煮雨小筑-优快云博客

这里注意下，笔者为了图方便，使用笛卡尔积merge了data和其本身，所以a区域到b区域的流量线和b区域到a区域的流量线是重叠的。通过OD流量图，可以直观地看到城市中哪些区域是主要的交通生成地（起点）和吸引地（终点），有助于理解交通需求的空间分布。接下来生成一下OD流量数据，然后介绍如何基于线条颜色区分流量和基于线条粗细区分流量。下面借助上海市的shp文件介绍OD流量图的绘制方法。欢迎关注本人同名公众号--基于线条颜色区分流量。基于线条粗细区分流量。

2024-07-19 22:15:00 507

原创 python: json格式解析与转换

使用Python标准库: json 实现json格式字符串与Python对象的互转。

2024-07-17 19:34:32 673

原创交通轨迹抽稀-Douglas-peucker算法

Douglas-peucker算法(道格拉斯-普克算法)是一种经典的轨迹抽稀算法。

2024-07-15 19:23:26 446

原创 python与sql: 分组聚合字符串与拆分

日常进行数据分析时，如果需要知道每辆车出行的具体日期，那就要用到分组聚合字符串。同时对于轨迹数据来说，需要拆分轨迹，以获得单独的路段。本文使用python和sql分别实现上述过程。

2024-07-13 20:49:11 235

原创 pandas小技巧-groupby分组后的操作

import pandas as pd data = pd.DataFrame({'group': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'], 'value': [8, 9, 6, 12, 7, 9, 5]}) # 分组求均值 data['mean_value'] = data.groupby('group')['value'].transform(lambda x: x.mean()) data。分组求每组的均值，求和、中位数、方差等操作同理。欢迎关注本人公众号--

2024-07-12 17:54:41 1026

原创地理数据可视化-核密度图绘制

空间核密度图是一种强大的空间数据分析工具，主要用于可视化地理空间数据中的点模式。可以用其识别数据集中的高密度区域，比如交通拥堵点、事故多发区、出租车载客、下客的集中区域等。通过核密度图，可以更直观地理解数据在空间上的分布特征，从而为各种决策提供数据支持。

2024-07-11 22:21:31 692

原创地理数据可视化-folium库使用

通过folium创建交互式地图，以便更直观的展示地理数据的分布和模式。而交通数据的地理形状基本为点(如gps点)、线(如车辆轨迹)、面(如行政区划)三种，接下来展示这三种地理形状的添加以及热力图绘制、geojson文件读取可视化等。

2024-07-10 21:30:00 1269

原创 python与sql：时间格式转换函数

在交通数据分析之中，存在很多时间格式转换的操作，比如时间格式转为字符串格式、时间格式转为时间戳、提取出小时、分钟等。笔者日常工作中需要在python、clickhouse、postgresql中进行相关操作，下面介绍一下相关操作的代码实现。

2024-07-08 17:17:07 558

原创爬取高德地图中地铁站点数据

使用python爬取高德地图地铁站点数据，保存成excel或shp文件。

2024-07-06 20:42:04 1341 1

原创结构化报告输出-python-docx库应用

做交通数据分析时，常常会有一些比较常态化的分析内容，需要我们周期性提交分析报告，比如分析gps数据质量，卡口设备情况等，但这些报告语言文字比较结构化，每次提交时只需要改动某些文字或者数据，为了减少人工，我们可以通过python-docx库(python-docx — python-docx 1.1.2 documentation)自动生成我们所要提交的结构化分析报告。

2024-07-04 19:50:06 1010