transbigdata笔记：数据预处理

0 数据

使用 transbigdata/docs/source/gallery/data/TaxiData-Sample.csv at main · ni1o1/transbigdata (github.com)

和transbigdata/docs/source/gallery/data/sz.json at main · ni1o1/transbigdata (github.com) 

 0.1 导入库

import transbigdata as tbd
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

0.2 读取出租车轨迹数据

data=pd.read_csv('TaxiData-Sample.csv',names= ['VehicleNum', 'Time', 'Lng', 'Lat', 'OpenStatus', 'Speed'])
data

0.3 读取深圳各区json数据（并可视化）

sz=gpd.read_file('sz.json')
sz

sz.plot(figsize=(15,8))

1 数据预处理(和地理坐标相关）

1.1 clean_outofbounds

1.1.1 基本使用方法

transbigdata.clean_outofbounds(
    data, 
    bounds, 
    col=['Lng', 'Lat'])

并排除研究区域外的数据 

1.1.2 主要参数说明

data	数据
bounds	研究区域左下角和右上角的纬度和经度，顺序为 [lon1， lat1， lon2， lat2]
col	data中经纬度列名

1.1.3 举例

tbd.clean_outofbounds(data,[114.0,22.5,114.3,22.6])

1.2 clean_outofshape

1.2.1 基本使用方法

输入研究区域的地理数据框并排除研究区域以外的数据

transbigdata.clean_outofshape(
    data, 
    shape, 
    col=['Lng', 'Lat'], 
    accuracy=500)

1.2.2 主要参数

data	数据
shape	研究区的GeoDataFrame
col	经纬度列名
accuracy	栅格的大小。 原理是先做数据栅格化，然后再做数据清理。 尺寸越小，精度越高

1.2.3 举例

tbd.clean_outofshape(data,sz,accuracy=100)

tbd.clean_outofshape(data,sz,accuracy=1000)

accuracy 越小，筛选得越细

2 数据预处理（和出租车相关）

2.1 clean_taxi_status

• 从出租车数据中删除乘客携带状态的瞬时变化记录。这些异常记录会影响旅行订单判断
• 判断方法：如果同一车辆上一条记录和下一条记录的乘客状态与该记录不同，则应删除该记录【不可以一瞬间接客/不接客】

2.1.1 主要使用方法

transbigdata.clean_taxi_status(
    data, 
    col=['VehicleNum', 'Time', 'OpenStatus'], 
    timelimit=None)

2.1.2 主要参数

data	数据
col	列名，顺序为[‘VehicleNum’, ‘Time’, ‘OpenStatus’]
timelimit	可选，以秒为单位。 如果上一条记录和下一条记录之间的时间小于时间阈值，则将删除该记录 【个人觉得是，和上一条记录的时间差 & 和下一条记录的时间差 都小于阈值，那么删除该记录】 这个阈值表示允许状态变化的最短时间间隔 对于出租车，就是前一个乘客下车，正好下一个乘客上车，那么前一个乘客下车的时间/后一个乘客上车的时间就是这个阈值； 比如阈值是1分钟，如果和上（下）一条记录的时间差为90s，说明有可能是出租车无缝衔接，那么这条记录不应该删去；如果如果和上（下）一条记录的时间差为20s，这么短的时间乘客不可能上车/下车，这条记录就是噪声，应该被删去

2.1.3 举例

data = tbd.clean_outofshape(data, sz, col=['Lng', 'Lat'], accuracy=500)
data

data2 = tbd.clean_taxi_status(data, col=['VehicleNum', 'Time', 'OpenStatus'])
data2

2.1.4 删去的那些行举例说明

我们看一下删去的行都是什么特点呢？

根据pandas笔记：找出在一个dataframe但不在另一个中的index-CSDN博客

我们得到在data，但不在data2中的index

diff_index = data.index.difference(data2.index)
diff_index
'''
Index([   710,    807,    844,   1372,   1564,   1684,   1690,   1753,   2842,
         4150,
       ...
       532055, 533757, 534219, 540261, 540471, 540481, 541260, 541263, 541889,
       542487],
      dtype='int64', length=914)
'''

看一下710行是什么东西吧：

data.iloc[710]
'''
VehicleNum         24741
Time            16:16:00
Lng           113.810135
Lat            22.626522
OpenStatus             0
Speed                  0
Name: 710, dtype: object
'''

然后看一下24741号车辆的记录

pd.set_option('display.max_rows', None)
#显示dataframe所有行

data[data['VehicleNum']==24741].sort_values('Time')
#筛选 24741号 车辆，按照Time排序

确实上一条记录和下一条记录的乘客状态与该记录不同

2.1.5 timelimit

pd.set_option('display.max_rows', 10)
data3 = tbd.clean_taxi_status(data, col=['VehicleNum', 'Time', 'OpenStatus'],timelimit=25)

data.index.difference(data3.index)
'''
Index([   807,    844,   1684,   1753,   6433,   6437,   7709,   7739,   9741,
        10852,
       ...
       507166, 511979, 514909, 514954, 523687, 524631, 540471, 540481, 541260,
       541263],
      dtype='int64', length=329)
'''

此时710和后一条记录的时间间隔（38秒）大于阈值25秒，说明不是噪声，所以不删去