用Python编写OD调查数据分析程序

由于OD调查数据的复杂性，编写一个完整的数据分析程序需要考虑很多因素。以下是一个基本结构，可以根据需要进行修改和扩展。

1. 导入数据

首先需要导入OD调查数据，通常为Excel或CSV格式。可以使用Pandas库中的read_excel或read_csv函数进行导入。

import pandas as pd

# 导入Excel文件
df = pd.read_excel('OD调查数据.xlsx')
# 导入CSV文件
df = pd.read_csv('OD调查数据.csv')

2. 数据清洗

导入数据后需要进行数据清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等等。可以使用Pandas库中的drop_duplicates、fillna、astype等函数进行数据清洗。

# 去除重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 处理缺失值
df.fillna(0, inplace=True)
# 转换数据类型
df['出发时间'] = pd.to_datetime(df['出发时间'])

3. 数据分析

完成数据清洗后，就可以进行数据分析了。根据需要，可以进行各种分析，例如计算OD之间的距离、分析出发时间和到达时间的分布等等。可以使用NumPy、SciPy、matplotlib等库进行数据分析和可视化。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算OD之间的距离
df['距离'] = np.sqrt((df['出发经度'] - df['到达经度'])**2 + (df['出发纬度'] - df['到达纬度'])**2)
# 绘制出发时间的分布
plt.hist(df['出发时间'].dt.hour, bins=24)
plt.xlabel('Hour')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

4. 结果输出

最后需要将分析结果输出，可以保存为Excel或CSV格式，也可以输出为图表或PDF文件。

# 保存为Excel文件
df.to_excel('OD调查数据_分析结果.xlsx', index=False)
# 绘制OD之间距离的分布图
plt.hist(df['距离'], bins=50)
plt.xlabel('Distance')
plt.ylabel('Count')
plt.savefig('OD距离分布图.png')