请详细说明如何使用Python对城市轨道交通数据进行处理和可视化，并确保图表具有交互性。

针对您提出的如何使用Python处理和可视化城市轨道交通数据的问题，我推荐您查阅《中国城市轨道交通数据可视化分析源码解析》。这份资源详细讲解了如何利用Python进行数据的收集、清洗、整合和分析，并通过可视化的手段直观展示城市轨道交通的各个方面。

参考资源链接：[中国城市轨道交通数据可视化分析源码解析](https://wenku.csdn.net/doc/1yg0rsmff8?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，您需要对Python有一个基本的掌握，尤其是对数据处理库如Pandas、NumPy的使用，以及数据可视化库如matplotlib、seaborn或plotly的熟练应用。这将帮助您在处理原始数据和生成图表方面打下坚实的基础。

接下来，按照以下步骤进行城市轨道交通数据的可视化分析：

1. 数据收集：您可以从官方网站、政府数据平台或其他可靠的数据源获取轨道交通相关的数据集。这可能包括列车时刻表、站点数据、乘客流量、运行图等。

2. 数据清洗：使用Pandas等库对数据集进行清洗，确保数据的质量，处理缺失值、异常值和数据格式问题。

3. 数据整合：根据分析需求，将来自不同来源的数据进行合并、转换，以便进行统一分析。

4. 数据分析：根据项目需求进行数据统计分析，可能包括计算平均运行速度、站点间时间间隔、乘客流量高峰时段等。

5. 数据可视化：利用可视化工具将分析结果转化为图表，如折线图展示时间序列数据、热力图分析站点间流量分布等。

6. 交互式图表：使用plotly等库创建交互式图表，用户可以通过缩放、悬停等动作获得更多信息，提升用户体验。

整个过程中的关键在于理解数据的结构和含义，以及选择合适的可视化方法。项目中的源码会提供具体的实现细节，包括数据预处理的脚本、可视化分析的代码片段以及交互式图表的构建方法。

在完成以上步骤后，您还将需要编写项目文档来记录每个环节的实施过程、结果和遇到的问题，确保其他人能够理解和复现您的工作。

建议您在完成项目后，进一步探索如何扩展此项目的功能，例如增加更多的数据源、引入机器学习技术预测轨道交通的未来趋势，或者改进用户界面，使其更加友好和直观。

通过《中国城市轨道交通数据可视化分析源码解析》的指导，您可以掌握Python在数据处理和可视化领域的强大能力，并通过实际项目提升自己的专业技能。

参考资源链接：[中国城市轨道交通数据可视化分析源码解析](https://wenku.csdn.net/doc/1yg0rsmff8?spm=1055.2569.3001.10343)