1. 前言
在城市的交通运输中，公共交通是一大重要组成部分。随着城市化的进程，城市公共交通的线路也在不断增加，如何更加科学地进行公交线路规划，让乘客在出行过程中更加便捷地到达目的地，是一个值得思考的问题。本文将利用Python来分析公交线路的乘客数量，找出客流高峰期，并进行可视化展示。
2. 数据来源
本文使用的公交线路数据来自于深圳市交通运输委员会官网，我们将其下载到本地，数据格式为txt文件，每一行代表一条线路信息，以逗号分隔，包括线路号、方向、乘车站点以及每个站点的上车人数和下车人数。
3. 数据处理
3.1 数据读取
首先我们需要使用Python来读取txt文档中的信息。由于数据量较大，我们使用pandas库进行读取和预处理。
import pandas as pd
# 读取文档并设置列名（分别为线路号、方向、站点、上车人数、下车人数）
data = pd.read_csv("bus_data.txt", names=["line_no", "direction", "station", "get_on", "get_off"])
3.2 数据清洗
数据的清洗包括删除无用的列、去除重复信息等。在本文中，我们只需要乘车站点和上车人数这两列数据，因此我们将其他列删除。
data.drop(["line_no", "direction", "get_off"], axis=1, inplace=True)
data.drop_duplicates(inplace=True)
data.reset_index(drop=True, inplace=True)
3.3 数据统计
我们需要统计每个站点的累计乘客数量，以表明每个站点的客流状况。由于每个站点都有上车人数和下车人数，我们需要将它们进行合并。同时，我们还需要增加一列“sum”，代表累计乘客数。
data["sum"] = data["get_on"] - data["get_off"]
data = data.groupby("station").sum()
data.reset_index(inplace=True)
3.4 数据可视化
为了更加直观地展现每个站点的客流情况，我们使用matplotlib库对数据进行可视化处理。具体实现方法如下：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 解决中文乱码问题
fig, ax = plt.subplots(figsize=[20, 5]) # 设置图像大小
ax.plot(data["station"], data["sum"]) # 绘制折线图
ax.set_title("公交线路客流")
ax.set_xlabel("站点名称")
ax.set_ylabel("乘客数量")
plt.show()
3.5 结果分析
通过可视化图像，我们可以看出乘客数量的变化趋势，但是无法观察到客流高峰的出现时间。因此，在本文中，我们需要进一步地分析数据，找出客流高峰的出现时间。
4. 数据分析
4.1 时间划分
由于公交线路的乘客数量与时间相关，因此我们需要将整个数据集按照时间进行划分。在本文中，我们将一天分为24小时，按小时统计数据。
import numpy as np
data["timestamp"] = np.NaN
for i in range(24):
data.loc[[(idx + (i * len(data) // 24)) % len(data) for idx in range(len(data))], "timestamp"] = i
data.dropna(inplace=True)
4.2 数据处理
根据客流高峰的定义，我们将每个小时中的乘客数量进行排序，然后选取前20%的站点作为客流高峰站点。
data["hour_max"] = data.groupby("timestamp")["sum"].transform(lambda x: x.nlargest(int(len(x) * 0.2)).min()) # 找到前20%的值
data = data[data["sum"] >= data["hour_max"]] # 筛选高峰站点
4.3 可视化展示
为了更加清晰地展现不同时间的客流高峰，我们使用seaborn库进行可视化处理，具体方法如下：
import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid")
g = sns.catplot(x="timestamp", y="station", kind="point", data=data, join=False, height=5, aspect=2)
g.set(xlabel="时间", ylabel="站点", title="公交线路客流高峰时段")
plt.show()
5. 总结
在本文中，我们使用Python编写程序对公交线路数据进行了处理和分析，找出了客流高峰时段和站点，并进行了可视化展示。数据处理和分析是科学研究的重要组成部分，它可以让我们更好地理解数据，并为进一步的开发和研究提供基础支持。