AIS数据清洗的python代码

以下是一个简单的Python代码示例，可用于清洗AIS数据：

import pandas as pd

# 读取AIS数据文件（csv格式）
ais_data = pd.read_csv('ais_data.csv')

# 去除重复行
ais_data.drop_duplicates(inplace=True)

# 去除无效数据
ais_data.dropna(inplace=True)

# 剔除错误数据
ais_data = ais_data[ais_data['latitude'] > -90]
ais_data = ais_data[ais_data['latitude'] < 90]
ais_data = ais_data[ais_data['longitude'] > -180]
ais_data = ais_data[ais_data['longitude'] < 180]

# 将时间戳转换为日期时间格式
ais_data['timestamp'] = pd.to_datetime(ais_data['timestamp'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 保存清洗后的数据
ais_data.to_csv('cleaned_ais_data.csv', index=False)

上述代码使用pandas库读取CSV格式的AIS数据文件，并执行以下数据清洗操作：

1. 去除重复行
2. 去除无效数据（缺失值）
3. 剔除错误数据（纬度和经度不在合法范围内）
4. 将时间戳转换为日期时间格式
5. 保存清洗后的数据到CSV文件中

请注意，上述代码仅提供了一个简单的示例，实际情况中可能需要根据具体数据的特点进行更多的数据清洗操作。