AIS数据清洗 python

时间: 2023-08-17 14:16:01 浏览: 82
在Python中，可以使用pandas库来进行AIS数据清洗。其中，pandas.get_dummies()函数可以用于进行哑变量处理。该函数的参数包括data（要进行哑变量处理的数据）、prefix（哑变量的前缀，默认为None）、prefix_sep（哑变量前缀与原始列名之间的分隔符，默认为下划线）、dummy_na（是否为NaN值创建哑变量，默认为False）、columns（要进行哑变量处理的列，默认为None）、sparse（是否使用稀疏矩阵表示哑变量，默认为False）和drop_first（是否删除第一个哑变量，默认为False）\[1\]。 另外，还可以使用其他库进行数据清洗，比如使用matplotlib库进行箱型图分析和异常值处理。可以定义一个函数来识别和处理异常值，该函数可以计算出上界和下界，然后将超过上界的值设置为上界，低于下界的值设置为下界。可以使用quantile()函数来计算分位数，然后根据1.5倍的IQR（四分位距）来确定上界和下界。最后，可以使用loc\[\]函数来对异常值进行替换\[3\]。 综上所述，可以使用pandas库的get_dummies()函数进行哑变量处理，以及使用matplotlib库进行箱型图分析和异常值处理。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [python大数据的数据清洗和准备（对缺失值的处理，对重复数据的处理，对异常值的处理，数据转换）](https://blog.csdn.net/qq_51269815/article/details/121502431)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [AIS数据压缩-改进的DP算法（Improved DP algorithm）](https://blog.csdn.net/John_zsz/article/details/127074531)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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本资源部分参考《干净的数据 ——数据清洗入门与实践》，但更多的都是个人撰写。
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按照列不同属性分成多个sheet 请理重复数据 请理异常数据包括> < % *等数据中符号的处理 不规则数据的处理 包括单位的转换操作等
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AIS数据清洗的python代码

以下是一个简单的Python代码示例，可用于清洗AIS数据： python import pandas as pd # 读取AIS数据文件（csv格式） ais_data = pd.read_csv('ais_data.csv') # 去除重复行 ais_data.drop_duplicates(inplace=True) # 去除无效数据 ais_data.dropna(inplace=True) # 剔除错误数据 ais_data = ais_data[ais_data['latitude'] > -90] ais_data = ais_data[ais_data['latitude'] < 90] ais_data = ais_data[ais_data['longitude'] > -180] ais_data = ais_data[ais_data['longitude'] < 180] # 将时间戳转换为日期时间格式 ais_data['timestamp'] = pd.to_datetime(ais_data['timestamp'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 保存清洗后的数据 ais_data.to_csv('cleaned_ais_data.csv', index=False) 上述代码使用pandas库读取CSV格式的AIS数据文件，并执行以下数据清洗操作： 1. 去除重复行 2. 去除无效数据（缺失值） 3. 剔除错误数据（纬度和经度不在合法范围内） 4. 将时间戳转换为日期时间格式 5. 保存清洗后的数据到CSV文件中 请注意，上述代码仅提供了一个简单的示例，实际情况中可能需要根据具体数据的特点进行更多的数据清洗操作。

AIS数据清洗的python代码示例

以下是一个简单的 AIS 数据清洗的 Python 代码示例： python import pandas as pd # 读取 AIS 数据文件 ais_data = pd.read_csv('ais_data.csv') # 删除无用列 ais_data = ais_data.drop(['id', 'name', 'destination'], axis=1) # 删除缺失值 ais_data = ais_data.dropna() # 删除重复行 ais_data = ais_data.drop_duplicates() # 删除无效数据 ais_data = ais_data[(ais_data['speed'] > 0) & (ais_data['speed'] <= 30) & (ais_data['course'] >= 0) & (ais_data['course'] <= 360)] # 保存处理后的 AIS 数据 ais_data.to_csv('clean_ais_data.csv', index=False) 上述代码中，我们使用 Pandas 库读取了 AIS 数据文件并且删除了无用列。接着，我们使用 dropna() 函数删除了缺失值，使用 drop_duplicates() 函数删除了重复行。然后，我们使用布尔索引删除了无效数据。最后，我们使用 to_csv() 函数将处理后的 AIS 数据保存到文件中。

ais数据可视化python

### 回答1： AIS（Automatic Identification System）是一种基于无线电技术的自动识别系统，常用于航海领域的船舶定位和通信。使用Python进行AIS数据的可视化是一种常见且有效的方式。 要进行AIS数据的可视化，首先需要获取AIS数据。可以通过相关的API或者数据库来获得实时或历史AIS数据。在Python中，可以使用合适的库（如pandas）来处理和读取数据。 一旦获得AIS数据，接下来可以使用各种Python的可视化库，如matplotlib和seaborn，来创建图表和图形。下面是一些常用的AIS数据可视化方法： 1. 船舶位置可视化：使用地图库如basemap或者folium，可以将AIS数据中的船舶位置点绘制在地图上，以显示船舶在海洋中的实时位置。 2. 航线可视化：通过将船舶的历史位置点用线条连接起来，可以绘制出船舶的航线轨迹。这可以帮助分析船舶的移动模式和航线选择。 3. 船舶状态可视化：AIS数据中通常包含了船舶的速度、航向等信息。可以使用柱形图、折线图等方式将这些数据可视化，以便更好地理解和分析船舶的状态变化。 4. 船舶密度热力图：将AIS数据中的船舶位置点进行聚类，并使用热力图展示各个聚类区域的密度变化，可以帮助我们了解船舶活动的热点区域。 5. 船舶速度分布直方图：根据AIS数据中的船舶速度信息，可以创建直方图，以展示船舶速度的分布情况。这有助于了解船舶的运行状态和速度特征。 使用Python进行AIS数据的可视化可以帮助我们更好地理解和分析船舶的行为模式、流量分布以及异常情况。同时，Python具有丰富的数据处理和可视化库，使得我们可以轻松地实现对AIS数据的可视化分析。 ### 回答2： AIS数据是指船舶自动识别系统（Automatic Identification System）所产生的船舶信息数据。使用Python进行AIS数据的可视化可以帮助我们更好地理解和分析船舶活动、交通流量等情况。 要进行AIS数据可视化，首先需要获取AIS数据。可以通过各种途径获得，例如航运公司的数据提供商、船舶跟踪网站等。获取到AIS数据后，我们可以使用Python的数据处理库（例如Pandas）来读取和处理数据。 在数据处理阶段，我们可以对AIS数据进行筛选、清洗和预处理。例如，可以根据时间、地理位置等条件筛选出特定区域、特定时间段的数据。同时，我们还可以将AIS数据与其他地理信息数据（例如地图数据）进行整合，以便进行更全面的可视化分析。 接下来，我们可以使用Python的数据可视化库（例如Matplotlib、Seaborn）来进行AIS数据的可视化。常见的可视化方式包括散点图、折线图、热力图等。例如，我们可以使用散点图来展示船舶在不同时间和地理位置的分布情况，以及船舶的速度和航向等信息。同时，我们也可以使用折线图来展示船舶的轨迹和航线等。 此外，我们还可以进行更高级的可视化分析，例如基于AIS数据的航行路径规划、船舶活动热点分析等。这些分析可以帮助航运公司、港口管理机构等从AIS数据中获得更多有价值的信息，并支持相关决策的制定和优化。 总之，利用Python进行AIS数据的可视化可以帮助我们更好地理解和分析船舶活动情况。通过适当选择和应用数据处理和可视化工具，我们可以更直观地展示AIS数据的特征和规律，为相关行业和领域提供更好的决策支持。 ### 回答3： AIS数据（船舶自动识别系统）是一种用于船舶位置和运行状态的全球性信息系统。通过AIS数据，可以获取船舶的位置、航向、航速、船名等信息。将AIS数据进行可视化是一种将数据以图形化形式展示的方法，能够更直观地了解船舶的位置和运行状态。 Python是一种功能强大的编程语言，拥有丰富的数据处理和可视化库。在Python中，可以使用著名的数据处理库pandas来处理AIS数据。首先，我们可以使用pandas读取AIS数据，并对数据进行清洗和整理，剔除无效或重复的数据。 接着，可以使用Python的可视化库matplotlib对AIS数据进行可视化。使用matplotlib可以绘制折线图、散点图、热力图等多种图表，以直观地展示船舶的位置和运行状态。例如，可以通过绘制散点图来表示船舶在海上的分布情况，使用不同的颜色或大小来表示船舶的不同属性。 此外，还可以使用Python的地理信息处理库geopandas来将AIS数据与地理信息数据进行融合，实现更丰富的可视化效果。例如，可以将AIS数据与地图数据进行叠加，以在地图上显示船舶的位置和运行路径。 综上所述，通过使用Python进行AIS数据可视化，我们可以更直观地了解船舶的位置和运行状态。这不仅有助于海事监管和船舶管理，还可以提供有关船舶运输和航行安全的重要信息。

python ais数据解析

Python是一种强大的编程语言，可用于解析和处理AIS（Automatic Identification System）数据。 AIS是一种自动识别系统，广泛用于航海领域。它通过无线电向其他船只和岸上站台发送和接收信息，以确保船只间的安全和通信。AIS数据包括船只的位置、速度、航向以及其他关键信息。 Python提供了许多库和工具，用于解析和处理AIS数据。例如，可以使用Python的socket库来建立与AIS接收器的网络连接，并接收实时的AIS数据流。然后，使用适当的AIS数据格式和协议进行解析和分析。 此外，Python还可以使用各种库和模块来处理和可视化AIS数据。例如，可以使用pandas库来处理和分析大量的AIS数据，进行数据清洗、转换和统计。还可以使用matplotlib、seaborn等库来绘制AIS数据的图表和可视化。 除了基本的解析和处理外，Python还可以与其他航海工具和平台集成，进一步扩展和应用AIS数据。例如，可以将解析后的AIS数据与地理信息系统（GIS）工具进行集成，以在地图上显示船只位置和轨迹。 总之，Python是一种强大的工具，适合解析和处理AIS数据。它提供了许多库和工具，用于处理、分析和可视化AIS数据，并可以与其他航海工具和平台集成，以满足各种应用需求。

如何对AIS数据清洗和特征提取

对于AIS数据清洗，可以采取以下步骤：首先，去除重复数据和无效数据，例如船舶ID、时间戳等；其次，对于缺失数据，可以采用插值法进行填充；最后，对于异常数据，可以采用统计学方法或者机器学习方法进行处理。 对于特征提取，可以从以下几个方面入手：首先，可以提取船舶的基本信息，例如船舶类型、船舶长度、船舶宽度等；其次，可以提取船舶的运动状态信息，例如航速、航向、转向率等；最后，可以提取船舶的交通行为信息，例如船舶的交通密度、航线等。通过对这些特征进行提取和分析，可以更好地理解船舶的行为和运动规律，为后续的船舶运动预测和路径规划提供支持。

python基于ais数据的船舶轨迹修复方法研究代码

Python基于AIS数据的船舶轨迹修复方法研究代码可以包括以下几个方面的内容： 1. 数据预处理：首先需要加载AIS数据，并对数据进行预处理。可以使用Python中的pandas库或者numpy库来读取和处理数据，包括数据清洗、去重、数据类型转换等操作。 2. 轨迹分段：根据AIS数据中的船舶标识（MMSI）对数据进行分段，将同一个船舶的数据归为一组。可以使用Python中的groupby函数或者自定义函数来实现这一步骤。 3. 轨迹修复算法：根据船舶轨迹数据中的时间戳和位置信息，可以使用插值算法来对数据进行修复。常用的插值算法包括线性插值、样条插值等。可以使用Python中的scipy库或者numpy库中的插值函数来实现。 4. 轨迹可视化：修复完成后，可以使用Python中的matplotlib库或者其他可视化库将修复后的轨迹数据进行可视化展示。可以绘制轨迹线路图、轨迹点的散点图等。 5. 性能评估：修复完成后，可以对修复后的轨迹数据进行性能评估。可以计算修复前后的位置误差、轨迹长度等指标，评估修复算法的效果。 综上所述，Python基于AIS数据的船舶轨迹修复方法研究代码包括数据预处理、轨迹分段、轨迹修复算法、轨迹可视化和性能评估等步骤。通过这些步骤可以实现对AIS数据中的船舶轨迹进行修复和可视化展示，并对修复算法进行性能评估。

AIS数据聚类并展示到地图上的python代码

下面是一个使用Python和folium库展示AIS数据聚类的示例代码： python import pandas as pd import folium from folium.plugins import MarkerCluster # 读取AIS数据 ais_data = pd.read_csv('ais_data.csv') # 创建地图 map_ais = folium.Map(location=[ais_data['lat'].mean(), ais_data['lon'].mean()], zoom_start=10) # 创建标记聚类器 marker_cluster = MarkerCluster().add_to(map_ais) # 将每个数据点添加到标记聚类器中 for row in ais_data.itertuples(): folium.Marker(location=[row.lat, row.lon]).add_to(marker_cluster) # 展示地图 map_ais 这段代码假设你已经有一个名为ais_data.csv的AIS数据文件，其中包含lat和lon列，分别代表每个数据点的纬度和经度。代码将使用folium库创建一个地图，并将每个数据点作为标记添加到标记聚类器中。最终，你将获得一个交互式地图，其中聚类的标记可以缩放和拖动。

怎么用pytorch建立框架预测AIS数据轨迹

要使用 PyTorch 建立模型预测 AIS 数据轨迹，一般需要进行以下步骤： 1. 数据处理：将 AIS 数据进行清洗、处理和转换，使其能够被神经网络所接受。 2. 构建模型： 使用 PyTorch 构建神经网络模型，一般可以选择 LSTM、GRU 等适合序列数据处理的模型。 3. 模型训练：使用 AIS 数据训练模型，根据训练结果对模型进行调整。 4. 模型预测：使用模型进行 AIS 数据的预测，得出轨迹。 下面是一些代码示例，帮助你更好地理解如何使用 PyTorch 来预测 AIS 数据轨迹： python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size=1, hidden_size=10, num_layers=1, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(100): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader))) # 预测轨迹 inputs = torch.Tensor(test_data).unsqueeze(0) outputs = net(inputs) trajectory = outputs.squeeze().data.numpy().tolist() 这是一个简单的 PyTorch 模型代码示例，实现了使用 LSTM 模型对 AIS 数据轨迹进行预测。需要注意的是，这只是一个示例，实际应用中需要根据具体需求进行调整。

基于python的船舶航行ais大数据爬取与分析

基于Python的船舶航行AIS大数据爬取与分析涉及以下几个关键步骤： 1. 数据爬取：使用Python中的网络爬虫库，如BeautifulSoup或Scrapy，从船舶AIS相关的网站或API中获取数据。这些数据包括船舶的实时位置、速度、方向、航行状态等。 2. 数据清洗与预处理：对于获取的原始数据进行清洗和预处理，去除重复、缺失或无效的数据，并对数据进行格式转换、标准化和归一化处理，以方便后续的分析。 3. 数据存储与管理：将处理后的数据存储到适当的数据库管理系统（如MySQL或MongoDB）中，以便后续的查询与分析操作。使用Python的数据库访问库（如SQLAlchemy）来实现与数据库的交互。 4. 数据分析与可视化：使用Python的数据分析库（如Pandas、NumPy和SciPy）对航行AIS大数据进行统计分析和挖掘。通过计算平均速度、航行距离、船舶密度等指标，揭示船舶航行的规律和趋势。同时，基于Matplotlib或Seaborn等可视化库，绘制直方图、散点图、热力图等图表，对分析结果进行直观展示。 5. 数据挖掘与预测建模：通过数据挖掘技术，如聚类、分类、关联规则挖掘等，发现隐含在船舶AIS数据中的规律和关联性。利用机器学习算法，如决策树、支持向量机或神经网络，构建预测模型，实现对船舶航行状态、船舶碰撞风险等的预测和警报。 基于Python的船舶航行AIS大数据爬取与分析，可以帮助船舶管理者、海事监管部门等了解船舶运行情况、监测船舶安全、优化船舶路线等，为船舶运营和海上安全提供有力支持。
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