出租车数据处理过程

最新推荐文章于 2025-05-29 00:18:38 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhuimengforever/article/details/64921200
本文介绍了一种处理出租车数据的方法，主要包括三个步骤：首先利用Python按经纬度将数据划分到不同网格；其次使用Pig处理这些网格数据并进行分组；最后通过Python再次处理，计算每个网格内的进出车辆数量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

出租车数据处理过程

1.先根据经纬度将数据放在不同的网格中(python处理"  InitDataArea1h.py")

2.有区域的数据在pig中处理,得到分组后的数据(在"dealdata.pig"中处理)

3.处理后的数据放在进行网格求和,得到每一网格中的进出车辆(python处理, " InoutArea.py")

Python | 计算一天内每小时 / 30分钟出租车订单的数量，并绘制订单时变情况的折线图
CHANQQQQ的博客
08-01 2552
交通大数据运用 | 利用python计算出租车订单数量，并绘制订单时变折线图
出租车轨迹数据
10-16
出租车轨迹数据，可以用于大数据轨迹数据分析实验，可以用来分析
基于出租车轨迹数据的特征分析研究
weixin_70682362的博客
05-29 542
以某城市出租车轨迹数据为例，通过对数据的时空特征分析，发现该城市的早晚高峰时段主要集中在早上7:00-9:00和下午17:00-19:00，拥堵热点区域主要分布在商业中心和交通枢纽附近。通过对出租车轨迹数据的特征分析，能够深入了解城市交通运行规律、居民出行模式以及城市功能区域划分等内容，为交通规划、智能调度和智慧城市建设提供重要的数据支持。总之，基于出租车轨迹数据的特征分析研究具有重要的理论和实际意义，通过对数据的深入分析，能够为城市交通管理和服务提供有力的支持。
Python出租车GPS数据可视化（TransBigData+keplergl）
u013410354的博客
11-13 4735
在jupyter中显示可视化的设置 Python的TransBigData包依托于kepler.gl提供的可视化插件提供了一键数据整理与可视化的方法 使用此功能请先安装python的keplergl包 pip install keplergl 如果要在jupyter notebook中显示可视化，则需要勾选jupyter-js-widgets（可能需要另外安装）和keplergl-jupyter两个插件 数据点分布可视化 transbigdata.visualization_data
出租车GPS数据处理
dagongrenbs的博客
04-21 1742
提取出租车订单的OD OD（Origin-destination）信息是时空大数据中的重要信息，其中O代表出行的出发点，D代表出行的目的地。OD提取的目的就是识别乘客出行的起讫点，能直观反映出乘客的上车、下车需求，常作为道路交通规划和城市布局等领域的研究手段。要怎样从大量的GPS信息中提取出每个出租车订单的起点和终点呢？ 由于我们拿到的是一大堆出租车GPS的散点时空数据，散点时间间隔大概在15s（取决于GPS的采样频率），因此要提取出乘客出行的OD信息，首先要定义乘客的上车时点、下车时点选取标准，然后基于标
用数据告诉你出租车资源配置是否合理
weixin_33868027的博客
07-02 1838
互联网+下不同时空如何建立合适的指标分析出租车“供求匹配”的程度？由于出租车供求匹配，以及一系列的补贴方案涉及到可行性的问题，我们采用出租车轨迹数据做出相应的解答。 ​ ​ 出租车上下客高峰期 查看不同城市的出租车上下客高峰期的时间段。从深圳市的上下车比例来看，凌晨左右有一定的客流量，到6点之前是客流量的低谷。到早上9点左右出现了客流量的早高峰。到12点人流量逐渐减少。...
机器学习：伦敦出租车示例（数据分析，数据处理）
家有代码初写成 的博客
01-13 9055
原地址：http://ju.outofmemory.cn/entry/299056 记得有一个出租车对于数据分析是很好的参考范例。找找转发过来以后参考！   在纽约，出租车分为两类：黄色和绿色。黄色出租(Yellow TAXI)车可以在纽约五大区（布朗克斯区、布鲁克林区、曼哈顿、皇后区、斯塔滕岛）内任何地点搭载乘客。绿色出租车(Green TAXI)则被规定只允许在上曼哈顿、布朗克斯区、皇后...
数据挖掘实战数据-上海市出租车GPS数据
08-03
在这个案例中，我们关注的是一个与上海出租车GPS数据相关的数据集，这对于理解城市交通流量、乘客行为以及优化城市规划等具有重要意义。 首先，这个数据集包含了上海市出租车的GPS定位信息，这可能包括每辆出租车的...
DD盖亚数据平台成都2016八月一周的出租车数据
06-23
在这个特定的案例中，我们关注的是2016年8月成都一周的出租车数据，这为我们提供了深入理解城市交通流量、乘客行为模式以及车辆分布状况的机会。 描述指出，数据集分为5个部分，包含了35个CSV文件。CSV（Comma ...
上海市出租车GPS数据.gz
06-03
在数据挖掘过程中，我们可以利用机器学习算法，如时间序列分析、聚类分析和深度神经网络，对出租车的行驶轨迹进行建模。时间序列分析可以帮助我们识别交通流量的周期性和趋势，而聚类分析则可揭示出租车的活动模式，...
四个城市出租车数据集.zip
08-12
《四个城市出租车数据集分析与应用》 出租车数据集是一个宝贵的信息资源，它记录了城市交通的实时动态，包括乘客出行的时间、地点、距离、费用等关键信息。本数据集涵盖了南京、成都、西安和北京这四座中国具有代表...
北京出租车数据.pdf
09-14
北京市出租车的相关数据集合，含有不同地点打车难易程度，
四川省成都市的出租车GPS记录数据集taxi.csv
10-17
该数据集已提前清洗完成，仅提取了原始数据集中某一天的部分数据，并且去除了时间段在 0 点至 6 点之间的较少数据。 数据记录了成都市部分出租车在载客时的GPS位置和时间等信息，数据记录的格式为 CSV 格式。 上海出租车数据集这里：https://download.csdn.net/download/weixin_38747087/11873261
上海GPS出租车数据集
02-27
2007年的上海GPS出租车数据集，特征包括：出租车ID、时间、经度、维度、夹角角度、出租车的瞬时速度和出租车载客状态。接近10万条数据，并且附上了LogViewer工具来快速查看每一个数据集。本人学术研究使用过的数据集，绝对可靠！
GeoAnalytics Server成都市出租车大数据分析1
08-08
注：HDFS和Hive的搭建请参阅《Esri大数据平台搭建指南之HDFS》和《Esri大数据平台搭建指南之Hive》出租车数据介绍 数据简介：成都市1.4万多
taxi-analysis:MapReduceHadoop中纽约市出租车大数据分析
06-06
纽约市出租车数据分析 在这个最后的小组项目中，我们以“理解出租车经济学”为主题分析纽约出租车数据，它是在 Map-Reduce 算法中使用 Hadoop Streamming API 和 Python 实现的。 调查的问题 不同社区的收入有何不同，它与社区的家庭收入中位数有何关联？ 收入如何随时间变化？ 出租车公司赚更多（或更少）钱的月份还是季节？ 出租车司机在没有乘客的情况下可以行驶多久？ 这如何随时间变化？ 重大活动期间收入会受到影响吗？ 例如，游行、总统访问、风暴 数据源 2013年出租车数据行程数据： : 票价数据： : 人口普查数据人口统计： : 收入信息： : 人口普查区域的形状文件： : （搜索“tract”） 天气数据 -- 选择“Surface Data, Hourly Global”，然后在选择地区的时候，选择NY和三个主站（Centra
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最新发布
06-18
北京地区出租车行驶轨迹数据集是一个涵盖了北京市出租车行驶过程中产生的轨迹点信息的详细数据集。此类数据集对于研究城市交通流量、交通拥堵模式、城市规划以及出租车行业的运营效率等多个方面均具有重要价值。通过...
出租车轨迹数据预处理
qq_62974479的博客
07-09 1452
这里认为某辆出租车在同一日期同一时间同一海拔高度只能有一条数据，如果有多条数据记录，则为重复数据，因此每组重复数据记录，只保留其中一条数据记录，其余的应该删除。由于本文的实验数据量比较大，所有用常规的方式进行数据处理，如数据清洗等，会比较消耗资源和时间，因此一般可以建立适当的索引、使用批处理的方法，可以加快处理的速度。与上一条数据记录比较时都没变化时，则上一条记录为异常数据，统计共有多少条异常数据。对数据表中的数据进行缺失值处理，由于样本数据量比较大，缺失值数据比较少，因此此处就直接将缺失值数据删除。
出租车轨迹处理（二）：时空分析
weixin_37659245的博客
04-24 9528
接下来就要进行一些简单的分析了。
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