TransBigData 针对交通时空大数据处理的Python包

TransBigData工具针对时空大数据处理而开发，集成了交通时空大数据处理过程中常用的方法。，例如：

• 栅格渔网划分，请看这个示例
• 地图底图与指北针添加，请看这个示例
• 经纬度坐标转换与距离换算
• 点与点、点与线的最近邻匹配，请看这个示例
• 各类常见数据的快速清洗与挖掘（开发中）：出租车数据请看这个示例

更多细节请查看：
TransBigData的说明文档

安装

pip install -U transbigdata

使用

下面例子展示如何使用TransBigData工具快速地从出租车GPS数据中提取出行OD:

#导入TransBigData包
import transbigdata
#读取数据    
import pandas as pd
data = pd.read_csv('TaxiData-Sample.csv',header = None) 
data.columns = ['VehicleNum','time','slon','slat','OpenStatus','Speed'] 
data

使用transbigdata.taxigps_to_od方法，传入对应的列名，即可提取出行OD:

#从GPS数据提取OD
oddata = transbigdata.taxigps_to_od(data,col = ['VehicleNum','time','slon','slat','OpenStatus'])
oddata

对提取出的OD进行OD的栅格集计:

#定义研究范围
bounds = [113.6,22.4,114.8,22.9]
#输入研究范围边界bounds与栅格宽度accuracy，获取栅格化参数
params = transbigdata.grid_params(bounds = bounds,accuracy = 1500)
#栅格化OD并集计
od_gdf = transbigdata.odagg_grid(oddata,params)
od_gdf.plot(column = 'count')