现有两个文件,第一个:beijing_wangjing_125.txt,包含daily_10min,id,real_speed,free_speed,idx五列数据。第二个:望京LINEcsv,其中是北京望京地区的路段信息。如何利用QGIS建立一个模型,分析拥堵随时间和空间的演变过程,得到可视化结果,例如拥堵指数在地图上随时间变化图

时间: 2024-02-16 14:02:16 浏览: 63
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北京市交通拥堵指数抓取和分析

首先,将两个文件导入QGIS中。对于beijing_wangjing_125.txt,可以使用“添加文本图层”功能将其导入,对于望京LINEcsv文件,可以使用“添加图层”功能将其导入。 然后,需要将两个文件进行关联,可以通过“属性表”中的“关联数据”功能实现。在“关联数据”对话框中,将“beijing_wangjing_125.txt”文件的“daily_10min”列与“望京LINEcsv”文件的“时间”列进行关联。 接下来,需要计算拥堵指数。可以在“beijing_wangjing_125.txt”文件的“属性表”中,使用“字段计算器”计算拥堵指数,例如将“real_speed”列与“free_speed”列相除。 最后,可以使用“动画”功能,将拥堵指数在地图上随时间变化进行可视化。具体操作是,在QGIS中选择“视图”-“面板”-“动画”打开动画面板,然后在动画面板中设置时间属性和拥堵指数属性,即可生成拥堵随时间和空间的演变过程的可视化结果。
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daily_10min,id,real_speed,free_speed,idx 201909140320,1013026,35.128,35.908,1.022 201909180130,13022,29.159,29.21,1.002 201909020310,20736,26.859,27.31,1.017 201909280620,20787,35.81,36.211,1.011 201909280610,20787,36.21,36.211,1 201909240220,20736,26.931,27.31,1.014 201909250440,20736,27.173,27.31,1.005 201909150340,13016,29.375,29.569,1.007 201909222220,20787,35.987,36.03,1.001 201909180020,1010371,38.073,38.331,1.007 201909040130,1010371,38.194,38.331,1.004 201909040120,1010371,37.971,38.331,1.009 201909140240,13022,32.173,33.128,1.03 201909140250,13022,32.146,33.128,1.031 201909060430,1002675,34.069,34.859,1.023 201909060420,1002675,34.052,34.859,1.024 201909160250,20736,28.758,28.993,1.008 201909150230,20787,35.448,36.211,1.022 201909060500,1013026,34.486,34.684,1.006 201909260450,13022,32.405,32.898,1.015 201909050040,27286,32.528,32.74,1.007 201909050050,27286,32.489,32.74,1.008 201909292120,27286,32.03,32.74,1.022 201909060320,8514,29.879,30.781,1.03 201909170350,14301,31.87,32.038,1.005 201909170400,14301,31.375,32.038,1.021 201909190150,14301,32.031,32.038,1 201909292110,27286,31.804,32.74,1.029 201909200500,32404,37.944,38.334,1.01 201909150400,1014304,33.092,33.387,1.009 201909150410,1014304,32.71,33.387,1.021 201909050510,1014301,30.5,31.339,1.028 201909180310,25341,35.796,36.288,1.014 201909140520,32404,37.781,38.334,1.015 201909190100,1002675,34.18,34.551,1.011 201909180510,32404,39.108,39.932,1.021 201909180500,32404,39.786,39.932,1.004 201909142220,1013019,28.269,28.783,1.018 201909200300,1009236,30.451,30.587,1.004 201909231450,32402,34.847,35.484,1.018 201909010440,1013022,32.966,33.62,1.02 201909010450,1013022,33.485,33.62,1.004 201909300210,1013022,32.328,32.624,1.009 201909070130,27286,32.127,32.74,1.019 201909220000,20787,35.921,36.03,1.003 201909070120,27286,31.877,32.74,1.027 201909010230,1002136,35.847,36.357,1.014 201909040430,2136,36.255,36.892,1.018 201909220200,1014307,32.777,33.147,1.011 201909160410,16789,40.494,40.668,1.004 201909,以上是文件中的具体内容,文件名为beijing_wangjing_125.txt,包含时间daily_10min,道路ID,车流真实速度real_speed,自由流速度free_speed,拥堵指数idx等列。需要建立一个模型,分析拥堵演变过程,并给出从时间和空间变化的可视化结果

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 3 1 import pandas as pd 2 df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125.txt', sep=',') ----> 3 df['daily_10min'] = pd.to_datetime(df['daily_10min'], format='%Y%m%d%H') 4 df.to_csv('beijing_wangjing_125_new.csv', index=False) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:1068, in to_datetime(arg, errors, dayfirst, yearfirst, utc, format, exact, unit, infer_datetime_format, origin, cache) 1066 result = arg.map(cache_array) 1067 else: -> 1068 values = convert_listlike(arg._values, format) 1069 result = arg._constructor(values, index=arg.index, name=arg.name) 1070 elif isinstance(arg, (ABCDataFrame, abc.MutableMapping)): File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:430, in _convert_listlike_datetimes(arg, format, name, tz, unit, errors, infer_datetime_format, dayfirst, yearfirst, exact) 427 format = None 429 if format is not None: --> 430 res = _to_datetime_with_format( 431 arg, orig_arg, name, tz, format, exact, errors, infer_datetime_format 432 ) 433 if res is not None: 434 return res File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:538, in _to_datetime_with_format(arg, orig_arg, name, tz, fmt, exact, errors, infer_datetime_format) 535 return _box_as_indexlike(result, utc=utc, name=name) 537 # fallback --> 538 res = _array_strptime_with_fallback( 539 arg, name, tz, fmt, exact, errors, infer_datetime_format 540 ) 541 return res File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:473, in _array_strptime_with_fallback(arg, name, tz, fmt, exact, errors, infer_datetime_format) 470 utc = tz == "utc" 472 try: --> 473 result, timezones = array_strptime(arg, fmt, exact=exact, errors=errors) 474 except OutOfBoundsDatetime: 475 if errors == "raise": File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\_lib

帮我解释一下错误:UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) Cell In[4], line 3 1 import pandas as pd 2 df1 = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_sorted.csv') ----> 3 df2 = pd.read_csv('D:\Users\Downloads\07-机器学习入门\望京LINE.csv') 4 merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='id', right_on='ID') 5 merged_df.to_csv('merged.csv', index=False) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\util_decorators.py:211, in deprecate_kwarg.<locals>._deprecate_kwarg.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 209 else: 210 kwargs[new_arg_name] = new_arg_value --> 211 return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\util_decorators.py:331, in deprecate_nonkeyword_arguments.<locals>.decorate.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 325 if len(args) > num_allow_args: 326 warnings.warn( 327 msg.format(arguments=_format_argument_list(allow_args)), 328 FutureWarning, 329 stacklevel=find_stack_level(), 330 ) --> 331 return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py:950, in read_csv(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, encoding_errors, dialect, error_bad_lines, warn_bad_lines, on_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options) 935 kwds_defaults = _refine_defaults_read( 936 dialect, 937 delimiter, (...) 946 defaults={"delimiter": ","}, 947 ) 948 kwds.update(kwds_defaults) --> 950 return _read(filepath_or_buffer, kwds) File ~\anaconda3\lib\site-packages\

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