python实现交通安全数据分析的实例

以下是一个简单的交通安全数据分析的Python实例，假设我们有一个包含交通事故数据的CSV文件，其中每行包含日期、时间、地点、伤亡人数等信息。

首先，我们需要使用Pandas库读取CSV文件并将其转换为一个数据框：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('traffic_accidents.csv')

接下来，我们可以使用Pandas的各种方法来对数据进行分析和可视化。例如，我们可以计算每个月的交通事故数量：

# 将日期列转换为日期时间格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 计算每个月的事故数量
monthly_counts = df.resample('M', on='date').size()

# 可视化每个月的事故数量
monthly_counts.plot(kind='bar', figsize=(10, 6), xlabel='Month', ylabel='Number of accidents')

我们还可以使用Pandas的groupby方法来按地点分组并计算每个地点的平均伤亡人数：

# 按地点分组并计算平均伤亡人数
location_stats = df.groupby('location').agg({'injured': 'mean', 'killed': 'mean'})

# 可视化地点和平均伤亡人数
location_stats.plot(kind='scatter', x='killed', y='injured', figsize=(10, 6))

最后，我们可以使用Seaborn库来可视化伤亡人数和事故时间的关系：

import seaborn as sns

# 将时间转换为小时
df['hour'] = df['time'].str[:2].astype(int)

# 可视化事故时间和伤亡人数的关系
sns.scatterplot(data=df, x='hour', y='injured', hue='killed', size='vehicles', sizes=(20, 200))

这只是一个简单的例子，实际上可以进行更复杂的数据分析和可视化，以探索交通安全数据中的趋势和模式。