CSV转为GIS轨迹数据

### 如何将CSV文件转换为GIS轨迹数据

#### 使用Python和GeoPandas库实现转换

为了将CSV文件中的出租车轨迹数据转换成GIS兼容的格式，可以采用Python编程语言及其地理空间分析库——GeoPandas。该过程涉及读取原始CSV文件、创建几何对象并保存到新的Shapefile或其他矢量格式中。

import pandas as pd
from shapely.geometry import Point, LineString
import geopandas as gpd

# 加载CSV数据
data = pd.read_csv('taxi_trajectories.csv')

# 清洗数据，移除任何不符合预期模式的数据条目[^1]
cleaned_data = data.dropna().drop_duplicates()

# 转换经纬度单位由度至弧度以便后续计算距离等操作时更精确[^2]

def deg_to_rad(degrees):
    pi_on_180 = 0.017453292519943295
    return degrees * pi_on_180

cleaned_data['start_lon'] = cleaned_data['start_longitude'].apply(deg_to_rad)
cleaned_data['start_lat'] = cleaned_data['start_latitude'].apply(deg_to_rad)

# 创建Shapely Points表示每段行程起始位置
geometry_starts = [Point(xy) for xy in zip(cleaned_data.start_lon, cleaned_data.start_lat)]

# 如果有目的地坐标也做相同处理...
if 'end_longitude' in cleaned_data.columns and 'end_latitude' in cleaned_data.columns:
    cleaned_data['end_lon'] = cleaned_data['end_longitude'].apply(deg_to_rad)
    cleaned_data['end_lat'] = cleaned_data['end_latitude'].apply(deg_to_rad)
    
    geometry_ends = [Point(xy) for xy in zip(cleaned_data.end_lon, cleaned_data.end_lat)]
else:
    # 或者仅基于起点构建LineStrings如果只有单点信息则跳过此步
    pass

# 构建Linestring代表完整的路径(如果有终点的话)
lines = []
for i in range(len(geometry_starts)):
    try:
        line = LineString([geometry_starts[i], geometry_ends[i]])
        lines.append(line)
    except NameError:
        break

gdf_lines = gpd.GeoDataFrame(data=cleaned_data[['timestamp']], geometry=lines)

# 设置CRS (这里假设WGS84 EPSG:4326)
gdf_lines.crs = "EPSG:4326"

# 导出为shapefile或者其他支持的空间数据库格式
output_path = './processed_taxi_tracks.shp'
gdf_lines.to_file(output_path)

通过上述方法，可以从简单的表格型CSV文件出发，经过一系列变换最终得到可用于地图展示或进一步空间分析的标准GIS数据集。