出租车轨迹分析

最新推荐文章于 2025-05-04 19:41:26 发布

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文章标签： python 算法 pandas

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通过Pandas操作，合并并清理2016年黄色出租车数据，处理缺失值和异常值，最后保存为CSV文件。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

清除缺失数据

# 导入所需的库文件
import numpy as np
import pandas as pd
import time, datetime
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据
yellow_taxi = pd.DataFrame(pd.read_csv('./信息通信实验数据/yellow_tripdata_2016-01.csv'))
# yellow_taxi2 = pd.DataFrame(pd.read_csv('./信息通信实验数据/yellow_tripdata_2016-02.csv'))
# yellow_taxi3 = pd.DataFrame(pd.read_csv('./信息通信实验数据/yellow_tripdata_2016-03.csv'))



# 合并数据
# yellow_taxi = pd.concat([yellow_taxi1, yellow_taxi2], ignore_index=False)
# yellow_taxi = pd.concat([yellow_taxi, yellow_taxi3], ignore_index=False)

# 查看数据表维度
print(yellow_taxi.shape)
print(yellow_taxi.head(),"1")
# # 查看数据表列名称
print(yellow_taxi.columns)
print("读取成功")
# print(yellow_taxi.info())
rows_with_missing = yellow_taxi[yellow_taxi.isnull().any(axis=1)]
clean_data = yellow_taxi.drop(rows_with_missing.index)
# 保存处理后的数据到 CSV 文件
clean_data.to_csv('2016-1-clean_data.csv', index=False)

每个字段设置条件进行筛选

data = pd.read_csv('2016-1-clean_data.csv')

# 设置每个列的异常值条件判断
column_conditions = {
    'passenger_count': lambda x: isinstance(x, int) and x > 0 and x < 10,
    'trip_distance': lambda x: 0 < x <= 50,
    'fare_amount': lambda x: 0 < x ,
    'mta_tax': lambda x: 0 < x <= 50,
    'tip_amount': lambda x: 0 < x <= 50,
    'tolls_amount': lambda x: 0 < x <= 50,


}
# 处理数据集
for column, condition in column_conditions.items():
    if not all(condition(x) for x in data[column]):
        data = data.drop(data.index[data[column].apply(lambda x: not condition(x))])
# 处理数据集
# for column, condition in column_conditions.items():
#     if not condition(data[column]).all():
#         # 如果判断条件不成立，则删除该列
#         data = data.drop([column], axis=1)

# 保存处理后的数据为 CSV 文件
data.to_csv('processed_data.csv', index=False)
print("finish")