python 交通数据分析案例

### Python 交通数据分析实例

#### 数据获取与准备
为了进行有效的交通数据分析，通常会从多个渠道收集数据。这些数据可能来自政府公开资源、传感器网络或其他第三方服务。例如，在城市环境中，可以从交通管理部门获取交通事故报告、车流量统计以及公共交通运营情况等信息。

import pandas as pd

# 假设有一个CSV文件包含了某城市的每日平均车流记录
traffic_data = pd.read_csv('daily_traffic_volume.csv')
print(traffic_data.head())

#### 探索性数据分析 (EDA)
通过初步的数据探索可以帮助理解数据特征并发现潜在的趋势或异常点。对于交通数据而言，这一步骤有助于识别高峰时段、拥堵路段等问题区域。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(traffic_data['date'], traffic_data['volume'])
plt.title('Daily Traffic Volume Over Time')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Traffic Volume')
plt.show()

#### 特征工程
基于原始数据创建新的变量能够增强模型的表现力。比如计算每周的工作日/周末差异、节假日影响因子或是天气条件对道路状况的影响程度等。

from datetime import datetime

def add_features(df):
    df['day_of_week'] = df['date'].apply(lambda x: datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d').weekday()) # 添加星期几的信息
    df['is_holiday'] = ... # 这里可以根据实际情况填充是否为假日的逻辑判断
    
add_features(traffic_data)

#### 预测建模
构建预测模型是解决实际问题的关键部分之一。针对不同的业务需求可以选择合适的机器学习算法来进行训练和测试。例如，如果目的是预测未来的交通流量，则可以考虑使用时间序列分析方法；而当关注于事故风险评估时，则更适合应用分类器来区分高危场景与其他正常状态之间的区别[^3]。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = traffic_data[['hour', 'day_of_week', 'is_holiday']]  
y = traffic_data['volume']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

model = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)