1、TransBigData簡介

TransBigData是一個為交通時空大數(shù)據(jù)處理、分析和可視化而開發(fā)的Python包。TransBigData為處理常見的交通時空大數(shù)據(jù)（如出租車GPS數(shù)據(jù)、共享單車數(shù)據(jù)和公交車GPS數(shù)據(jù)等）提供了快速而簡潔的方法。TransBigData為交通時空大數(shù)據(jù)分析的各個階段提供了多種處理方法,代碼簡潔、高效、靈活、易用，可以用簡潔的代碼實現(xiàn)復雜的數(shù)據(jù)任務。

目前，TransBigData主要提供以下方法：

• 數(shù)據(jù)預處理：對數(shù)據(jù)集提供快速計算數(shù)據(jù)量、時間段、采樣間隔等基本信息的方法，也針對多種數(shù)據(jù)噪聲提供了相應的清洗方法。
• 數(shù)據(jù)柵格化：提供在研究區(qū)域內(nèi)生成、匹配多種類型的地理柵格（矩形、三角形、六邊形及geohash柵格）的方法體系，能夠以向量化的方式快速算法將空間點數(shù)據(jù)映射到地理柵格上。
• 數(shù)據(jù)可視化：基于可視化包keplergl，用簡單的代碼即可在Jupyter Notebook上交互式地可視化展示數(shù)據(jù)。
• 軌跡處理：從軌跡數(shù)據(jù)GPS點生成軌跡線型，軌跡點增密、稀疏化等。
• 地圖底圖、坐標轉(zhuǎn)換與計算：加載顯示地圖底圖與各類特殊坐標系之間的坐標轉(zhuǎn)換。
• 特定處理方法：針對各類特定數(shù)據(jù)提供相應處理方法，如從出租車GPS數(shù)據(jù)中提取訂單起訖點，從手機信令數(shù)據(jù)中識別居住地與工作地，從地鐵網(wǎng)絡GIS數(shù)據(jù)構建網(wǎng)絡拓撲結(jié)構并計算最短路徑等。

TransBigData可以通過pip或者conda安裝，在命令提示符中運行下面代碼即可安裝：

pip?install?-U?transbigdata?

注意：這個庫安裝比較麻煩。

安裝完成后，在Python中運行如下代碼即可導入TransBigData包。

import?transbigdata?as?tbd

2、數(shù)據(jù)預處理

TransBigData與數(shù)據(jù)處理中常用的Pandas和GeoPandas包能夠無縫銜接。首先我們引入Pandas包并讀取出租車GPS數(shù)據(jù)：

import?pandas?as?pd

#?讀取數(shù)據(jù)
data?=?pd.read_csv('TaxiData-Sample.csv',header?=?None)?
data.columns?=?['VehicleNum','time','lon','lat','OpenStatus','Speed']?
data.head()

結(jié)果如圖2所示：

▲圖2 出租車GPS數(shù)據(jù)

然后，引入GeoPandas包，讀取研究范圍的區(qū)域信息并展示：

import?geopandas?as?gpd

#?讀取研究范圍區(qū)域信息
sz?=?gpd.read_file(r'sz/sz.shp')
sz.plot()

結(jié)果如圖3所示：

▲圖3 研究范圍的區(qū)域信息

TransBigData包集成了交通時空數(shù)據(jù)的一些常用預處理方法。其中，tbd.clean_outofshape方法輸入數(shù)據(jù)和研究范圍區(qū)域信息，能夠剔除研究范圍外的數(shù)據(jù)。而tbd.clean_taxi_status方法則可以剔除出租車GPS數(shù)據(jù)中載客狀態(tài)瞬間變化的記錄。在使用預處理方法時需要傳入數(shù)據(jù)表中重要信息列所對應的列名，代碼如下：

#?數(shù)據(jù)預處理

#剔除研究范圍外的數(shù)據(jù)，計算原理是在方法中先柵格化后柵格匹配研究范圍后實現(xiàn)對應。因此這里需要同時定義柵格大小，越小則精度越高
data?=?tbd.clean_outofshape(data,?sz,?col=['lon',?'lat'],?accuracy=500)

#?剔除出租車數(shù)據(jù)中載客狀態(tài)瞬間變化的數(shù)據(jù)
data?=?tbd.clean_taxi_status(data,?col=['VehicleNum',?'time',?'OpenStatus'])

經(jīng)過上面代碼的處理，我們就已經(jīng)將出租車GPS數(shù)據(jù)中研究范圍以外的數(shù)據(jù)和載客狀態(tài)瞬間變化的數(shù)據(jù)予以剔除。

3、數(shù)據(jù)柵格化

柵格形式（地理空間上相同大小的網(wǎng)格）是表達數(shù)據(jù)分布最基本的方法，GPS數(shù)據(jù)經(jīng)過柵格化后，每個數(shù)據(jù)點都含有其所在的柵格信息。采用柵格表達數(shù)據(jù)的分布時，其表示的分布情況與真實情況接近。

TransBigData工具為我們提供了一套完整、快速、便捷的柵格處理體系。用TransBigData進行柵格劃分時，首先需要確定柵格化的參數(shù)（可以理解為定義了一個柵格坐標系），參數(shù)可以幫助我們快速進行柵格化：

#?定義研究范圍邊界
bounds?=?[113.75,?22.4,114.62,?22.86]

#?通過邊界獲取柵格化參數(shù)
params?=?tbd.area_to_params(bounds,accuracy?=?1000)
params

輸出：

{'slon': 113.75,
'slat': 22.4,
'deltalon': 0.00974336289289822,
'deltalat': 0.008993210412845813,
'theta': 0,
'method': 'rect',
'gridsize': 1000}

此時輸出的柵格化參數(shù)params的內(nèi)容存儲了柵格坐標系的原點坐標（slon、slat）、單個柵格的經(jīng)緯度長寬 （deltalon、deltalat）、柵格的旋轉(zhuǎn)角度（theta）、柵格的形狀（method參數(shù)，其值可以是方形rect、三角形tri和六邊形hexa）以及柵格的大?。╣ridsize參數(shù)，單位為米）。

取得柵格化參數(shù)后，我們便可以用TransBigData中提供的方法對GPS數(shù)據(jù)進行柵格匹配、生成等操作。

完整的柵格處理方法體系如圖4所示：

▲圖4 TransBigData所提供的柵格處理體系

使用tbd.GPS_to_grid方法能夠為每一個出租車GPS點生成，該方法會生成編號列LONCOL與 LATCOL，由這兩列共同指定所在的柵格：

#?將GPS數(shù)據(jù)對應至柵格，將生成的柵格編號列賦值到數(shù)據(jù)表上作為新的兩列
data['LONCOL'],data['LATCOL']=?tbd.GPS_to_grids(data['lon'],data['lat'],params)

下一步，聚合集計每一柵格內(nèi)的數(shù)據(jù)量，并為柵格生成地理幾何圖形，構建GeoDataFrame：

#?聚合集計柵格內(nèi)數(shù)據(jù)量

grid_agg=data.groupby(['LONCOL','LATCOL'])['VehicleNum'].count().reset_index()

#?生成柵格的幾何圖形
grid_agg['geometry']=tbd.grid_to_polygon([grid_agg['LONCOL'],grid_agg['LATCOL']],params)

#?轉(zhuǎn)換為GeoDataFrame
grid_agg=gpd.GeoDataFrame(grid_agg)

#?繪制柵格
grid_agg.plot(column?=?'VehicleNum',cmap?=?'autumn_r')

結(jié)果如圖5所示：

▲圖5 數(shù)據(jù)柵格化的結(jié)果

對于一個正式的數(shù)據(jù)可視化圖來說，我們還需要添加底圖、色條、指北針和比例尺。TransBigData也提供了相應的功能，代碼如下：

import?matplotlib.pyplot?as?plt
fig?=plt.figure(1,(8,8),dpi=300)
ax?=plt.subplot(111)
plt.sca(ax)

#?添加行政區(qū)劃邊界作為底圖
sz.plot(ax=ax,edgecolor=(0,0,0,0),facecolor=(0,0,0,0.1),linewidths=0.5)

#?定義色條位置
cax?=?plt.axes([0.04,?0.33,?0.02,?0.3])
plt.title('Data?count')
plt.sca(ax)

#?繪制數(shù)據(jù)
grid_agg.plot(column?=?'VehicleNum',cmap?=?'autumn_r',ax?=?ax,cax?=?cax,legend?=?True)

#?添加指北針和比例尺
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()

結(jié)果如圖6所示：

▲圖6 tbd包繪制的出租車GPS數(shù)據(jù)分布

4、訂單起訖點OD提取與聚合集計

針對出租車GPS數(shù)據(jù)，TransBigData提供了直接從數(shù)據(jù)中提取出出租車訂單起訖點（OD）信息的方法，代碼如下：

#?從GPS數(shù)據(jù)提取OD

oddat=tbd.taxigps_to_od(data,col=['VehicleNum','time','Lng','Lat','OpenStatus'])
oddata

結(jié)果如圖7所示：

▲圖7 tbd包提取的出租車OD

TransBigData包提供的柵格化方法可以讓我們快速地進行柵格化定義，只需要修改accuracy參數(shù)，即可快速定義不同大小粒度的柵格。我們重新定義一個2km*2km的柵格坐標系，將其參數(shù)傳入tbd.odagg_grid方法對OD進行柵格化聚合集計并生成GeoDataFrame：

#?重新定義柵格，獲取柵格化參數(shù)
params=tbd.area_to_params(bounds,accuracy?=?2000)

#?柵格化OD并集計
od_gdf=tbd.odagg_grid(oddata,params)
od_gdf.plot(column?=?'count')

結(jié)果如圖8所示：

▲圖8 tbd集計的柵格OD

添加地圖底圖，色條與比例尺指北針：

#?創(chuàng)建圖框
import?matplotlib.pyplot?as?plt
fig?=plt.figure(1,(8,8),dpi=300)
ax?=plt.subplot(111)
plt.sca(ax)

#?添加行政區(qū)劃邊界作為底圖
sz.plot(ax=ax,edgecolor=(0,0,0,1),facecolor=(0,0,0,0),linewidths=0.5)

#?繪制colorbar
cax=plt.axes([0.05,?0.33,?0.02,?0.3])
plt.title('Data?count')
plt.sca(ax)

#?繪制OD
od_gdf.plot(ax?=?ax,column?=?'count',cmap?=?'Blues_r',linewidth?=?0.5,vmax?=?10,cax?=?cax,legend?=?True)

#?添加比例尺和指北針
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()

結(jié)果如圖9所示：

▲ 圖9 TransBigData繪制的柵格OD數(shù)據(jù)

同時，TransBigData包也提供了將OD直接聚合集計到區(qū)域間的方法：

#?OD集計到區(qū)域

#?方法1：在不傳入柵格化參數(shù)時，直接用經(jīng)緯度匹配
od_gdf?=?tbd.odagg_shape(oddata,sz,round_accuracy=6)

#?方法2：傳入柵格化參數(shù)時，程序會先柵格化后匹配以加快運算速度，數(shù)據(jù)量大時建議使用
od_gdf?=?tbd.odagg_shape(oddata,sz,params?=?params)
od_gdf.plot(column?=?'count')

結(jié)果如圖10所示：

▲圖10 tbd集計的小區(qū)OD

加載地圖底圖并調(diào)整出圖參數(shù)：

#?創(chuàng)建圖框
import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?plot_map
fig?=plt.figure(1,(8,8),dpi=300)
ax?=plt.subplot(111)
plt.sca(ax)

#?添加行政區(qū)劃邊界作為底圖
sz.plot(ax?=?ax,edgecolor?=?(0,0,0,0),facecolor?=?(0,0,0,0.2),linewidths=0.5)

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

#?繪制OD
od_gdf.plot(ax?=?ax,vmax?=?100,column?=?'count',cax?=?cax,cmap?=?'autumn_r',linewidth?=?1,legend?=?True)

#?添加比例尺和指北針
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()

結(jié)果如圖11所示：

▲ 圖11區(qū)域間OD可視化結(jié)果

5、交互可視化

在TransBigData中，我們可以對出租車數(shù)據(jù)使用簡單的代碼在jupyter notebook中快速進行交互可視化。這些可視化方法底層依托了keplergl包，可視化的結(jié)果不再是靜態(tài)的圖片，而是能夠與鼠標響應交互的地圖應用。

tbd.visualization_data方法可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)分布的可視化，將數(shù)據(jù)傳入該方法后，TransBigData會首先對數(shù)據(jù)點進行柵格集計，然后生成數(shù)據(jù)的柵格，并將數(shù)據(jù)量映射至顏色上。代碼如下：

#?可視化數(shù)據(jù)點分布
tbd.visualization_data(data,col?=?['lon','lat'],accuracy=1000,height?=?500)?

結(jié)果如圖12所示：

▲ 圖12數(shù)據(jù)分布的柵格可視化

對于出租車數(shù)據(jù)中所提取出的出行OD，也可使用tbd.visualization_od方法實現(xiàn)OD的弧線可視化。該方法也會對OD數(shù)據(jù)進行柵格聚合集計，生成OD弧線，并將不同大小的OD出行量映射至不同顏色。代碼如下：

#?可視化數(shù)據(jù)點分布
tbd.visualization_od(oddata,accuracy=2000,height?=?500)

結(jié)果如圖13所示：

▲ 圖13 OD分布的弧線可視化

對個體級的連續(xù)追蹤數(shù)據(jù)，tbd.visualization_trip方法可以將數(shù)據(jù)點處理為帶有時間戳的軌跡信息并動態(tài)地展示，代碼如下：

#?動態(tài)可視化軌跡

tbd.visualization_trip(data,col?=?['lon','lat','VehicleNum','time'],height?=?500)

結(jié)果圖14所示。點擊其中的播放鍵，可以看到出租車運行的動態(tài)軌跡效果。

▲ 圖14出租車軌跡動態(tài)可視化

到此這篇關于Python實現(xiàn)交通數(shù)據(jù)可視化的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關Python交通數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！