公交车数据集预测python代码

公交数据集预测通常涉及时间序列分析，特别是当数据包含公交车的发车时间、乘客量等信息时。在Python中，可以使用`pandas`, `numpy`, `matplotlib`以及专门的时间序列库如`statsmodels` 或者 `Prophet` 进行预测。以下是一个简化的示例，展示如何使用`Prophet`库进行公交车客流量预测：

# 导入所需库
import pandas as pd
from fbprophet import Prophet

# 假设你的数据集名为bus_data.csv，包含日期和乘客数两列
df = pd.read_csv('bus_data.csv')

# 将日期设置为Prophet所需的日期格式
df['ds'] = pd.to_datetime(df['date'])  # 'date'列是日期列名假设
df.set_index('ds', inplace=True)  # 设置日期作为索引

# 初始化Prophet模型
model = Prophet()

# 拟合模型
model.fit(df)

# 创建未来日期范围
future = model.make_future_dataframe(periods=365)  # 预测未来一年的数据

# 进行预测
forecast = model.predict(future)

# 绘制预测结果
model.plot(forecast)

在这个例子中，你需要根据实际数据集调整列名和预处理步骤。此外，`Prophet`默认适用于增长趋势，如果你的数据有季节性和其他复杂特性，可能需要对模型进行更精细的配置。