#本关任务: #请读取地铁站点进出站客流数据表(Data.xlsx),表结构字段如下: # 站点编号、日期、时刻、进站人数、出站人数 #完成以下任务: #1)取出第0列,通过去重的方式获得地铁站点编号列表,记为code #2)采用

时间: 2023-12-06 16:44:04 浏览: 127

西安市地铁预测数据

西安地铁预测数据涉及的是城市公共交通领域的一个重要议题，主要目标是通过分析历史数据来预测未来地铁线路的客流量，以支持城市交通规划、运营管理和决策。在这个项目中，我们可以看到几个关键的文件，它们共同构成了数据处理和模型训练的流程。 1. **lstmmoxing.data-00000-of-00001**：这是一个分片的数据文件，可能是大型数据集的一部分，通常用于分布式处理或存储。这种文件名格式暗示了它可能是一个由多个部分组成的大文件，每个部分都有一个唯一的标识符（在这种情况下是`-of-00001`）。 2. **lstmmoxing.index**：这可能是一个索引文件，用于快速定位数据文件中的特定记录或块，这对于大数据的高效读取和处理至关重要。 3. **lstm.py** 和 **gru.py**：这两个文件是基于深度学习的源代码，分别实现了长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这两种都是递归神经网络（RNN）的变体，特别适合处理序列数据，如时间序列的地铁客流量数据。 4. **数据分析.py**：这个文件包含了数据预处理和探索性数据分析的代码，可能包括数据清洗、缺失值处理、统计分析和可视化等步骤。 5. **data_read.py**：这个脚本用于读取数据，可能是从Excel文件（如`西安市地铁线客流量数据.xlsx`）或其他数据源中提取数据，进行初步处理，以便进一步的建模工作。 6. **metra.py**：可能是一个实现特定交通数据处理算法或者模型的模块，如METRA模型，这是一种常用于交通需求预测的模型。 7. **西安市地铁线客流量数据.xlsx**：这是核心数据来源，包含西安市地铁线路的历史客流量信息，可能按日期、站点、时间段等维度组织，是构建预测模型的基础。在实际操作中，首先会使用`data_read.py`读取和处理`西安市地铁线客流量数据.xlsx`，然后在`数据分析.py`中进行深入的数据理解。接着，`lstm.py`和`gru.py`中的模型会被用来训练，基于处理后的数据构建预测模型。可能通过`metra.py`或其他模型与LSTM或GRU的预测结果进行比较，以评估哪种方法在预测地铁客流量上更有效。整个过程可能涉及到特征工程、模型选择、参数调优等多个环节，最终目的是提高预测准确性和实用性。

Python的Pandas库，读取Excel表格数据，并将数据存储到名为"df"的DataFrame对象中 #3)筛选出第1列日期为"2021-01-01"的数据，并将结果存储到名为"df_0101"的DataFrame对象中 #4)在"df_0101"中新增一列"进出站总人数"，该列数据为"进站人数"与"出站人数"之和 #5)按照"进出站总人数"对"df_0101"进行降序排列，并将前10行数据输出

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#本关任务: #请读取地铁站点进出站客流数据表(Data.xlsx),表结构字段如下: # 站点编号、日期、时刻、进站人数、出站人数 #完成以下任务: #1)取出第0列,通过去重的方式获得地铁站点编号列表,记为code #2)采用

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