现在更改一下需求，要求分别对每一个细致类别进行分类，如”一型客车“等

如果你需要将数据细分为更具体的类别，比如“一型客车”、“二型客车”等，你需要创建一个新的列，直接基于`vehicletype`列的具体数值。以下是修改后的步骤：

1. 首先，在数据集中添加一个新的列，比如`specific_vehicle_type`，根据`vehicletype`的值填充相应的类别名称：

   specific_types_dict = {1: '一型客车', 2: '二型客车', ...} # 类别的映射字典，包含所有细化的类型

   df1['specific_vehicle_type'] = df1['vehicletype'].map(specific_types_dict)

2. 然后，再次按这个新的`specific_vehicle_type`列进行分组：

   grouped_data = df1.groupby('specific_vehicle_type')

3. 对于每个细化的类别，你可以获取特定的信息：

   for key, group in grouped_data:
       print(f"{'-' * 20} {key}")
       print(group[['gantryid', 'vehicleplate', 'passid', 'transtime']].describe())

这将为每个细分的车辆类型生成详细的统计信息。

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用Java做一个简易收费站对客车和货车进行不同收费

好的，这个问题可以回答。以下是一个简单的Java代码示例，用于计算客车和货车的不同收费：

import java.util.Scanner;

public class TollBooth {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner input = new Scanner(System.in);
        System.out.print("请输入车型（1表示客车，2表示货车）：");
        int type = input.nextInt();
        System.out.print("请输入车重（单位：吨）：");
        double weight = input.nextDouble();
        double fee = 0;
        if (type == 1) {
            fee = 10 + weight * 2;
        } else if (type == 2) {
            fee = 20 + weight * 5;
        }
        System.out.println("收费金额为：" + fee + "元");
    }
}

这个程序会要求用户输入车型和车重，然后根据不同的车型和车重计算出收费金额。客车的收费标准是10元起步费加上每吨2元，货车的收费标准是20元起步费加上每吨5元。

数据集——车辆分类数据,每个类别的后20-30%当作测试集 l 分别属于汽车、客车和货

车辆分类数据是指用于识别车辆类型的数据集。它包括了汽车、客车和货车等不同类别的车辆。为了评估和验证车辆分类模型的性能，我们需要将数据集分为训练集和测试集。

根据题目的要求，每个类别的后20-30%被划分为测试集。这意味着我们需要将汽车、客车和货车数据按照类别进行排序，然后将后20-30%的数据划分为测试集，剩余的数据作为训练集。

具体操作流程如下：
1. 将车辆分类数据按照类别进行分类，例如将所有的汽车放在一起，所有的客车放在一起，所有的货车放在一起。
2. 计算每个类别数据的总量，然后根据总量计算后20-30%的数据量并记录下来。
3. 将每个类别的数据按照某种排序方式排序，例如按照时间先后顺序排序。
4. 根据计算得到的测试集数据量，从每个类别的末尾取相应数量的数据作为测试集，将其从原数据集中删除。
5. 剩余的数据即为训练集，可以用于训练和构建车辆分类模型。

这样，我们就得到了包含训练集和测试集的车辆分类数据集。训练集可以用于模型参数的学习和调整，测试集可以用于模型性能的评估和验证。通过合理的划分和使用数据集，能够帮助我们更准确地进行车辆分类任务。