transbigdata教程

以下是关于 TransBigData 的教程指南，结合搜索到的信息整理而成，帮助您快速上手这一交通时空大数据处理工具：

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1. 安装TransBigData

通过 pip 或 conda 安装：

pip install -U transbigdata

注意：安装前需确保已安装 geopandas 包。若遇到依赖问题，可参考社区（如优快云）提供的解决方案。

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2. 核心功能与使用示例

2.1 数据预处理

示例：清洗出租车GPS数据

import pandas as pd
import transbigdata as tbd

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

# 剔除研究范围外的数据
bounds = (113.75, 22.4, 114.62, 22.86)
data = tbd.clean_outofshape(data, bounds=bounds, col=['lon', 'lat'], accuracy=500)

# 剔除异常状态记录（如载客状态突变）
data = tbd.clean_taxi_status(data, col=['VehicleNum', 'time', 'OpenStatus'])

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2.2 数据栅格化

步骤：定义栅格参数 → 映射数据 → 聚合统计

# 定义栅格参数
params = tbd.area_to_params(bounds, accuracy=1000)

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

# 统计栅格内数据量并可视化
grid_agg = data.groupby(['LONCOL', 'LATCOL']).size().reset_index(name='count')
grid_agg['geometry'] = tbd.grid_to_polygon(grid_agg[['LONCOL', 'LATCOL']], params)
grid_gdf = gpd.GeoDataFrame(grid_agg)
grid_gdf.plot(column='count', cmap='autumn_r')

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2.3 从GPS数据提取OD（起讫点）

示例：出租车订单起讫点提取

# 提取OD数据
od_data = tbd.taxi_gps_to_od(data, col=['VehicleNum', 'time', 'lon', 'lat', 'OpenStatus'])

# 栅格化OD并统计
od_gdf = tbd.odagg_grid(od_data, params)
od_gdf.plot(column='count')  # 可视化OD分布

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2.4 数据可视化

利用 keplergl 在Jupyter中交互式展示：

# 可视化轨迹
tbd.plot_plot(data, col=['lon', 'lat'], zoom=12, height=600)

# 可视化OD热力图
tbd.plot_od(od_gdf, col=['count'])

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3. 官方资源推荐

1. 官方文档
   TransBigData Documentation：包含完整API说明与示例。

2. GitHub仓库
   ni1o1/transbigdata：获取最新代码与示例数据集。

3. 实战教程

   • 优快云博客：出租车GPS处理
   • 交通大数据分析课程：系统学习时空数据分析方法。

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4. 常见问题

• 安装问题：若安装失败，尝试先安装 geopandas 或使用 conda install -c conda-forge transbigdata。
• 坐标转换：支持GCJ-02、BD-09等坐标系转换，使用 tbd.gcj02_to_wgs84() 等方法。
• 性能优化：大数据处理时建议分块处理或启用并行计算。

如需进一步帮助，可参考官方文档或社区讨论。