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交通工程领域数据分析流程

下面我将详细介绍使用Python在PyCharm中进行交通工程数据分析的完整流程，包括数据清洗、挖掘、关联、可视化和应用整合等各个阶段。

1. 数据准备与清洗

1.1 导入必要库

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from scipy import stats
import geopandas as gpd
import contextily as ctx

1.2 数据加载与初步检查

# 假设我们有一个交通流量数据集
traffic_data = pd.read_csv('traffic_data.csv')# 查看数据概览
print(traffic_data.info())
print(traffic_data.head())
print(traffic_data.describe())# 检查缺失值
print(traffic_data.isnull().sum())

1.3 数据清洗

# 处理缺失值
# 对于数值型数据，使用中位数填充
num_imputer = SimpleImputer(strategy='median')
numeric_cols = traffic_data.select_dtypes(include=np.number).columns
traffic_data[numeric_cols] = num_imputer.fit_transform(traffic_data[numeric_cols])# 对于分类数据，使用众数填充
cat_imputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent')
categorical_cols = traffic_data.select_dtypes(exclude=np.number).columns
traffic_data[categorical_cols] = cat_imputer.fit_transform(traffic_data[categorical_cols])# 处理异常值
z_scores = np.abs(stats.zscore(traffic_data[numeric_cols]))
traffic_data = traffic_data[(z_scores < 3).all(axis=1)]# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
traffic_data[numeric_cols] = scaler.fit_transform(traffic_data[numeric_cols])

2. 数据分析技术

2.1 统计分析

# 基本统计分析
print(traffic_data.describe())# 交通流量时间分布分析
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.boxplot(x='hour', y