Python爬取交通数据并用ArcGIS可视化分析

"本次实验是关于使用Python爬取交通态势数据并在ArcGIS上进行可视化的实践，由合肥工业大学交通工程专业2019级的学生在王世广老师的指导下完成。实验目的是掌握数据获取、地图可视化及初步数据分析的技能，为交通状态的研究提供基础。实验涉及的软件包括ArcGIS 10.5、Python和PyCharm，以及利用百度地图API获取数据。" 1. **数据获取** - **Python爬虫**：实验中使用Python编写爬虫程序，从特定平台抓取实时或历史的交通状态数据。这通常涉及到网络请求库如`requests`，解析库如`BeautifulSoup`或`lxml`，以及可能的定时任务库如`schedule`来定期获取数据。 - **百度API**：通过注册百度API账号并创建应用，获取API密钥（AK），以便合法地调用百度地图提供的交通数据服务。 2. **GIS构建数据坐标集** - **地理坐标转换**：获取的交通数据可能包含经纬度信息，需要将其转换为GIS可识别的坐标系统，例如WGS84或CGCS2000。 - **数据结构化**：将原始数据整理成GIS软件可以读取的格式，如Shapefile或GeoJSON，以便在ArcGIS中进行地图处理。 3. **批量获取数据** - **数据组织**：通过编程实现自动化批量获取，形成数据集。实验报告中提到的"表1交通态势文件情况"可能展示了数据获取的频率、数量和文件结构。 4. **交通状态数据可视化** - **数据导入**：在ArcGIS中导入Python爬取的数据，进行地图叠加显示。 - **连接与关联表**：如果数据分布在多个表中，需要建立连接和关联，确保地图上的图层能够正确反映交通状态。 - **ArcGIS可视化工具**：利用ArcGIS的图层样式、符号系统等工具，将交通流量、拥堵程度等信息以颜色、大小等方式展示出来。 - **结果展示**：报告中给出了不同时间段的交通态势截图，如图2-20日至图15每日拥堵情况，显示了不同时间点的交通状况。 5. **交通状态数据分析** - **Excel处理**：使用Excel进行初步的数据清洗和汇总，如表2所示的拥堵路段汇总。 - **数据可视化分析**：通过柱状图、词云图等图表进一步分析拥堵情况，如图11、图12、图13和图14，揭示了拥堵路段的频率、严重程度和空间分布。 - **常发性拥堵路段识别**：根据数据统计找出经常发生拥堵的路段，为交通管理提供依据。 6. **总结** - 实验不仅教会了学生如何获取、处理和展示交通数据，还通过分析数据提供了对交通态势的洞察，为交通规划和管理提供了科学依据。 这个实验涵盖了从数据采集、预处理、GIS映射到数据分析的一系列流程，是地理信息系统应用于交通工程领域的实际操作示例。通过这样的练习，学生能够提升在大数据环境下的问题解决能力，为今后的交通研究和实践打下坚实基础。