正文

轻松看懂智能化班车乘坐数据，统计图揭秘校园出行新趋势

/0 浏览量
0512

在信息化的今天，智能化班车已经成为许多校园出行的重要组成部分。通过分析智能化班车的乘坐数据，我们可以了解到校园出行的最新趋势。本文将使用统计图的形式，帮助大家轻松看懂这些数据，揭示校园出行的新趋势。

一、数据来源与处理

智能化班车的乘坐数据通常包括以下信息：

  • 乘坐时间
  • 上下车地点
  • 乘车人数
  • 乘车次数

为了便于分析，我们需要对数据进行清洗和整理，包括去除异常值、填补缺失值等。以下是一个简单的数据处理流程：

import pandas as pd

# 假设数据存储在CSV文件中
data = pd.read_csv("bus_data.csv")

# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)  # 去除缺失值
data = data[data['乘车人数'] > 0]  # 去除乘车人数为0的记录

# 数据整理
data['乘车时间'] = pd.to_datetime(data['乘车时间'])
data['乘车日期'] = data['乘车时间'].dt.date

二、统计图类型选择

根据数据的特点和需求，我们可以选择以下几种统计图：

  • 柱状图：用于展示不同时间段的乘车人数或乘车次数。
  • 折线图：用于展示乘车人数或乘车次数随时间的变化趋势。
  • 饼图：用于展示不同地点的乘车人数占比。
  • 散点图：用于展示乘车人数与乘车次数之间的关系。

三、数据可视化

以下是一些使用Python进行数据可视化的例子：

1. 柱状图：不同时间段的乘车人数

import matplotlib.pyplot as plt

# 按日期分组，计算每天乘车人数
grouped_data = data.groupby('乘车日期')['乘车人数'].sum()

# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(grouped_data.index, grouped_data.values)
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("乘车人数")
plt.title("不同日期的乘车人数")
plt.show()

2. 折线图：乘车人数随时间的变化趋势

# 按小时分组，计算每小时乘车人数
hourly_data = data.groupby(data['乘车时间'].dt.hour)['乘车人数'].sum()

# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(hourly_data.index, hourly_data.values)
plt.xlabel("小时")
plt.ylabel("乘车人数")
plt.title("乘车人数随时间的变化趋势")
plt.show()

3. 饼图：不同地点的乘车人数占比

# 按地点分组，计算每个地点的乘车人数
location_data = data.groupby('上下车地点')['乘车人数'].sum()

# 绘制饼图
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pie(location_data.values, labels=location_data.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title("不同地点的乘车人数占比")
plt.show()

4. 散点图：乘车人数与乘车次数之间的关系

# 计算每个乘客的乘车次数
data['乘车次数'] = data.groupby('乘车时间')['乘车时间'].transform('count')

# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.scatter(data['乘车人数'], data['乘车次数'])
plt.xlabel("乘车人数")
plt.ylabel("乘车次数")
plt.title("乘车人数与乘车次数之间的关系")
plt.show()

四、总结

通过以上统计图，我们可以清晰地了解到校园出行的最新趋势。例如，我们可以发现某些时间段或地点的乘车人数较多，从而为校园出行管理提供参考。此外，还可以通过对比不同时间段的乘车人数，了解校园出行的变化规律。

总之，智能化班车乘坐数据的统计分析有助于我们更好地了解校园出行情况，为校园出行管理提供有力支持。

-- 展开阅读全文 --