交通事故数据分析及可视化
时间: 2023-08-08 16:04:20 浏览: 223
交通事故数据分析及可视化是一个非常重要的应用场景,可以帮助交通管理部门更好地了解交通事故的情况,制定更加有效的交通管理措施。以下是一个简单的交通事故数据分析及可视化的流程:
1. 数据收集与预处理
首先需要收集交通事故的数据,包括事故时间、地点、车型、事故类型等信息。然后需要对数据进行预处理,包括数据清洗、去重、缺失值处理等。
2. 数据分析
可以使用数据挖掘技术对数据进行分析,如聚类分析、关联规则挖掘、异常检测等,以了解交通事故的规律和趋势。
3. 可视化展示
使用数据可视化技术将分析结果进行展示,如使用地图展示事故发生地点的分布情况,使用柱状图展示事故类型的数量等。
以下是一个使用Python进行交通事故数据可视化的示例代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import folium
# 读取数据
df = pd.read_csv('accident_data.csv')
# 统计事故类型数量
type_counts = df['type'].value_counts()
type_counts.plot(kind='bar')
plt.title('Accident Type Count')
plt.xlabel('Type')
plt.ylabel('Count')
plt.show()
# 统计事故发生地点分布
map = folium.Map(location=[df['latitude'].mean(), df['longitude'].mean()], zoom_start=12)
for i, row in df.iterrows():
folium.Marker([row['latitude'], row['longitude']]).add_to(map)
map.save('accident_map.html')
```
以上代码使用matplotlib绘制事故类型的柱状图,并使用folium绘制事故发生地点的地图。