如何用python从交通数据(excel 文件)中获取道路交通数据，数据为某道路断面的每日交通量及日平均车速，总计三百多天，分别画出每日交通流量与日平均车速的折线图。

首先，你需要安装一些必要的Python库，如pandas用于处理Excel文件，matplotlib用于绘制图表，以及openpyxl（如果直接读取xlsx文件）。以下是步骤：

1. 安装所需库（如果还没有安装）：

pip install pandas matplotlib openpyxl

2. 导入所需的库并加载Excel文件：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 使用pandas读取Excel文件
excel_file = 'your_traffic_data.xlsx'
data = pd.read_excel(excel_file, engine='openpyxl')

假设你的数据表名为"TrafficData"，并且交通量列名是"Daily_Volume"，日平均车速列名是"Average_Speed"。

3. 数据预处理：

# 检查数据是否存在缺失值，并进行清理
data = data.dropna(subset=['Daily_Volume', 'Average_Speed']) 

# 将日期列转换为datetime类型以便排序和绘制
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
data.set_index('Date', inplace=True)

4. 绘制折线图：

# 创建两个子图，一个用于每日交通流量，另一个用于日平均车速
fig, (volume_ax, speed_ax) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(10, 8))

# 绘制每日交通流量折线图
volume_ax.plot(data.index, data['Daily_Volume'], label='Daily Volume')
volume_ax.set_title('Daily Traffic Flow Over Time')
volume_ax.legend()

# 绘制日平均车速折线图
speed_ax.plot(data.index, data['Average_Speed'], label='Average Speed')
speed_ax.set_title('Average Speed per Day')
speed_ax.legend()

# 调整图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

完成上述操作后，你应该就能看到包含每日交通流量和日平均车速折线图的图表了。记得将'your_traffic_data.xlsx'替换为实际的文件路径。