根据地铁刷卡数据集计算OD的Python代码

计算地铁刷卡数据集的OD需要先对数据进行预处理，将数据转换为OD矩阵。以下是一个简单的Python代码示例：

import pandas as pd

# 读取刷卡数据集
data = pd.read_csv('subway_data.csv')

# 提取进站和出站数据
in_data = data[data['type'] == 0]
out_data = data[data['type'] == 1]

# 将进站和出站数据按照时间和地铁站点排序
in_data = in_data.sort_values(by=['time', 'stationID'])
out_data = out_data.sort_values(by=['time', 'stationID'])

# 将进站和出站数据按照时间和地铁站点合并
data = pd.merge(in_data, out_data, on=['time', 'userID'])

# 计算OD矩阵
od_matrix = data.groupby(['in_stationID', 'out_stationID']).size().unstack(fill_value=0)

# 输出OD矩阵
print(od_matrix)

在这个示例中，我们首先读取了刷卡数据集，然后提取了进站和出站数据。接着，我们将进站和出站数据按照时间和地铁站点排序，并且按照时间和地铁站点合并。最后，我们使用`groupby`函数计算了OD矩阵，并输出了结果。