利用Numpy和Pandas对地铁客量数据进行实战分析（附源码）

电玩女神 2023-10-09 20:32 53阅读 0赞

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首先我们来讲解一下Numpy和Pandas的异同

> 1）Numpy是数值计算的扩展包，能够高效处理N维数组，即处理高维数组或矩阵时会方便。Pandas是python的一个数据分析包，主要是做数据处理用的，以处理二维表格为主。
> 
> 2）Numpy只能存储相同类型的ndarray，Pandas能处理不同类型的数据，例如二维表格中不同列可以是不同类型的数据，一列为整数一列为字符串。
> 
> 3）Numpy支持并行计算，所以TensorFlow2.0、PyTorch都能和numpy能无缝转换。Numpy底层使用C语言编写，效率远高于纯Python代码。
> 
> 4）Pansdas是基于Numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。
> 
> 5）Pandas和Numpy可以相互转换，DataFrame转化为ndarray只需要使用df.values即可，ndarray转化为DataFrame使用pd.DataFrame(array)即可。

通过提取每个站三个月15分钟粒度的上下客量数据，展示Pandas和Numpy的案例应用。

部分数据展示如下

![8555470265d04aeb8ad9f5f00359550b.png][]

![61950693a1954d04a0819eef4b6e47cb.png][]

初步分析数据发现数据有以下几个特点：

1、地铁数据的前六行是无效的，第七行给出了每个站点的名字；

2、每个车站是按照15分钟粒度统计客流，给出了进站、出战、进出站客流；

3、运营时间是从2：00-23：59，与地铁实际运营时间5：30-23：00不同，需要调整

下面获取车站名和车站编号

![dc53365323b242719c15e20e2c4a8ee8.png][]

接下来定义两个函数，我们希望把所有的数据都写入两个文件夹，一个是”in.csv”存储每个站的进站数据，一个是”out.csv”存储每个站的出站数据

def process_not_exists(f):
        # 前五行是无用数据
        file = pd.read_excel(f, skiprows = 5, skipfooter = 3, usecols = target_col)
        arr = file.values
        # 构造一个字典先存储数据
        d_in = {}
        d_out = {}
        for i in stations_index:
        # 存储第i个车站的上下客流数据
            d_in[i] = []
            d_out[i] = []
        # 5:30 之后的数据是从excel的50行开始，处理后的数据应从43行开始
        for i in range(43,len(arr)):
            l = arr[i] # 获取第i行的数据
            # 通过条件直接筛选掉“进出站”
            if l[1] == '进站':
                # 进站处理
                for j in range(2,len(l)):
                    d_in[j].append(l[j])
            if l[1] == '出站':
                # 出站处理
                for j in range(2,len(l)):
                    d_out[j].append(l[j])
        in_list = [] # 存储进站数据
        out_list = [] # 存储出站数据
        for key in d_in:
            # d_in 与 d_out 的key均为车站的index
            in_list.append(d_in[key])
            out_list.append(d_out[key])
            
        df_in = pd.DataFrame(in_list)
        df_in.to_csv("./data/in.csv", header = True, index = None)
        df_out = pd.DataFrame(out_list)
        df_out.to_csv("./data/out.csv", header = True, index = None)
    # 目标文件存在时
    def process_exists(f,target_file_in,target_file_out):
        
        infile = pd.read_csv(target_file_in)
        outfile = pd.read_csv(target_file_out)
        
        in_arr = infile.values.tolist()
        out_arr = outfile.values.tolist()
        
        # 前五行是无用数据
        file = pd.read_excel(f, skiprows = 5, skipfooter = 3, usecols = target_col)
        arr = file.values
        # 构造一个字典先存储数据
        d_in = {}
        d_out = {}
        for i in stations_index:
        # 存储第i个车站的上下客流数据
            d_in[i] = []
            d_out[i] = []
        # 5:30 之后的数据是从excel的50行开始，处理后的数据应从43行开始
        for i in range(43,len(arr)):
            l = arr[i] # 获取第i行的数据
            # 通过条件直接筛选掉“进出站”
            if l[1] == '进站':
                # 进站处理
                for j in range(2,len(l)):
                    d_in[j].append(l[j])
            if l[1] == '出站':
                # 出站处理
                for j in range(2,len(l)):
                    d_out[j].append(l[j])
        in_list = [] # 存储进站数据
        out_list = [] # 存储出站数据
        for key in d_in:
            # d_in 与 d_out 的key均为车站的index
            in_list.append(d_in[key])
            out_list.append(d_out[key])
            
        #合并原有数据
        for i in range(len(in_arr)):
            in_arr[i] += in_list[i]
            out_arr[i] += out_list[i]
        # in_file
        df_in = pd.DataFrame(in_arr)
        df_in.to_csv("./data/in_test.csv",mode = 'r+', header = True, index = None)
        # out_file
        df_out = pd.DataFrame(out_arr)
        df_out.to_csv("./data/out_test.csv",mode = 'r+', header = True, index = None)

部分代码如下

for name in filenames:
        f = "./data/" + name
        target_file_in = "./data/in_test.csv"
        target_file_out = "./data/out_test.csv"
        # 若文件已存在
        if Path(target_file_in).exists() and Path(target_file_out).exists():
            print("exist")
            process_exists(f,target_file_in,target_file_out)
            #break
        else:
            print("not exist")
            process_not_exists(f)
    
    print("done")
    # 获取车站名和车站编号
    nfile = pd.read_excel(f, skiprows = 5, skipfooter = 3, usecols = target_col)
    arrt = nfile.values
    stations_name = []
    stations_index = []
    for i in range(2,len(arrt[0])):
        stations_index.append(i)
        stations_name.append(arrt[0][i])
    print(stations_name)
    print(stations_index)
    # 筛选掉 “合计”无用项，并设置target_col存储目标项
    name = filenames[0]
    f = "./data/" + name
    # 前五行是无用数据
    file = pd.read_excel(f, skiprows = 5, skipfooter = 3)
    tarr = file.values
    print(tarr[3])
    test = tarr[0]
    target_col = []
    for i in range(len(test)):
        tmp = test[i]
        if tmp != '合计':
            target_col.append(i)
    print(target_col)

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