芝加哥网约车数据分析
时间: 2025-02-25 21:22:08 浏览: 54
### 芝加哥地区网约车数据分析方法与工具
#### 数据获取
对于芝加哥地区的网约车数据,通常可以从公开的数据集平台如City of Chicago Data Portal下载。这些数据集包含了丰富的信息,例如行程时间、地点以及车辆详情等[^1]。
#### 数据预处理
在进行任何深入分析之前,需要先清理并准备数据。这一步骤可能涉及去除缺失值、修正异常记录和统一日期格式等工作。Python中的`pandas`库非常适合用于此类操作:
```python
import pandas as pd
# 加载CSV文件到DataFrame对象中
df = pd.read_csv('rideshare_data.csv')
# 查看前几行了解结构
print(df.head())
# 处理缺失值
df.dropna(inplace=True)
# 更改列名以便于理解
df.rename(columns={'pickup_community_area': 'PickupArea', 'dropoff_community_area': 'DropoffArea'}, inplace=True)
```
#### 探索性数据分析(EDA)
通过可视化手段探索变量之间的关系有助于发现潜在模式或趋势。Matplotlib 和 Seaborn 是两个强大的绘图库,在绘制直方图、散点图等方面表现出色。
```python
import matplotlib.pyplot plt
import seaborn sns
plt.figure(figsize=(8,6))
sns.histplot(data=df, x="fare", bins=30, kde=False)
plt.title('Distribution of Fares')
plt.show()
```
#### 统计建模
为了预测未来需求或是评估不同因素的影响程度,可以采用回归模型或其他机器学习算法来构建统计模型。Scikit-Learn 提供了一个简单易用的接口来进行训练测试分割、参数调优等活动。
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = df[['distance']]
y = df['duration']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
```
#### 可视化仪表板创建
最后,利用像Plotly Dash这样的框架能够快速搭建交互式的Web应用程序,使得非技术人员也能轻松访问复杂的数据洞察成果。
```python
import dash
import dash_core_components dcc
import dash_html_components html
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div([
dcc.Graph(
id='example-graph',
figure={
'data': [
{'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 1, 2], 'type': 'bar', 'name': 'SF'},
{'x': [1, 2, 3], 'y': [2, 4, 5], 'type': 'bar', 'name': u'Montréal'}
],
'layout': {
'title': 'Dash Data Visualization'
}
}
)
])
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
```
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