1 出租车相关
1.1 taxigps_to_od 提取出租车OD信息
transbigdata.taxigps_to_od(data, col=['VehicleNum', 'Stime', 'Lng', 'Lat', 'OpenStatus'])
输入出租车GPS数据,提取OD信息
data | 出租车GPS数据 |
col | ['VehicleNum', 'Time', 'Lng', 'Lat', 'OpenStatus']五列 |
比如GPS数据长这样:
oddata = tbd.taxigps_to_od(data,col = ['VehicleNum', 'Time', 'Lng', 'Lat', 'OpenStatus'])
oddata
s开头的是start,e开头的是end
根据源码的意思,只考虑有乘客的轨迹(即OD中的轨迹是OpenStatus为1的那些)
1.2 taxigps_traj_point
输入出租车数据和OD数据,提取配送和闲置行程的轨迹点
1.2.1 基本使用方法
transbigdata.taxigps_traj_point(data, oddata, col=['Vehicleid', 'Time', 'Lng', 'Lat', 'OpenStatus'])
data | 出租车GPS数据 |
oddata | 出租车OD数据(载客状态) |
col | ['Vehicleid', 'Time', 'Lng', 'Lat', 'OpenStatus'] |
返回内容
data_deliver | 送载客行程的轨迹点 |
data_idle | 空闲行程的轨迹点 |
2 轨迹聚合相关
2.1 odagg_grid
transbigdata.odagg_grid(oddata, params, col=['slon', 'slat', 'elon', 'elat'], arrow=False)
聚合 OD 矩阵并生成格网几何。输入是 OD 矩阵(每行代表一个行程)。OD 将分配给网格,然后以地理数据帧的形式进行聚合
2.1.1 主要参数
oddata | OD数据 |
col | 起点/终点位置的列,[‘slon’, ‘slat’, ‘elon’, ‘elat’]。每列的默认权重为 1。 还可以添加权重参数,例如 [‘slon’, ‘slat’, ‘elon’, ‘elat’, ‘count’]。 |
params | 网格参数(lonStart,latStart,deltaLon,deltaLat),lonStart和latStart是左下角的坐标,deltaLon,deltaLat是单个网格的长度和宽度 transbigdata笔记:数据栅格化-CSDN博客 第2小节的返回内容 |
arrow | 生成的OD地理线是否包含箭头 |
2.1.2 举例
使用1.1中的oddata
params是
{'slon': 113.6,'slat': 22.4,'deltalon': 0.004872390756896538,'deltalat': 0.004496605206422906,'theta': 0,'method': 'rect','gridsize': 500}
od_gdf = tbd.odagg_grid(oddata, params)
od_gdf
开始网格,结束网格,开始-结束网格这样的轨迹的数量,开始网格的坐标,结束网格的坐标,开始结束网格组成的geometry
2.1.2.1 可视化
fig = plt.figure(1, (16, 6), dpi=150) # 确定图形高为6,宽为8;图形清晰度
ax1 = plt.subplot(111)
od_gdf.plot(ax=ax1, column='count',legend=True)
plt.xticks([], fontsize=10)
plt.yticks([], fontsize=10)
plt.title('OD Trips', fontsize=12);
2.2 odagg_shape
生成 OD 聚合结果和相应的几何图形。输入是 OD 数据(每行代表一个行程)。OD 将分配给格网,然后以地理数据帧的形式进行聚合。
2.2.1 主要使用方法
transbigdata.odagg_shape(oddata, shape, col=['slon', 'slat', 'elon', 'elat'], params=None, round_accuracy=6, arrow=False)
2.2.2 主要参数说明
oddata | OD数据 |
col | 起点/终点位置的列,[‘slon’, ‘slat’, ‘elon’, ‘elat’]。每列的默认权重为 1。 还可以添加权重参数,例如 [‘slon’, ‘slat’, ‘elon’, ‘elat’, ‘count’]。 |
params | 网格参数(lonStart,latStart,deltaLon,deltaLat),lonStart和latStart是左下角的坐标,deltaLon,deltaLat是单个网格的长度和宽度 transbigdata笔记:数据栅格化-CSDN博客 第2小节的返回内容 |
arrow | 生成的OD地理线是否包含箭头 |
以上四个和odagg_grid是一样的,唯一不一样的参数是:
round_accuracy | 实现聚合时纬度和经度的小数位数 |
shape | 目标交通区域的GeoDataFrame |
2.2.3 举例
#聚合成多边形
od_gdf = tbd.odagg_shape(oddata, sz, round_accuracy=6)
fig = plt.figure(1, (16, 6), dpi=150) # 确定图形高为6,宽为8;图形清晰度
ax1 = plt.subplot(111)
od_gdf.plot(ax=ax1, column='count')
plt.xticks([], fontsize=10)
plt.yticks([], fontsize=10)
plt.title('OD Trips', fontsize=12);
round_accuracy=1 | |
round_accuracy=2 | |
round_accuracy=3 |