A城市巡游车与网约车运营特征对比分析【学习】

 赛题链接

 

赛题背景

出租车作为城市客运交通系统的重要组成部分，以高效、便捷、灵活等优点深受居民青睐。出租车每天的运营中会产生大量的上下车点位相关信息，对这些数据进行科学合理的关联和挖掘，对比在工作日以及休息日、节假日的出租车数据的空间分布及其动态变化，对出租车候车泊位、管理调度和居民通勤特征的研究具有重要意义。

• 出租车/网约车：上下车地点挖掘；
• 出租车/网约车：不同日期的空间变化；
• 出租车/网约车：泊车和调度问题；

赛题思路

赛题数据

赛题任务

通过赛题理解&数据分析，参赛选手需要回答上述问题：

• 每年工作日取日平均，非工作日取日平均和节假日取日平均，三种情况下出租车&网约车：
  • 运营时间规律：出车时间和运行时间；
  • 空间分布规律：城市分布规律，订单分布规律；
  • 日均空驶率：空驶里程(没有载客)在车辆总运行里程中所占的比例；
  • 订单平均运距：订单平均距离计算；
  • 订单平均运行时长：订单平时时长计算；
  • 上下客点分布密度：上下车位置分布；
• 对出租车&网约车的调度、融合发展提出建议：
  • 如何进行订单调度？识别打不到车的位置；
  • 如何进行停车场推荐？
  • 订单差异性分析？

 Task1——数据读取

我们对taxiGps20190531.csv数据分析

import pandas as pd
import numpy as np

# 文件目录，相对路径
INPUT_PATH = 'C:/Users/HP/Desktop/doc/'

# 文件读取行数
MAX_ROWS = 100000 

#拼接两个日期的出租车gps数据
taxigps2019 = pd.concat([pd.read_csv(INPUT_PATH + 'taxiGps20190531.csv', nrows=MAX_ROWS,
	dtype={
	'GETON_LONGITUDE':np.float32,
	'GETON_LANTITUDE':np.float32,
	'GETOFF_LONGITUDE':np.float32,
	'GETOFF_LANTITUDE':np.float32,
	'PASS_MILE':np.float16,
	'NOPASS_MILE':np.float16,
	'WAITING_TIME':np.float16
	}),
pd.read_csv(INPUT_PATH+'taxiGps20200620.csv',nrows=MAX_ROWS,
	dtype={
	'GETON_LONGITUDE':np.float32,
	'GETON_LANTITUDE':np.float32,
	'GETOFF_LONGITUDE':np.float32,
	'GETOFF_LANTITUDE':np.float32,
	'PASS_MILE':np.float16,
	'NOPASS_MILE':np.float16,
	'WAITING_TIME':np.float16
	})
])
taxigps2019.describe()#描述性分析
taxigps2019.info()#基本信息
taxigps2019=taxigps2019[taxigps2019.columns[::-1]]#按列倒序排列
taxigps2019.sort_values(by=['CARNO','GPS_TIME'],inplace=True)#CARNO和GPS_TIME排序
taxigps2019.reset_index(inplace=True,drop=True)#将会将原来的索引index作为新的一列，使用drop参数设置去掉原索引



taxigps2019=taxigps2019.rename(columns={'CAR_NO':'CARNO'})
taxigps2019=taxigps2019[taxigps2019.columns[::-1]]
taxigps2019['CARNO'].nunique()#有多少辆出租车
np.clip(taxigps2019['GPS_SPEED'].values,0,150).mean()#出租车平均GPS速度
taxigps2019['OPERATING_STATUS'].value_counts()#出租车运营状态统计
taxigps2019[taxigps2019['DRIVING_DIRECTION']==10]['CARNO'].unique()#某个运行方向的车辆统计
taxigps2019['GPS_TIME']=pd.to_datetime(taxigps2019['GPS_TIME'])#统计记录最多的GPS小时
taxigps2019['GPS_TIME'].dt.hour.value_counts()

1. 统计巡游车GPS数据在20190603中包含多少俩出租车？
2. 统计网约车GPS数据在20190603中包含多少俩网约车？
3. 统计巡游车订单数据在20190603中上车经纬度的最大最小值？
4. 统计网约车订单数据集在20190603中下车经纬度最常见的位置？
   • 假设经度+维度，各保留三维有效数字组合得到具体位置
   • 小提示：可以将经纬度拼接到一起进行统计

taxigps2019=pd.read_csv(INPUT_PATH+'taxiGps20190603.csv',nrows=MAX_ROWS)
taxiorder2019=pd.read_csv(INPUT_PATH+'taxiOrder20190603.csv',nrows=MAX_ROWS)
wycgps2019=pd.read_csv(INPUT_PATH+'wycGPS20190603.csv',nrows=MAX_ROWS)
wycorder2019=pd.read_csv(INPUT_PATH+'wycOrder20190603.csv',nrows=MAX_ROWS)
#print(taxiorder2019.head())
wycgps2019=wycgps2019.rename(columns={'CAR_NO':'CARNO'})
print('taxigps CARNO:', taxigps2019['CARNO'].nunique())
print('wycgps CARNO:',wycgps2019['CARNO'].nunique())
print('_____________________')
print(taxiorder2019['GETON_LONGITUDE'].max())
print(taxiorder2019['GETON_LATITUDE'].max())
print('_____________________')
print(wycorder2019['DEP_LONGITUDE'].max())
print(wycorder2019['DEP_LATITUDE'].max())
print('_____________________')
LONG=round(wycorder2019['DEST_LONGITUDE'],3)
#print(LONG.head())
LATI=round(wycorder2019['DEP_LATITUDE'],3)
pos=(LONG.map(str)+LATI.map(str))
print(pos.value_counts())


taxigps CARNO: 6617
wycgps CARNO: 11558
_____________________
123.72247800000001
29.401106
_____________________
118.35051999999999
24.82657
_____________________
118.05724.587    51
118.19724.497    50
118.07524.585    48