交通流数据处理分析代码

交通流数据处理分析通常涉及收集、清洗、整合和深度分析大规模的交通传感器数据，如车流量、速度、行驶方向等。在编写这类代码时，可能会使用到以下技术和库：

1. **数据采集**：使用API（如公共交通API或GPS数据）或者读取文件（比如CSV或JSON），Python的`pandas`库常用于这个阶段。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('traffic_data.csv')

2. **数据清洗**：处理缺失值、异常值和格式错误。例如，可以使用`pandas`的`dropna()`、`fillna()`和`replace()`函数。

data = data.dropna() # 删除含有缺失值的行
data = data[data['speed'] > 0] # 筛选合理的速度范围

3. **数据预处理**：将原始数据转化为适合分析的形式，可能需要时间序列分析或特征工程。`pandas`配合`datetime`模块可以轻松处理时间序列。

data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])
data.set_index('timestamp', inplace=True)

4. **数据分析**：使用统计学方法、机器学习或数据可视化库（如`matplotlib`、`seaborn`或`plotly`）探索流量模式、拥堵点等。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
data.groupby(data.index.hour)['flow'].mean().plot()

5. **实时分析**（如果涉及到）：可能还需要设置滚动窗口或者滑动窗口来进行实时流量监控。

window_size = 60 * 15 # 15分钟窗口
rolling_avg = data['flow'].rolling(window=window_size).mean()