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：

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。

相关问题

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：

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数据聚类并展示到地图上的python代码

### 回答1：
下面是一个使用Python和folium库展示AIS数据聚类的示例代码：

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。

### 回答2：
下面是用Python进行AIS数据聚类并展示到地图上的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.cluster import KMeans
import folium

# 读取AIS数据
ais_data = pd.read_csv('ais_data.csv')

# 数据清洗和预处理
ais_data_cleaned = ais_data.dropna(subset=['latitude', 'longitude'])
ais_data_cleaned['latitude'] = ais_data_cleaned['latitude'].astype(float)
ais_data_cleaned['longitude'] = ais_data_cleaned['longitude'].astype(float)

# 聚类算法-KMeans
k = 5  # 聚类数量
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(ais_data_cleaned[['latitude', 'longitude']])

# 聚类结果
ais_data_cleaned['cluster'] = kmeans.labels_

# 绘制地图
map_center = [ais_data_cleaned['latitude'].mean(), ais_data_cleaned['longitude'].mean()]
map_zoom = 10
map_clusters = folium.Map(location=map_center, zoom_start=map_zoom)
colors = sns.color_palette("husl", k).as_hex()

for row in ais_data_cleaned.iterrows():
    folium.CircleMarker(location=[row[1]['latitude'], row[1]['longitude']],
                        radius=2,
                        color=colors[row[1]['cluster']],
                        fill=True,
                        fill_color=colors[row[1]['cluster']]
                        ).add_to(map_clusters)

# 保存地图
map_clusters.save('ais_clusters_map.html')

这段代码实现了以下功能：
1. 读取AIS数据并进行清洗和预处理，确保数据中的经纬度信息完整。
2. 使用KMeans算法对数据进行聚类操作，指定聚类数量为k。
3. 将聚类结果添加到数据集中，并为每个簇分配一个标签。
4. 使用folium库创建一个地图，将每个数据点以圆形标记的形式展示在地图上，根据聚类结果使用不同的颜色进行区分。
5. 将生成的地图保存为HTML文件。

请注意，上述代码中的ais_data.csv是一个包含AIS数据的CSV文件，需要确保文件路径与代码中的路径一致。另外，为了运行代码，需要安装pandas、numpy、matplotlib、seaborn、scikit-learn和folium等Python库。