transbigdata：面向交通时空大数据处理的Python工具包

transbigdata：面向交通时空大数据处理的Python工具包

transbigdata A Python package develop for transportation spatio-temporal big data processing, analysis and visualization. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/transbigdata

随着智慧城市与智能交通系统的快速发展，交通时空大数据的处理、分析与可视化变得愈发重要。TransBigData正是为了应对这一需求而生的Python工具包，它为交通领域的数据科学家和工程师提供了一套高效、简洁的数据处理方法。

项目介绍

TransBigData是一个Python包，专注于交通时空大数据的处理、分析和可视化。该工具包提供了处理常见交通数据（如出租车GPS数据、共享单车数据和公交车GPS数据）的快速简洁方法。它涵盖了从数据质量检查、预处理、数据栅格化、数据聚合到数据可视化的全流程，使得复杂的数据处理任务能够通过简洁的代码实现。

项目技术分析

TransBigData基于Python语言开发，其技术架构主要依赖于以下几个关键模块：

• 数据质量：提供方法快速获取数据集的基本信息，如数据量、时间跨度和采样间隔。
• 数据预处理：提供多种数据清洗方法，以处理数据中常见的错误类型。
• 数据栅格化：支持生成矩形和六边形等多种地理栅格，并将GPS数据映射到这些栅格上。
• 数据聚合：支持将GPS数据和OD数据聚合到地理多边形中。
• 数据可视化：利用keplergl可视化包，在Jupyter notebook中通过简单代码实现数据的交互式可视化。
• 轨迹处理：提供轨迹数据处理的工具，包括从GPS点生成轨迹线字符串和轨迹加密等。
• 底图加载：支持在matplotlib图形中显示Mapbox底图。

项目技术应用场景

TransBigData可以广泛应用于以下场景：

• 交通数据研究：用于分析城市交通流量、出租车运行模式等。
• 智慧城市建设：帮助城市规划者基于数据分析作出更合理的决策。
• 智能交通系统：为交通管理系统提供实时的数据分析支持。

项目特点

TransBigData具有以下显著特点：

1. 全面的功能：提供从数据预处理到可视化的全流程支持。
2. 简洁的代码：代码简洁高效，使得复杂的任务能够通过简洁的代码实现。
3. 灵活的框架：工具包设计灵活，易于集成到现有工作流程中。

核心功能

• 数据质量分析
• 数据预处理
• 数据栅格化
• 数据聚合
• 数据可视化
• 轨迹处理
• 底图加载

以下是TransBigData在数据栅格化和轨迹处理方面的具体应用示例：

数据栅格化处理框架

TransBigData提供的栅格处理框架支持多种类型的地理栅格生成，并能够快速将GPS数据映射到生成的栅格上。

轨迹处理框架

轨迹处理框架则提供了从GPS点生成轨迹线字符串、轨迹加密等工具。

使用示例

以下是一个使用TransBigData对出租车GPS数据进行数据栅格化、数据聚合和可视化的简单示例：

数据读取

import transbigdata as tbd
import pandas as pd
# 读取出租车GPS数据
data = pd.read_csv('TaxiData-Sample.csv', header=None)
data.columns = ['VehicleNum', 'time', 'lon', 'lat', 'OpenStatus', 'Speed']

数据预处理

定义研究区域并使用tbd.clean_outofbounds方法删除研究区域外的数据。

# 定义研究区域
bounds = [113.75, 22.4, 114.62, 22.86]
# 删除研究区域外的数据
data = tbd.clean_outofbounds(data, bounds=bounds, col=['lon', 'lat'])

数据栅格化

使用TransBigData提供的工具生成地理栅格并将GPS数据映射到这些栅格上。

通过以上步骤，TransBigData可以帮助用户高效地处理和分析交通时空大数据，从而为智慧城市和智能交通系统的发展提供有力支持。

transbigdata A Python package develop for transportation spatio-temporal big data processing, analysis and visualization. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/transbigdata