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【data】上海膜拜数据

ai 2025/8/24 20:47:44

数据初始样貌
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一、数据预处理

1. 数据每5分钟栅格统计

时间数据的处理

path="mobike_shanghai.csv"
df=pd.read_csv(path)   
# 获取时间信息，对于分钟信息，5分钟取整 
def time_info(df,col): df['datetime'] = pd.to_datetime(df[col])df['week'] = df.datetime.dt.dayofweekdf['date'] = df.datetime.dt.datedf['hour'] = df.datetime.dt.hour df["minute"]=df.datetime.dt.minute df["minute"]=df["minute"].apply(lambda x :ceil_5(x) )  #对时间5分钟取整return df[["week","date","hour","minute"]]

筛选数据：位置，时间，类型。
每一条信息，根据起点的（位置，时间）和终点(位置，时间)划分为2条信息了。

#筛选起点信息
df1=time_info(df,"start_time")
dfs=df[["start_location_x","start_location_y"]]
dfs.columns=["x","y"] 
dfs=pd.concat([dfs,df1],axis=1)  
dfs["type"]=1 
# 筛选终点信息
df1=time_info(df,"end_time")
dfe=df[["end_location_x","end_location_y"]]
dfe.columns=["x","y"] 
dfe=pd.concat([dfe,df1],axis=1)  
dfe["type"]=0 
# 两组信息合并
df_new=pd.concat([dfs,dfe]) 
df_new

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2. 经纬度匹配

定义网格。确定经纬度的最大范围。确定网格的形状。
12,13,14,15,16,17
06,07,08,09,10,11
00,01,02,03,04,05,
查看相关信息

删除距离过远的点。

df_new.reset_index(drop=True,inplace=True) # 重置索引
in1=df_new[df_new["x"]<121.0].index.tolist() 
in2=df_new[df_new["y"]<30.95].index.tolist() 
indexes=in1+in2   #删除外部的数据
for idx in indexes:df_new.drop(idx,inplace=True)  #删除外部的数据
df_new.reset_index(drop=True,inplace=True) #再次重置索引

删除异常点。

# 获取 区域的极限经纬度
East=df_new["x"].max()
West=df_new["x"].min()
North=df_new["y"].max()
South=df_new["y"].min()
print(East,West,North,South)
# 因为地理位置已经脱敏，所以不是连续型数据。查看多少个地理点。
print(len(set(df_new["x"])) ,len(set(df_new["y"]))  ) 
# 计算区域内的最长距离，平均每个网格的距离为500米。并预估网格个数。
from geopy.distance import geodesic 
distance = geodesic((South,West), (North,East)).m  #geodesic  #计算对角线距离
print(distance/500)
distance = geodesic((South,West), (North,West)).m  #geodesic  #计算南北距离
print(distance/500) 
distance = geodesic((South,West), (South,East)).m  #geodesic  #计算东西距离
print(distance/500)

out:
121.785 121.172 31.468 30.989
495 441
157.87945410409293
106.21671999130861
117.1015158394339

确定，南北划分100，东西划分120.

获取每个loc的id号。

########定义获取id号的函数
d_x=(East-West)/100  #东西的经度间隔
d_y=(North-South)/100 #南北的维度间隔
def get_label(x,y):i=min(int((x-West)/d_x),99)j=min(int((y-South)/d_y),99)ID=j*100+ireturn ID 
########
df_new["id"] =df_new[["x","y"]].apply(lambda x :get_label(x["x"],x["y"]),axis=1)  
print(df_new.id.min(),df_new.id.max())

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idxes=sorted(set(df_new.id.tolist()) ) #id号取独（），再从小到大排序
id_dict={idxes[k]:k for k in range(len(idxes))}   #将索引和网格号对应起来。
#因为网格号的最小值为42，最大值为9938.且共3289个网格。因此可以将索引代表node的id
df_new["id"] =df_new["id"].apply(lambda x :id_dict[x])

3. 根据id号，type, hour合并数据。

筛选一周的数据。

df_new['Date']=df_new['date'].apply(lambda x: str(x))  
df2= df_new.query("Date<='2016-08-19'& Date>='2016-08-13' ")
df2.reset_index(drop=True,inplace=True) # 重置索引

按照"Date","hour","type","id"统计数据。虽然按照dict的方式比较慢。但是比较准确。主要是分组的方式，我不太会。

### 按关键词统计数据
a =defaultdict(lambda:0) 
for i in range(df2.shape[0]):D   =df2.loc[i]["Date"]H   =df2.loc[i]["hour"]T   =df2.loc[i]["type"]ID  =df_new.loc[i]["id"]a[D,H,T,ID] +=1 
### 生成新的数据
DF =pd.DataFrame(columns=["Date","hour","type","id","flow"])  
i =0 
for key in a.keys():D,H,T,ID =keyDF.loc[i]=[D,H,T,ID,a[key]]  i +=1  
#### id号的loc位置的获取
Loc=df_new.groupby(["id"])[["x","y"]].mean() 
####拼接数据
DF1 = pd.merge(DF, Loc, how = 'left',left_on="id",right_on="id")  
## DF1.isnull().sum() #验证拼接结果没有空值null

数据的排序

## flow分为正负性
DF1["Flow"]=DF1[["type","flow"]].apply(lambda x :get_flow(x["type"],x["flow"]),axis=1)  
## 数据排序和删除无用序列
DF1.sort_values(by=["Date","hour","id"],ascending=False,inplace=True)  
DF1.reset_index(drop=True,inplace=True) # 重置索引
del DF1["type"]

附录：case数据改为取送问题。

原数据形状
对100行数据，重新赋值。使得 $\sum_{i=0}^{99} d_i=0$ , $\sum_{i\in S}d_i=900=-\sum_{j\in E}d_j$ . S是pick-up集合。E是drop-out集合。

2.1）在(40-60)之间随机选择一个数字c。划分两个集合S和E. $∣ S ∣ = c$ , $∣ E ∣ = 100 - c$
2.2) 分别构造集合S和E的id索引a和b。

a=random.sample(range(100),random.randint(40,60))
b=set(range(100))-set(a)  
b =list(b)

2.3) 将900随机分配为 $∣ S ∣ = c$ 个数。将-900随机分配到 $∣ E ∣ = 100 - c$ 个数。并保证0不会出现，且不会出现超过45的值（值太大的话，会导致局部出现小数字的情况）。

def choise(s,n):men=min(45,s-10*n)p =random.choice(range(1,men))return s-p,p   
A=[]
n=56
s=900
for i in range(n,1,-1):s,p=choise(s,i)A.append(p)
A.append(900-np.sum(A)) 
B=[]
n=44
s=900
for i in range(n,1,-1):s,p=choise(s,i)B.append(p)
B.append(900-np.sum(B))

2.4) 检查A,B中没有特别大的数字。否则再一次随机。
2.5）构造索引和数值之间的对应的关系，用dict表示。

demand={}
for i in range(56):demand[a[i]]=A[i] 
for j in range(44):demand[b[j]]=-B[j]

2.6)按照索引排序，然后获得整体的demand.并赋值给原DataFrame.然后保存。

de=[demand[k] for k in sorted(demand.keys())]
df["demand"]=de
df.to_csv("./case/demand1.csv")

2.7)查看修改后的结果。demand的正负值交错，非常不错。
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3. 因为对需求值重新赋值过了。我们的车辆的一条最短的轨迹必为：depot-start $t o$ 起点 $\to$ 终点 $\to$ depot-end.所以，我们要求服务的时间窗口不能太小。因次我们对小的窗口进行松弛。

for i in range(100):if df.loc[i]["end_time"]-df.loc[i]["start_time"] < 150:a=random.choice(range(40,60))df.loc[i]["end_time"] =min(1000,df.loc[i]["end_time"]+a)df.loc[i]["start_time"] = max(0,df.loc[i]["start_time"]-a)