商家跑路城市拥堵大数据论文代码开源

原始数据：

日期	名称	类型	所属区	拥挤指数	速度	客流指数
20240405	世界之花假日广场	购物;购物中心	大兴区	2.466	21.36	9.49
20240405	华润·五彩城	购物;购物中心	海淀区	2.013	29.71	11.17
20240405	北京市百货大楼	购物;购物中心	东城区	1.856	15.93	8.23
20240405	apm	购物;购物中心	东城区	1.85	16.05	10.32
20240405	万达广场(北京丰台西铁营店)	购物;购物中心	丰台区	1.719	31.32	9.86
20240405	悠唐购物中心	购物;购物中心	朝阳区	1.641	23.93	7.28
20240405	世纪金源购物中心	购物;购物中心	海淀区	1.618	28.56	28.21
20240405	燕莎奥特莱斯购物中心(北京店)	购物;购物中心	朝阳区	1.581	28.9	8.76
20240405	三里屯太古里	购物;购物中心	朝阳区	1.536	28.47	7.79
20240405	北京SKP	购物;购物中心	朝阳区	1.515	30.86	7.87
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效果图：
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交通健康数据分析与可视化全过程：保姆级教学

在现代城市生活中，交通健康是一个重要的议题，它关系到人们的出行效率和生活质量。通过对交通数据的分析和可视化，我们可以更好地理解交通状况，为城市规划和政策制定提供支持。本文将详细介绍如何从数据收集、分析到可视化的全过程，以上述表格中的购物中心交通数据为例，带你一步步掌握交通健康分析的技能。

第一步：数据收集

数据是分析的基础。我们需要收集关于交通的各种数据，包括但不限于交通流量、速度、事故率、公共交通使用情况等。在这个例子中，我们已经拥有了一组关于不同购物中心的交通数据，包括日期、名称、类型、所属区、拥挤指数、速度和客流指数。

第二步：数据清洗

在开始分析之前，我们需要确保数据的准确性和完整性。数据清洗包括去除重复值、填补缺失值、纠正错误等步骤。例如，我们需要检查上述表格中是否有重复的记录，是否有缺失的数值，以及是否有不合理的数据（如速度或客流指数异常高或低）。

第三步：数据分析

数据分析的目的是从中提取有价值的信息。我们可以使用统计方法来分析数据，例如计算平均速度、拥挤指数和客流指数，找出最繁忙和最空闲的购物中心，或者分析不同区域的交通状况。

描述性统计

首先，我们可以计算每个指标的平均值、中位数、标准差等，来了解数据的基本情况。

第四步：数据可视化

数据可视化是将分析结果以图形的形式展现出来，使得信息更加直观易懂。我们可以使用各种图表，如柱状图、折线图、散点图等，来展示我们的分析结果。

柱状图

我们可以用柱状图来展示不同购物中心的拥挤指数和客流指数，这样可以直观地比较它们的交通状况。

折线图

折线图可以用来展示时间序列数据。例如，我们可以绘制一天中不同时间点的交通速度变化图，来分析交通状况的日变化规律。

散点图

散点图可以用来展示两个变量之间的关系。例如，我们可以在散点图上展示拥挤指数与客流指数的关系。

第五步：结果解释与应用

最后一步是将我们的分析结果解释给相关利益方，如城市规划者、交通管理部门等，并提出可能的改进建议。例如，如果某个购物中心的交通状况特别拥挤，我们可能建议增加公共交通服务，或者改善道路设施。

结语

通过上述步骤，我们不仅学会了如何进行交通健康数据分析与可视化，还能够将这些技能应用到实际问题中，为改善城市交通状况做出贡献。记住，数据分析是一个迭代的过程，我们可以根据反馈不断优化我们的分析方法和可视化效果。

class tools:def analysis(self ,csv_file_path )  :import pandas as pdprint("数据分析：")# 步骤1: 读取CSV文件df = pd.read_csv(csv_file_path)# 步骤2: 检查并处理缺失值# 检查数据中是否有缺失值print("Missing values before:")print(df.isnull().sum())# 删除含有缺失值的行df.dropna(inplace=True)# 再次检查是否有缺失值print("\nMissing values after:")print(df.isnull().sum())# 步骤3: 检查并处理重复值# 检查数据中是否有重复值print("\nDuplicate rows before:")print(df.duplicated().sum())# 删除重复的行df.drop_duplicates(inplace=True)# 再次检查是否有重复值print("\nDuplicate rows after:")print(df.duplicated().sum())# 步骤4: 对拥挤指数进行排序，并找出前五个最拥挤的购物中心# 将拥挤指数列转换为数值类型，以便进行数学运算和排序df['拥挤指数'] = pd.to_numeric(df['拥挤指数'], errors='coerce')# 对拥挤指数进行降序排序sorted_df = df.sort_values(by='拥挤指数', ascending=False)# 获取前五个最拥挤的购物中心top_five_crowded_malls = sorted_df.head(5)# 打印结果print("\nTop 5 most crowded shopping malls:")print(top_five_crowded_malls[['名称', '所属区', '拥挤指数', '速度', '客流指数']])square = top_five_crowded_malls[['名称', '所属区', '拥挤指数', '速度', '客流指数']]['名称'].values.tolist()value = top_five_crowded_malls[['名称', '所属区', '拥挤指数', '速度', '客流指数']]['拥挤指数'].values.tolist()return square,valuedef Visualization(self,x,y):from pyecharts.charts import Barfrom pyecharts import options as optsprint("数据可视化生成完毕")Bar: 柱状图对象。"""# 创建柱状图对象bar = bar()# 添加 X 轴数据和 Y 轴数据bar.add_xaxis(x)bar.add_yaxis("拥挤指数", y)# 设置全局配置项bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="title"),  # 设置图表标题xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", name="广场"),  # 设置 X 轴为类目轴并添加标签yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='拥挤值'),  # 设置 Y 轴标签)# 返回柱状图对象return bar