如何将python和地理数据结合，做道路拥堵评价的大数据分析？

Question

手上有某类卡车的带有时间、经纬度、速度、车牌号的轨迹数据，还有宁波市的shp地图，如何用python提取某一条路每天隔半小时的流量？能不能给出详细的代码！谢谢！

Answer 1

引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。

要将Python和地理数据结合，进行道路拥堵评价的大数据分析，可以按照以下步骤进行：

1. 准备工作：

   • 安装所需的Python库：geopandas、pandas、shapely等；
   • 下载并导入宁波市的shp地图数据；
   • 加载轨迹数据到数据库，并使用pandas将其读取为DataFrame对象。

2. 数据处理：

   • 使用geopandas读取shp地图数据，并进行预处理，如投影转换、裁剪等；
   • 使用pandas读取数据库中的轨迹数据，并根据时间、经纬度等进行筛选和排序。

3. 道路流量统计：

   • 使用geopandas将地图数据和轨迹数据进行空间连接，得到每条道路的轨迹数据；
   • 根据时间间隔对轨迹数据进行分组，计算每条道路每个时间间隔内的车辆数量。

下面是相应的代码示例：

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# 1. 准备工作
# 安装所需的Python库：geopandas、pandas、shapely等
# 下载并导入宁波市的shp地图数据
map_data = gpd.read_file('path/to/ningbo_map.shp')

# 加载轨迹数据到数据库，并使用pandas将其读取为DataFrame对象
# 假设轨迹数据保存在名为"tracks"的表中，字段包括"time"、"longitude"、"latitude"、"speed"、"plate_number"
# 根据时间进行排序
tracks_df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM tracks ORDER BY time', your_db_connection)

# 2. 数据处理
# 使用geopandas读取shp地图数据，并进行预处理，如投影转换、裁剪等
processed_map_data = map_data.to_crs('EPSG:4326')  # 投影转换，例如转换为WGS84坐标系
# 根据需要进行地图数据的裁剪、转换、合并等操作

# 使用pandas读取数据库中的轨迹数据，并根据时间、经纬度等进行筛选和排序
# 假设需要提取2019年1月1日至2020年12月31日的轨迹数据，并且经纬度范围在[xmin, xmax, ymin, ymax]之内
start_date = "2019-01-01"
end_date = "2020-12-31"
xmin, xmax, ymin, ymax = 120, 122, 28, 30

selected_tracks_df = tracks_df.loc[(tracks_df["time"] >= start_date) & (tracks_df["time"] <= end_date)]
selected_tracks_df = selected_tracks_df.loc[(selected_tracks_df["longitude"] >= xmin) & (selected_tracks_df["longitude"] <= xmax) 
                                            & (selected_tracks_df["latitude"] >= ymin) & (selected_tracks_df["latitude"] <= ymax)]

# 3. 道路流量统计
# 使用geopandas将地图数据和轨迹数据进行空间连接，得到每条道路的轨迹数据
joined_data = gpd.sjoin(processed_map_data, selected_tracks_df, op='intersects')

# 根据时间间隔对轨迹数据进行分组，计算每条道路每个时间间隔内的车辆数量
time_interval = '30T'  # 每隔半小时统计一次
grouped_data = joined_data.groupby(['road_id', pd.Grouper(key='time', freq=time_interval)]).count()['plate_number']

# 输出某一条路每天隔半小时的流量
road_id = "xxx"  # 某一条路的id或名称
daily_flow = grouped_data.loc[road_id].groupby(pd.Grouper(level='time', freq='D')).sum()

print(daily_flow)

注意：代码中的路径、数据库连接等需要根据实际情况进行修改。另外，由于具体的数据结构和数据库的不同，以上代码仅提供了一个基本的示例，可能需要根据实际情况进行适当的调整和修改。