實現Pandas自行車行駛資料分析

通過簡單的案例來熟悉pandas和matplotlib的使用

目的：使用pandas進行自行車行駛資料分析，並使用matplotlib庫進行繪圖展示

步驟：先開啟資料檔案觀察資料結構，以及型別

準備環境

讀取檔案

選擇需要的資料進行分析繪圖

具體實現

通過直接開啟資料的方式可以看到，我們的資料分隔符為";"且編碼格式不適合utf-8，應使用latin1編碼格式，且日期格式不符合pandas的時間日期格式，需要我們重新定義。

準備環境

# conding = utf-8

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 準備畫圖環境
plt.rcparams[
'figure.figsize']=
(15,5
)

使用encoding屬性定義編碼格式，sep定義分隔符，parse_dates將選定的某一列解析為時間索引，dayfirst說明原資料的首個元素是天，index_col設定date列為索引。

# 讀取csv檔案

path =
'./bikes.csv'
broken_df = pd.read_csv(path, encoding=
'latin1'
, sep=
';', parse_dates=
['date'
], dayfirst=
true
,index_col=
'date'
)

我們列印幾行讀取資料的dataframe可以知道每一列對應一條自行車道的，我們選擇其中的一列』berri 1『進行繪圖檢視

# print(broken_df.head())

# 選擇一條自行車道訪問
同理，我們可以繪製所有的車道，其變化趨勢都類似。假設我們希望了解週末和工作日，那個騎自行車的人比較多，這時我們需要在dataframe裡加一列「工作日」用來區分工作日和週末，我們只考慮』berri 1『街道的資料。我們需要新增乙個名為「工作日」的列，我們先利用時間索引，得到那些天是工作日那些天是週末。
# 選取工作日的索引檢視

得到資料的第一天即』2012-01-01『為週日，即可得到0代表周一，以此類推。這時候我們就可以把普通日設為dataframe的一列，再使用*groupby()方法以及aggregate(sum)*的方法進行分組求和，進行回退就可以得到我們需要的最終結果。
# 查日曆可以知道資料中0代表的是周一，把weekday設為dataframe中的一列

print
(fixed_df.head())
weekday_counts = fixed_df.groupby(
'weekday'
).aggregate(
sum)
# 分組累加
print
(weekday_counts)
weekday_counts.index =
['monday'
,'tuesday'
,'wedbesday'
,'tursday'
,'friday'
,'staturday'
,'sunday'
]# 將索引更改為更直觀的索引
weekday_counts.plot(kind=
'bar'
)plt.show(
)
所有**：
# conding = utf-8

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 準備畫圖環境
plt.rcparams[
'figure.figsize']=
(15,5
)# 讀取csv檔案
path =
'./bikes.csv'
broken_df = pd.read_csv(path, encoding=
'latin1'
, sep=
';', parse_dates=
['date'
], dayfirst=
true
,index_col=
'date'
)print
(broken_df.head())
# 選擇一條自行車道訪問
print
(broken_df[
'berri 1'])
broken_df[
'berri 1'
]broken_df[
'berri 1'
].plot(
)plt.show(
)# 選取工作日的索引檢視
fixed_df = broken_df[
['berri 1']]
.copy(
)fixed_df.index
fixed_df.index.day
print
(fixed_df.index.weekday)
fixed_df.loc[:,
'weekday'
]= fixed_df.index.weekday
# 查日曆可以知道資料中0代表的是周一，把weekday設為dataframe中的一列
print
(fixed_df.head())
weekday_counts = fixed_df.groupby(
'weekday'
).aggregate(
sum)
# 分組累加
print
(weekday_counts)
weekday_counts.index =
['monday'
,'tuesday'
,'wedbesday'
,'tursday'
,'friday'
,'staturday'
,'sunday'
]# 將索引更改為更直觀的索引
weekday_counts.plot(kind=
'bar'
)plt.show(
)
 
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