Transbigdata——交通出租车大数据可视化分析，以成都市为例

大数据 1 年前 0 4

本文介绍: 本文受tr ans bi g data中出租车的案例启发，对成都市的某日出租车数据进行分析与可视化

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章 目录

前言
一、数据集
二、操作步骤
总结
存在的问题

前言

分享一个交通大数据可视化的案例，本案例来自于tr ans bigdata包的出租车数据分析案例的复现，数据集采用的是成都市的出租车（网约车和传统的出租车数据），文件内容比较大，这里我会附带数据集的下载链接，由于电脑运行内存有限，本案例分享选择其中一个数据集中的一部分车辆轨迹进行分析.废话少说，直接上案例。数据链接如下
 链接：https://pan.baidu.com/s/1OeNs36fZHEon2yNA2b h s9A
提取码：hqen
–来自百度网盘超级会员V6的分享

一、数据集

大家提取完数据集后，建议先压缩一个压缩包中的一个 txt 文件，如果电脑空间大，当我没说。
在这里插入图片描述
不要试图去打开这个 txt 文档，太大了根本打不开。这里直接将txt 文档的后缀改成csv 后缀，如下图

 然后还有一个地理信息文件（JESON）要准备

这些都准备好之后我们就可以开始操作了。

二、操作 步骤

1.引入库

这里建议在jupyter notebook上进行操作，并且假设你已经装好下面几个库。这里需要注意tr ans bigdata、ge o pandas 两个库如果之前没有用过的同学可能会比较陌生，但这两个库是本案例的核心库，具体的安装与引入请参考 https://tr ans bigdata.read th e doc s.io/zh _CN/latest/index.html。Co o r di nat esCon v e rte r库用于转换坐标系。matplotlib、pandas库应该很常见，直接pip install就完事儿。

代码如下（示例）：

import transbigdata as tbd
import CoordinatesConverter #GPS数据转换库
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

2.读入数据

这里注意要将数据文件和jeson 文件都放入.i pynb或者程序所在的文件夹下。
代码如下（示例）：

data = pd.read_csv('20140803_train.csv',header=None)
data

输出结果如下
在这里插入图片描述
 上述数据又500多万条，如果电脑吃不消的话，可以筛选其中十几万条进行分析。五个字段，分别为车辆编号，纬度，经度，载客状态，时间。可以用下面代码给数据添加有意义的表头

代码如下（示例）：

data.columns = ['VehicleNum','Lat','Lng','OpenStatus','Time']
data
data

在这里插入图片描述
查看数据统计

tbd.data_summary(data, col=['VehicleNum', 'Time'], show_sample_duration=False, roundnum=4)

在这里插入图片描述
这里的时间数据已经被识别，从6-23:59:59，也可以用下面代码识别数据集中的时间字段数据是否能够在后续的操作中被运用。

pd.to_datetime(data['Time'])

在这里插入图片描述

3.数据预处理

这里我电脑运行内存只有8GB，所以运行不了那么大的数据量，需要筛选，经过我多次的筛选，最终确定了70万条数据为我电脑比较合适的数据处理量，如果各位读者电脑很牛掰（比我电脑牛）的话，这段话及下面的提取前70多万条数据的代码块可以跳过。

#提取前199俩车的轨迹数据
data = data[data['VehicleNum']<200]    #筛选前199辆车的轨迹数据
tbd.data_summary(data, col=['VehicleNum', 'Time'], show_sample_duration=False, roundnum=4) #统计这199俩车的数据情况

在这里插入图片描述
考虑到不同数据记录方式所用的坐标系可能不同，这里可以用tr ans bi gdata库的一个函数判断是否大体与底图配对。

tbd.visualization_data(data,col = ['Lng','Lat'],accuracy=20) #accuracy表示识别精度，建议50以下

在这里插入图片描述
很明显车辆轨迹点与路网匹配的偏差比较大，所以需要对坐标系进行转换。

data['Lng'],data['Lat'] = CoordinatesConverter.gcj02towgs84(data['Lng'],data['Lat']) #将数据点转换为84坐标系下的GPS点
tbd.visualization_data(data,col = ['Lng','Lat'],accuracy=20) #可视化

在这里插入图片描述
可以看出经过坐标转换之后数据点与路网基本配对上。

4.数据栅格化处理

trans bigdata包栅格化处理数据框架

 读取研究范围内的地图信息，生成GeoDataFrame变量

#读取区域信息
cd = gpd.read_file(r'citys_510100.json')
cd.crs = None
cd.head()#展示表格前五行的数据

在这里插入图片描述
也可以用plot方法把cd 变量画出来

cd.plot()

在这里插入图片描述
这里大概可以获取到图形的边界 bounds = [103, 30.2, 104.75, 31.4] (后面有用上)。需要根据研究范围对数据集进行异常数据的处理，主要处理掉不在研究范围内的数据与载客状态变化异常的数据

data = tbd.clean_outofshape(data, cd, col=['Lng', 'Lat'], accuracy=1) #剔除研究范围外的数据,accuracy可以调整，越小越精确。
data = tbd.clean_taxi_status(data, col=['VehicleNum', 'Time', 'OpenStatus']) #剔除出租车数据中载客状态瞬间变化的记录

将研究范围进行栅格化，这里分两步进行，第一步先加载底图和绘制研究范围内的图像，第二步生成研究范围栅格化的图像。
第一步代码：

bounds = [102.95, 30.08, 104.9, 31.45] #设定研究范围的边界
#绘制区域以及地图底图
fig = plt.figure(1, (6, 6), dpi=800)
ax = plt.subplot(111)
plt.sca(ax)
#plot_map函数加载底图
tbd.plot_map(plt, bounds, zoom=12, style='OSM')
#绘制地理区域
cd.plot(ax=ax, alpha=0.5)
plt.axis('off');

在这里插入图片描述
第二步代码：

import pprint
grid, params = tbd.area_to_grid(cd)
#栅格参数，方形栅格下method参数是rect，代表方形栅格
pprint.pprint(params)
#栅格几何图形
grid.head()

在这里插入图片描述
栅格地图的表格形式已经生成好，同时栅格的切割参数如上图字典中的内容，下面代码进行切割后的栅格图像的可视化。

#可视化刚才创建的方形栅格
#创建图框
fig = plt.figure(1, (12, 8), dpi=800)
ax1 = plt.subplot(121)
plt.sca(ax1)
tbd.plot_map(plt, bounds, zoom=13, style='OSM')
#绘制方形栅格
grid.plot(ax=ax1, lw=0.2, edgecolor='blue', facecolor="None")
plt.axis('off');

在这里插入图片描述
这里我采用的样式也就是tbd.plot_map 方法里面style=’OSM’为免费的样式(OpenStreetMap)，如果想用其它的样式可以参考 https://transbigdata.read thedocs.io/zh_CN/latest/plot_map.html一共有12种样式，这里的12种样式都需要 mapbox 里面的Acce ss token，可以通过申请 mapbox并成为开发者免费获得Acce ss token，这里我给大家展示一下style=’stree ts’的样式：
在这里插入图片描述
将获得的GPS数据栅格化，生成车辆轨迹所在栅格地图上的位置。

#GPS栅格化
data['LONCOL'], data['LATCOL'] = tbd.GPS_to_grid(data['Lng']
data['Lat'], params)
data

执行后的结果可以看到右边两列表示该轨迹点在栅格地图种的位置，0号轨迹在栅格中的位置为(215,126)。

#集计栅格数据量
datatest = data.groupby(['LONCOL', 'LATCOL'])
['VehicleNum'].count().reset_index()
#生成栅格地理图形
datatest['geometry'] = tbd.grid_to_polygon([datatest['LONCOL'], datatest['LATCOL']], params)
#转为GeoDataFrame
# import geopandas as gpd
datatest = gpd.GeoDataFrame(datatest)
datatest.head()

对车辆轨迹数据进行栅格统计，并生成栅格地理图形。可以调用变量datatest查看集计后的表格和地理图形。
在这里插入图片描述
第一行的意思表示(237,399)栅格上有78条车辆轨迹数据。同时可以对该数据可视化。
不绘制底图的可视化

# 绘制栅格
fig = plt.figure(1, (16, 6), dpi=600)
ax1 = plt.subplot(111)

# tbd.plot_map(plt, bounds, zoom=10, style=4)
datatest.plot(ax=ax1, column='VehicleNum', legend=True)
plt.xticks([], fontsize=10)
plt.yticks([], fontsize=10)
plt.title('Counting of Taxi GPS Trajectory Points', fontsize=12);

在这里插入图片描述
绘制底图的可视化

bounds = [102.95, 30.08, 104.9, 31.45]
#创建图框
fig = plt.figure(1, (10, 10), dpi=800)
ax = plt.subplot(111)
plt.sca(ax)

#添加地图底图
tbd.plot_map(plt, bounds, zoom=14, style='streets')

cd.plot(ax=ax, edgecolor=(0, 0, 0, 1), facecolor=(0, 0, 0, 0.2), linewidths=0.5)
datatest.plot(ax=ax, column='VehicleNum', scheme='quantiles')
plt.title('Counting of Taxi GPS Trajectory Points', fontsize=12);

在这里插入图片描述
注意这里我用的是mapbox的底图，如果各位没用Acce ss token的话就将style改成OSM。接下来提取车辆OD，这里有两种方法都可以提取OD。

#从GPS数据提取OD
#方法一：
oddata = tbd.taxigps_to_od(data,col = ['VehicleNum', 'Time', 'Lng', 'Lat', 'OpenStatus'])

#方法二：
'''data = data.sort_values(by = ['VehicleNum','Time'])
data['OpenStatus_pre'] = data['OpenStatus'].shift() 
data['OpenStatus_next'] = data['OpenStatus'].shift(-1)
data = data[-((data['OpenStatus']!=data['OpenStatus_next'])&amp;(data['OpenStatus']!=data['OpenStatus_pre'])&amp;
              (data['VehicleNum']==data['VehicleNum'].shift())&amp;(data['VehicleNum']==data['VehicleNum'].shift(-1)))] 
data['VehicleNum_next']=data['VehicleNum'].shift(-1)
oddata = data[(data['VehicleNum'] == data['VehicleNum_next']) &amp; (data['OpenStatus'] != data['OpenStatus_next'])].copy()
oddata = oddata[['VehicleNum','Time','Lng','Lat','OpenStatus']].copy()
oddata['VehicleNum_next'] = oddata['VehicleNum'].shift(-1)
oddata['OpenStatus_next'] = oddata['OpenStatus'].shift(-1)
oddata['Lng_'] = oddata['Lng'].shift(-1)
oddata['Lat_'] = oddata['Lat'].shift(-1)
oddata['Time_next'] = oddata['Time'].shift(-1)
oddata = oddata[(oddata['OpenStatus'] == 0)&amp;(oddata['VehicleNum'] ==oddata['VehicleNum_next'])
      ].drop(['OpenStatus','VehicleNum_next','OpenStatus_next'],axis = 1).copy()
oddata
oddata.columns=['VehicleNum','stime','slog','slat','elog','elat','etime']'''
oddata

在这里插入图片描述

OD数据提取后，也要将OD数据栅格化。

OD数据栅格化
od_gdf = tbd.odagg_grid(oddata, params)
od_gdf.head()

在这里插入图片描述
在执行完这段代码后可能会出现 warning，不过对我们的结果不会有任何影响，我们继续。下面绘制栅格OD

# 绘制栅格OD
fig = plt.figure(1, (16, 6), dpi=800) # 确定图形高为6，宽为8；图形清晰度
ax1 = plt.subplot(111)
# data_grid_count.plot(ax=ax1, column='VehicleNum', legend=True, cmap='OrRd', scheme='quantiles')
plt.sca(ax1)
od_gdf.plot(ax=ax1, column='count', legend=True, scheme='quantiles')
plt.xticks([], fontsize=10)
plt.yticks([], fontsize=10)
plt.title('OD Trips', fontsize=12);
bounds = [102.95, 30.08, 104.9, 31.45]
cd.plot(ax=ax1, edgecolor=(0, 0, 0, 1), facecolor=(0, 0, 0, 0.2), linewidths=0.5)
tbd.plot_map(plt, bounds, zoom=12, style='streets')

在这里插入图片描述
这段代码执行也会有warning，无伤大雅，可以继续下面的步骤。将OD集计到小区，并进行可视化

od_gdf = tbd.odagg_shape(oddata, cd, round_accuracy=6) #OD集计到小区
bounds = [102.95, 30.08, 104.9, 31.45]
#创建图框
fig = plt.figure(1, (10, 10), dpi=800)
ax = plt.subplot(111)
plt.sca(ax)

#添加地图底图
tbd.plot_map(plt, bounds, zoom=12, style='streets')

#绘制colorbar
cax = plt.axes([0.05, 0.33, 0.02, 0.3])
plt.title('ODnMatrix')
plt.sca(ax)

#绘制OD
od_gdf.plot(ax=ax, vmax=100, column='count', cax=cax, legend=True)

#绘制小区底图
cd.plot(ax=ax, edgecolor=(0, 0, 0, 1), facecolor=(0, 0, 0, 0.2), linewidths=0.5)

#添加比例尺和指北针
tbd.plotscale(ax, bounds=bounds, textsize=10, compasssize=1, accuracy=2000, rect=[0.06, 0.03], zorder=10)
plt.axis('off')
plt.xlim(bounds[0], bounds[2])
plt.ylim(bounds[1], bounds[3])
plt.show()

在这里插入图片描述
这样基本上将出租车数据栅格化分析整完了，下面开始进行可视化分析，进行下面的分析时需要用到上面的代码，所以请在上述程序下继续进行。

5.可视化分析

这里需要提取载客时的轨迹(data_de liver)和空载时的轨迹(data_idle)，执行如下代码

data_deliver, data_idle = tbd.taxigps_traj_point(data,oddata,col=['VehicleNum',
                                                                  'Time',
                                                                  'Lng',
                                                                  'Lat',
                                                                  'OpenStatus'])

数据提取完毕之后可以将载客与空载的轨迹用图形表示
载客

bounds = [102.95, 30.08, 104.9, 31.45]
#创建图框
fig = plt.figure(1, (10, 10), dpi=800)
ax = plt.subplot(111)
plt.sca(ax)

#添加地图底图
tbd.plot_map(plt, bounds, zoom=12, style='streets')

#绘制colorbar
cax = plt.axes([0.05, 0.33, 0.02, 0.3])
plt.title('ODnMatrix')
plt.sca(ax)

#绘制OD
traj_deliver = tbd.points_to_traj(data_deliver)
traj_deliver.plot(ax=ax);
#绘制小区底图
cd.plot(ax=ax, edgecolor=(0, 0, 0, 1), facecolor=(0, 0, 0, 0.2), linewidths=0.5)

#添加比例尺和指北针
tbd.plotscale(ax, bounds=bounds, textsize=10, compasssize=1, accuracy=2000, rect=[0.06, 0.03], zorder=10)
plt.axis('off')
plt.xlim(bounds[0], bounds[2])
plt.ylim(bounds[1], bounds[3])
plt.title('zaike', fontsize=12);
plt.show()

在这里插入图片描述

空载

bounds = [102.95, 30.08, 104.9, 31.45]
#创建图框
fig = plt.figure(1, (10, 10), dpi=800)
ax = plt.subplot(111)
plt.sca(ax)

#添加地图底图
tbd.plot_map(plt, bounds, zoom=12, style='streets')

#绘制colorbar
cax = plt.axes([0.05, 0.33, 0.02, 0.3])
plt.title('ODnMatrix')
plt.sca(ax)

#绘制OD
traj_deliver = tbd.points_to_traj(data_idle)
traj_deliver.plot(ax=ax);
#绘制小区底图
cd.plot(ax=ax, edgecolor=(0, 0, 0, 1), facecolor=(0, 0, 0, 0.2), linewidths=0.5)

#添加比例尺和指北针
tbd.plotscale(ax, bounds=bounds, textsize=10, compasssize=1, accuracy=2000, rect=[0.06, 0.03], zorder=10)
plt.axis('off')
plt.xlim(bounds[0], bounds[2])
plt.ylim(bounds[1], bounds[3])
plt.title('', fontsize=12);
plt.show()

在这里插入图片描述
根据处理后的数据可以生成相应的轨迹移动视频

from keplergl import KeplerGl
a=tbd.visualization_trip(data_deliver)
a.save_to_html(file_name='data_visua_vedio.html')
del a

这样就在当前文件夹目录下生成了一共html 文件
在这里插入图片描述
在文件目录下打开 html文件就可以显示其轨迹的结果了。如果要将空载的轨迹可视化则把data_deliver替换成data_idle即可。也可以根据od数据生成OD图

a=tbd.visualization_od(oddata,accuracy=2000)
a.save_to_html(file_name='od_visua.html')
del a

在这里插入图片描述

总结

本文主要运用transbigdata库对出租车数据进行栅格化处理后再对其OD和轨迹数据进行可视化。transbigdata库上的案例是深圳市的，这里的案例是成都市的轨迹数据分析，通过数据预处理、数据栅格化、可视化三个步骤复现，同时像文中的一些参数的调整将会生成不同的图形样式，如accuracy参数对应精确度，style参数对应底图的样式。对应不同的样式相关研究人员可以在此基础上进一步统计不同时间段不同区的订单数，行车速度等，也可以提取空间特征和时间特征并运用机器学习的方法对速度或者出租车流量进行预测。

存在的问题

交通小白刚入门，文中难免存在不妥之处，也诚恳地希望大家能够多多指出存在的问题，若有更好的处理意见也可以在评论区发言交流。愿本案例能够对大家处理交通大数据有所帮助，制作不易，多多支持

原文地址:https://blog.csdn.net/liu1048332962/article/details/129590336

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。

如若转载，请注明出处：http://www.7code.cn/show_34638.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系代码007邮箱：suwngjj01@126.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。

出租车数据案例

相关文章

涤生大数据实战：基于Flink+ODPS历史累计计算项目分析与优化（上）

涤生大数据实战：基于Flink+ODPS历史累计计算项目分析与优化（上）

大数据 11 月前 3

$【数据分享】1929-2023年全球站点的逐月平均风速（Shp\Excel\免费获取）$

【数据分享】1929-2023年全球站点的逐月平均风速（Shp\Excel\免费获取）

互联网 11 月前 7

$【数据分享】1929-2023年全球站点的逐年平均降水量（Shp\Excel\免费获取）$

【数据分享】1929-2023年全球站点的逐年平均降水量（Shp\Excel\免费获取）

互联网 11 月前 6

机器学习—半监督学习简单示例（标签传播算法）

机器学习—半监督学习简单示例（标签传播算法）

互联网 11 月前 3

香港倾斜模型3DTiles数据漫游

香港倾斜模型3DTiles数据漫游

互联网 11 月前 7

Mac 版 Excel 和 Windows 版 Excel的区别

Mac 版 Excel 和 Windows 版 Excel的区别

互联网 11 月前 5

【大数据面试题】002 Flink 如何实现 Exactly-Once 语义

【大数据面试题】002 Flink 如何实现 Exactly-Once 语义

大数据 11 月前 6

大数据Zookeeper–案例

大数据Zookeeper–案例

大数据 11 月前 6

发表回复取消回复