行动行为。参与者开始记录他们在不同日期的出行方式。最后，从星期一开始汇总数据。选择数据收集的时间，以便数据中没有假期。 在名为“ DrivingProfiles _ *。CSV”的CSV文件中可以找到不同驱动程序类型的数据。 参与者在一周内记录了他们去的地方，例如，工作，购物，回家，交通方式和行进距离。这导致以15分钟的分辨率记录了流动日记。每列代表15分钟的时段。一个驱动程序类似于逐行。首先，她的位置，其次，她在15分钟的时段内乘车行驶的距离。从这些数据中，我们得出了ParkingEventsData.csv

该数据集是从NASA艾姆斯卓越预测中心（PCoE）的定制电池预测测试台收集的。锂离子电池在不同温度下通过3种不同的操作曲线（充电，放电和电化学阻抗谱）运行。在不同的电流负载水平下进行放电，直到电池电压降至预设的电压阈值为止。其中一些阈值低于OEM建议的阈值（2.7 V），以引起深层放电老化效应。重复的充电和放电循环会导致电池加速老化。当电池达到使用寿命（EOL）标准，即额定容量下降30％（从2 Ah降至1.4 Ah）时，实验停止。