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Python数据分析实战:运输车辆驾驶行为分析
引言
运输车辆的安全驾驶行为分析是确保道路安全、提高运输效率的重要环节。随着数据采集技术的发展和数据分析工具的普及,利用Python进行数据分析已成为这一领域的重要工具。本文将详细介绍如何使用Python进行运输车辆驾驶行为分析,涵盖数据采集、数据预处理、数据分析及结果可视化等步骤。
一、前期准备
1.环境和工具
Python环境:推荐使用Python3.x版本,安装Anaconda或Miniconda,便于管理依赖包。
数据分析库:NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。
数据处理工具:JupyterNotebook,便于编写和调试代码。
2.数据采集
数据主要来源于运输企业的车辆监控系统,包括车辆的GPS定位数据、速度数据、加速度数据、急加速急减速事件等。此外,还可以结合气象数据和道路状况数据进行分析。
二、数据预处理
1.数据读取
使用Pandas库读取存储于CSV或Excel文件中的原始数据。假设数据文件包括车辆ID、时间戳、经度、纬度、速度、加速度等字段。
python
importpandasaspd
#读取数据
data=pd.read_csv(vehicle_data.csv)
#查看数据前几行
print(data.head())
2.数据清洗
缺失值处理:删除或填充缺失值。
异常值处理:识别并处理不合理的速度、加速度等异常值。
数据格式转换:将时间戳转换为日期时间格式,便于后续处理。
python
#处理缺失值
data.dropna(inplace=True)
#转换时间戳
data[timestamp]=pd.to_datetime(data[timestamp])
#删除异常值(以速度为例)
data=data[data[speed]200]#假设速度超过200km/h为异常
3.数据特征工程
构建新特征:如急加速急减速次数、速度标准差、加速度标准差等。
特征选择:根据分析目标选择相关特征。
python
#计算急加速急减速次数
data[acceleration_change]=data[acceleration].diff()
data[acceleration_change_abs]=data[acceleration_change].abs()
threshold=2#设定加速度变化阈值
data[hard_acceleration]=(data[acceleration_change_abs]threshold)(data[acceleration]0)
data[hard_deceleration]=(data[acceleration_change_abs]threshold)(data[acceleration]0)
#计算每公里急加速急减速次数
data[distance]=data.groupby(vehicle_id)[speed].cumsum()/3.6#假设速度为km/h,转换为米
data[distance_diff]=data[distance].diff()
data[hard_acceleration_per_km]=data[hard_acceleration].groupby(data[vehicle_id].cumsum()).cumsum()/data[distance_diff]
data[hard_deceleration_per_km]=data[hard_deceleration].groupby(data[vehicle_id].cumsum()).cumsum()/data[distance_diff]
#清理中间列
data.drop([acceleration_change,acceleration_change_abs,distance,distance_diff],axis=1,inplace=True)
三、数据分析
1.描述性统计分析
使用Pandas的统计函数计算各项指标的均值、标准差、最大值、最小值等,了解数据整体分布情况。
python
#描述性统计
stats=data.describe()
print(stats)
2.数据可视化
使用Matplotlib和Seaborn库进行数据可视化,直观展示驾驶行为特征。
python
importmatplotlib.pyp
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