交通大数据分析课设代码

交通大数据分析是一个复杂而实用的领域，课程设计通常会涉及到数据采集、预处理、分析模型以及可视化展示等多个环节。以下是一个简化的交通大数据分析课设代码示例框架：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
from geopy.distance import great_circle

# 1. 数据获取与预处理
def load_data(filename):
    df = pd.read_csv(filename, parse_dates=['timestamp'])
    # 处理缺失值，标准化时间戳，可能需要提取地理信息（经纬度）
    df['distance'] = great_circle(df['origin'], df['destination']).km
    return df

# 2. 数据清洗和特征工程
def preprocess_data(df):
    df['hour'] = df['timestamp'].dt.hour
    df['day_of_week'] = df['timestamp'].dt.dayofweek
    # 其他特征提取如天气条件、季节等
    return df.dropna()

# 3. 数据分析
def traffic_analysis(df):
    scaled_df = StandardScaler().fit_transform(df[['distance', 'hour', 'day_of_week']])
    kmeans = KMeans(n_clusters=4)  # 假设我们用4个簇进行聚类
    kmeans.fit(scaled_df)
    clusters = kmeans.labels_
    # 分析各集群的特性，比如高峰时段、交通流量等

# 4. 结果可视化
def visualize_results(df, clusters):
    plt.scatter(df['distance'], df['hour'], c=clusters)
    plt.xlabel('Distance')
    plt.ylabel('Hour')
    plt.title('Traffic Patterns by Clusters')
    plt.show()

# 主函数
def main():
    data = load_data('traffic_data.csv')
    cleaned_data = preprocess_data(data)
    analysis = traffic_analysis(cleaned_data)
    visualize_results(cleaned_data, analysis)

if __name__ == '__main__':
    main()