import pandas as pd txt_data = pd.read_table('C:/Users/gongrui/Desktop/metro_data.txt',encoding='utf-8') txt_data.to_csv('data.txt') data = open('C:/Users/gongrui/PycharmProjects/pythonProject/data.txt') data.columns=['卡号','进站编号','进站时间','出站编号','出站时间','出站线路'] with open('C:/Users/gongrui/PycharmProjects/pythonProject/data.txt','r',encoding='utf-8') as fin: data = fin.readlines() data = data[data['出站时间'] > data['进站时间']] data['duration'] = data['出站时间'] - data['进站时间'] data = data[data['duration'] >= pd.Timedelta(minutes=5)] import pandas as pd data['进站时间'] = pd.to_datetime(data['进站时间']) data['出站时间'] = pd.to_datetime(data['出站时间']) morning_peak_data = data[(data['进站时间'].dt.hour >= 7) & (data['进站时间'].dt.hour < 9)] evening_peak_data = data[(data['进站时间'].dt.hour >= 17) & (data['进站时间'].dt.hour < 19)] morning_peak_count = len(morning_peak_data) evening_peak_count = len(evening_peak_data) data['time'] = pd.to_datetime(data['time']) data.set_index('time', inplace=True) grouped_data = data.resample('30T') in_counts = grouped_data['inNums'].sum() out_counts = grouped_data['outNums'].sum() for i in range(len(in_counts)): print('时间段:{} - {},进站人数总数:{},出站人数总数:{}'.format(in_counts.index[i].time(), (in_counts.index[i] + pd.Timedelta(minutes=30)).time(), in_counts[i], out_counts[i])) in_top10 = data.groupby('卡号')['inNums'].sum().nlargest(10) out_top10 = data.groupby('卡号')['outNums'].sum().nlargest(10) print('全天进站人数最多的 10 个车站:') for i in range(len(in_top10)): print('进站编号:{},进站人数:{}'.format(in_top10.index[i], in_top10[i])) print('全天出站人数最多的 10 个车站:') for i in range(len(out_top10)): print('出站编号:{},出站人数:{}'.format(out_top10.index[i], out_top10[i]))
时间: 2023-10-06 07:05:23 浏览: 51
这段代码主要是对地铁刷卡数据进行处理和分析,包括数据读取、数据清洗、数据分析和结果展示等。具体来说,代码通过读取名为'metro_data.txt'的数据文件,将其转换为csv格式,并对数据进行处理,包括筛选有效数据、计算进出站时长、按时间段分组统计进出站人数、按卡号分组统计进出站人数等。最后输出分析结果,包括高峰时段进出站人数、全天进出站人数最多的车站等信息。
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解释这段代码:import pandas as pd diabetes_data=pd.read_csv("./Data/diabetes.csv") print(diabetes_data)
这段代码使用了pandas库中的read_csv函数来读取一个名为diabetes.csv的文件,并将其存储在一个名为diabetes_data的变量中。接着,代码使用print函数将读取的数据打印出来。这段代码的作用是读取并展示diabetes.csv文件中的数据。
import pandas as pd df = pd.read_table('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/3023/American_USCS_cancers.txt') leukemia_data = df[df['Leukemias'].notnull()]
非常抱歉,我的回答中出现了错误。正确的代码应该是:
```
import pandas as pd
df = pd.read_table('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/3023/American_USCS_cancers.txt')
leukemia_data = df[df['Leukemias'] != '-']
```
这里使用 `!=` 操作符来判断 'Leukemias' 这一列的值是否为非空字符串 '-',如果不是,则将该行筛选出来。最终的结果 `leukemia_data` 就是您所需要的列名为 'Leukemias' 且非空的所有行。
再次感谢您的提醒和指正。如果您有任何其他问题,请随时问我。