出租车轨迹数据处理的过程及其步骤

最新推荐文章于 2025-04-05 21:53:26 发布

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#linux #前端 #数据库

出租车轨迹数据通常包含出租车在不同时间点的位置信息，如经纬度、时间戳等。对这些数据进行处理可以挖掘出很多有价值的信息，如出租车的出行规律、热门区域等。以下是出租车轨迹数据处理的一般过程及其步骤：

数据获取

数据源：出租车轨迹数据的来源主要有出租车车载GPS设备、交通管理部门或相关的数据提供商。
数据格式：常见的数据格式有CSV、JSON等。数据通常包含出租车ID、时间戳、经度、纬度、速度、方向等字段。
示例代码（读取CSV文件）

import pandas as pd
data = pd.read_csv('taxi_trajectory.csv')

数据清洗

缺失值处理：检查数据中是否存在缺失值，如经度、纬度或时间戳缺失。可以选择删除包含缺失值的记录，或者使用插值方法进行填充。

# 删除包含缺失值的行
data = data.dropna(subset=['longitude', 'latitude', 'timestamp'])

异常值处理：识别并处理异常值，如明显超出合理范围的经纬度、速度等。可以通过设定阈值来筛选出异常值并进行修正或删除。

# 假设速度范围在 0 - 200 km/h
data = data[(data['speed'] >= 0) & (data['speed'] <= 200)]

重复值处理：去除重复的记录，避免对后续分析造成干扰。

data = data.drop_duplicates()

数据预处理

数据排序：按照出租车ID和时间戳对数据进行排序，确保轨迹数据按时间顺序排列。

data = data.sort_values(by=['taxi_id', 'timestamp'])

坐标转换：如果数据中的经纬度使用的是不同的坐标系，需要进行坐标转换，以统一坐标系。

import transbigdata as tbd
# 假设从GCJ-02坐标系转换为WGS-84坐标系
data['longitude'], data['latitude'] = tbd.gcj02_to_wgs84(data['longitude'], data['latitude'])

时间处理：将时间戳转换为更方便分析的时间格式，如年、月、日、小时等。

data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])
data['year'] = data['timestamp'].dt.year
data['month'] = data['timestamp'].dt.month
data['day'] = data['timestamp'].dt.day
data['hour'] = data['timestamp'].dt.hour

轨迹分段

基于停留点的分段：识别出租车的停留点，将轨迹在停留点处进行分段。停留点可以通过设定速度阈值和停留时间阈值来确定。

def find_stay_points(data, speed_threshold=0.1, time_threshold=300):
    stay_points = []
    current_stay = []
    for i in range(len(data)):
        if data.iloc[i]['speed'] <= speed_threshold:
            current_stay.append(i)
        else:
            if len(current_stay) > 0 and (data.iloc[current_stay[-1]]['timestamp'] - data.iloc[current_stay[0]]['timestamp']).total_seconds() >= time_threshold:
                stay_points.append(current_stay)
            current_stay = []
    return stay_points

stay_points = find_stay_points(data)

基于行程的分段：根据出租车的运营状态（如载客、空载）将轨迹分为不同的行程段。

特征提取

基本特征：计算每个轨迹段的长度、平均速度、持续时间等。

import geopy.distance
def calculate_distance(row):
    if 'prev_latitude' in row and 'prev_longitude' in row:
        coords_1 = (row['prev_latitude'], row['prev_longitude'])
        coords_2 = (row['latitude'], row['longitude'])
        return geopy.distance.geodesic(coords_1, coords_2).km
    return 0

data['prev_latitude'] = data['latitude'].shift(1)
data['prev_longitude'] = data['longitude'].shift(1)
data['distance'] = data.apply(calculate_distance, axis=1)

高级特征：提取轨迹的方向变化、加速度等特征。

数据可视化

轨迹可视化：使用地图可视化工具（如folium、keplergl）将出租车的轨迹绘制在地图上，直观展示出租车的行驶路径。

import folium
m = folium.Map(location=[data['latitude'].mean(), data['longitude'].mean()], zoom_start=12)
for taxi_id in data['taxi_id'].unique():
    taxi_data = data[data['taxi_id'] == taxi_id]
    trajectory = list(zip(taxi_data['latitude'], taxi_data['longitude']))
    folium.PolyLine(trajectory, color='blue').add_to(m)
m.save('taxi_trajectory.html')