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1 创建读取数据
2 查看数据
3 获取指定行列数据
- 3.1 查询选择
- 3.2 根据条件筛选
- 3.3 数据格式转换
- 3.4 数据统计
4 时间数据
- 4.1 提取年月日时间
- 4.2 提取时间time,不要date
- 4.3 筛选特定时间段的数据
5 数据操作（加减乘除）
6 评价指标
7 可视化探索
8 模型构建
9 其它
- 9.1 自定义距离
- 9.2 设置参数

1 创建读取数据

# 1 数据读取和预处理
df = pd.read_csv(r"F:\gongsi\WorkList\1工作文档\时空聚类数据集\洛杉矶犯罪数据集\Crime_Data_from_2020_to_Present.csv")
df_quNAN = df[df['LAT']>0]                                         # 去0值
date_y2020 = df_quNAN[df_quNAN["DATE OCC"].str.contains("/2020")]  # 2020年数据
date_y2020 = df_quNAN[df_quNAN["DATE OCC"].str.contains("/2020")]       # 取出2020年的数据
date_y2020month = date_y2020[date_y2020["DATE OCC"].str.startswith('01')]   # 取出1月份的数据   (18145, 28)
kongjian_y2020month = date_y2020month.loc[:,['LAT','LON']]             # 只获取3列的数据  (18145, 3)
kongjian_y2020month['cluster'] = cluster.labels_# 字段名和索引的实现
kongjian_y2020month.columns = ['latitude', 'longitude']   # 因为空间聚类算法用到'latitude', 'longitude'属性
kongjian_y2020month.index = range(len(kongjian_y2020month))

保存数据

import pandas as pd
list1 = [[1,2,3],[4,5,6]]
indexx = ["tianshu","data_len"]
df = pd.DataFrame(data= list1,index = indexx)
df.to_csv("F:/test1.csv")

2 查看数据

（1）查看列
date_y2020.columns
（2）date_y2020.infos()
（3）df.describe()
（4）df.head(10)
（5）df.shape
（6）df[‘LAT’].dtypes # 查看某一列的类型
（7）date_y2020month[‘Crm Cd’].value_counts().keys
（ 8）查看值分布

kongjian_y2020month['cluster'] = cluster.labels_
kongjian_y2020month['cluster'].value_counts().values
kongjian_y2020month['cluster'].value_counts()

（9）查看每个值的分布

for item in date_y2020month['Premis Cd'].value_counts().keys():print(item)plt.figure(figsize=(12, 9), dpi=80)  # 绘图plt.scatter(date_y2020month[date_y2020month['Premis Cd'] == item]['LON'].values.tolist(), date_y2020month[date_y2020month['Premis Cd'] == item]['LAT'].values.tolist())plt.show()

（10）查看以6开头的值的分布

list(date_y2020jan1[(date_y2020jan1['Crm Cd'] / 100).astype(int) == 6]['Crm Cd Desc'].values)

（11）查看每种类型的值的个数

(12)查看最大最小值唯一值

print(df["date_time"].min())
df["month"].unique()

（13）查看空值分布

kongjian_y2020jan.isnull().sum([kongjian_y2020jan.isnull().sum()>0]

（14）柱状图查看

（15）统计数据查看

（15）获取某一个值
除了下面方法也可以用loc或者iloc

df_user_result.live_house_cluster.values[0]

3 获取指定行列数据

3.1 查询选择

https://blog.csdn.net/weixin_29696999/article/details/112663789
pandas读取行列数据的所有方法
https://www.cnblogs.com/wynlfd/p/14024947.html

一共3种：
用loc和iloc可以解决所有问题了
(1) 获取指定行名和列名用loc
(2) 获取指定列的所有行用df[[‘省份’, ‘总人数’]],不推荐用它
df[‘省份’]) #按列名取列
df.省份) # 按列名取列
(3) 根据位置索引用iloc

3.2 根据条件筛选

https://www.pythonf.cn/read/157986

Pandas提取含有指定字符串的行或列
https://blog.csdn.net/nixiang_888/article/details/109371043?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-1.control

3.3 数据格式转换

y2020jan['Premis Cd'] = (y2020jan['Premis Cd']/100).astype(int)

3.4 数据统计

x_label = y2020jan1[y2020jan1['cluster_num']==3].groupby('AREA').size().keys().values
y_label = y2020jan1[y2020jan1['cluster_num']==3].groupby('AREA').size().values
plt.bar(x_label,y_label)
plt.show()

4 时间数据

这个最好
https://blog.csdn.net/weixin_41261833/article/details/104839119

https://www.cnblogs.com/shao-shuai/p/9839011.html

https://www.cnblogs.com/zhangyafei/p/10513893.html

https://blog.csdn.net/weixin_39637285/article/details/111534198?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2_defaultbaidujs_baidulandingword~default-4.control&spm=1001.2101.3001.4242

4.1 提取年月日时间

df["date_"] = pd.to_datetime(df['date'])          # 1 日期转换为时间格式
print(df["date_"].value_counts().values)                 # 2 查看每天的数据
df["date_time"] = pd.to_datetime(df['date'] + ' ' + df['time'])        # 3 将日期列和时间列的字符串合并，并转为datetime格式
df["date_time_beijing"] =  df["date_time"] +datetime.timedelta(hours=8)      # 4 将时间加上8小时
df["year"] = df['date_time_beijing'].apply(lambda x:x.year)           # 5 获取年份
df["month"] = df['date_time_beijing'].apply(lambda x:x.month)         # 6 获取月份
df["day"] = df['date_time_beijing'].apply(lambda x:x.day)
print("最小时间：",df["date_time_beijing"].min())                           # 7查看时间范围最大最小
print(df["date_time_beijing"].max())
df["weekday"] = df['date_time_beijing'].apply(lambda x:x.dayofweek)    # 8 获取星期，0代表星期1，1代表星期2
df["hour"] =  df['date_time_beijing'].apply(lambda x:x.hour)           # 9 获取小时
df_min = df.iloc[::12, :]               # 10 1分钟取一条
apple = apple.set_index("Date")  # 将时间设为索引

df["date_time"] = pd.to_datetime(df['date'] + ' ' + df['time'])               # 1 将日期列和时间列合并，转换为日期格式
df["date_time_beijing"] =  df["date_time"] +datetime.timedelta(hours=8)       # 2 将时间加上8小时得到北京时间
df["date_beijing"] = [datetime.datetime.strftime(df["date_time_beijing"][i],"%Y-%m-%d") for i in range(df.shape[0])]  # 3 获取日期
df["time_beijing"] = [datetime.datetime.strftime(df["date_time_beijing"][i],"%H:%M:%S") for i in range(df.shape[0])]  # 4 获取时间
df = df.iloc[::12, :]               #  1分钟取一条，大多数数据都是隔5秒时间
df["year"] = df['date_time_beijing'].apply(lambda x:x.year)                  # 5 获取年份
df["month"] = df['date_time_beijing'].apply(lambda x:x.month)               # 6 获取月份
df["day"] = df['date_time_beijing'].apply(lambda x:x.day)                   # 7 日
df["weekday"] = df['date_time_beijing'].apply(lambda x:x.dayofweek)        # 8 获取星期，0代表星期1，1代表星期2
df["hour"] =  df['date_time_beijing'].apply(lambda x:x.hour)              # 9 获取小时

日期获取

s_date = datetime.datetime.strptime('20050606', '%Y%m%d').date()
e_date = datetime.datetime.strptime('20071016', '%Y%m%d').date()

4.2 提取时间time,不要date

# 这种提取时间的方式不对，不知道为什么，只能用下面的方式
df["time"] = df['date_time_beijing'].apply(lambda x:x.time)

字符串和datetime之间的转换https://blog.csdn.net/xiaomeng29/article/details/91366762

4.3 筛选特定时间段的数据

# 选择前90的数据
start_date = df["date_time_beijing"].max()-datetime.timedelta(days=90)
end_date = df["date_time_beijing"].max()
df_days90 = df[(df["date_time_beijing"] >= start_date) & (df["date_time_beijing"] <= end_date)]
df_days90

5 数据操作（加减乘除）

归一化

max_min_scaler = lambda x : (x-numpy.min(x))/(numpy.max(x)-numpy.min(x))    # 9 对连续变量进行归一化
kkk = y2020jan[['Vict Age']].apply(max_min_scaler)

类型转换

y2020jan['Crm Cd'] = y2020jan['Crm Cd'].astype(str)            # 10 进行类型转换，转为one hot编码，先转换为object才行，否则不会转换
y2020jan['Premis Cd'] = y2020jan['Premis Cd'].astype(int)

将一列数对应改成其它名称，先变成字典，再一一对应

y2020jan_result = y2020jan['Vict Descent'].unique()           # 9 Vict Descent变成数字类型
y2020jan_result = y2020jan_result.tolist()
list_vict = list(range(len(y2020jan_result)))
Vict_Descent_dict = dict(zip(y2020jan_result,list_vict))
Vict_Descent_dict
y2020jan['Vict Descent'] = y2020jan['Vict Descent'].map(Vict_Descent_dict)   # 9 Vict Descent变成数字类型

除以100只保留百位数字

y2020jan['Crm Cd'] = (y2020jan['Crm Cd']/100).astype(int)                     # 10 只保留首位数字代码
y2020jan['Premis Cd'] = (y2020jan['Premis Cd']/100).astype(int)
y2020jan['Weapon Used Cd'] = (y2020jan['Weapon Used Cd']/100).astype(int)
y2020jan

6 评价指标

print("calinski_harabasz_score：",calinski_harabasz_score(kongjian_y2020month[['LON', 'LAT']],cluster.labels_,metric=customer_metric))
print("silhouette_score：", silhouette_score(kongjian_y2020month[['LAT','LON']], cluster.labels_,metric=customer_metric))

7 可视化探索

plt.figure(figsize=(12, 9), dpi=80)  # 绘图
plt.scatter(kongjian_y2020month['LON'].values.tolist(), kongjian_y2020month['LAT'].values.tolist(),c=cluster.labels_)
plt.title('SPACE-DBSCAN: 2020-01:eps=500,min_samples=%d' % item)
plt.xlabel('longitude(W)')
plt.ylabel('latitude(N)')
plt.savefig("F:/gongsi/WorkList/6canshu/2dbscan_min/SpaceDbscan202001min%d.png" % item, dpi=300)
plt.show()
plt.cla()

进行图例的划分
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 9), dpi=80)
ax1.scatter(y2020jan_k0['LAT'].values.tolist(),y2020jan_k0['LON'].values.tolist(), c = 'red',label = 'class1')
ax1.scatter(y2020jan_k1['LAT'].values.tolist(),y2020jan_k1['LON'].values.tolist(), c = 'purple',label = 'class2')
ax1.scatter(y2020jan_k2['LAT'].values.tolist(),y2020jan_k2['LON'].values.tolist(), c = 'blue',label = 'class3')
ax1.scatter(y2020jan_k3['LAT'].values.tolist(),y2020jan_k3['LON'].values.tolist(), c = 'pink',label = 'class4')
ax1.scatter(y2020jan_k4['LAT'].values.tolist(),y2020jan_k4['LON'].values.tolist(), c = 'green',label = 'class5')
ax1.scatter(y2020jan_k5['LAT'].values.tolist(),y2020jan_k5['LON'].values.tolist(), c = 'yellow',label = 'class6')plt.legend()plt.show()

显示中文
https://blog.csdn.net/asialee_bird/article/details/81027488

from matplotlib.font_manager import FontProperties #字体管理器
#设置汉字格式
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=15)
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 9), dpi=80)
ax1.scatter(zaoshengdian['LON'].values.tolist(),zaoshengdian['LAT'].values.tolist(), c = 'red',)
ax1.scatter(redian['LON'].values.tolist(),redian['LAT'].values.tolist(), c = 'purple',label = '高犯罪率地区',)
plt.legend(prop=font)
plt.title('洛杉矶2020年1月份犯罪热点区域',fontproperties=font)
plt.xlabel('longitude(W)')
plt.ylabel('latitude(N)')
plt.show()

加载地图

import folium
latitude = 34.0677
longitude = -118.2398
san_map = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=12)from geopy.distance import great_circle
import pandas as pd
from sklearn.cluster import DBSCAN# 1 数据读取和预处理
df = pd.read_csv(r"F:\gongsi\WorkList\1工作文档\时空聚类数据集\洛杉矶犯罪数据集\Crime_Data_from_2020_to_Present.csv")
df_quNAN = df[df['LAT']>0]                                         # 去0值
date_y2020 = df_quNAN[df_quNAN["DATE OCC"].str.contains("/2020")]  # 2020年数据
date_y2020month = date_y2020[date_y2020["DATE OCC"].str.startswith('12')]   # 取出1月份的数据   (18145, 28)
kongjian_y2020month = date_y2020month.loc[:,['LAT','LON']]             # 只获取3列的数据  (18145, 3)
def customer_metric(x ,y):"""计算空间距离:param x: 一个点:param y: 另一个点:return: 返回距离"""return great_circle(x,y).metersdbscan = DBSCAN(eps=500, min_samples=60, metric=customer_metric)  # 实例
# 必须是维度和经度
cluster = dbscan.fit(kongjian_y2020month[['LAT', 'LON']])
kongjian_y2020month['cluster'] = cluster.labels_redian = kongjian_y2020month[kongjian_y2020month['cluster']!=-1]
zaoshengdian =  kongjian_y2020month[kongjian_y2020month['cluster']==-1]data = redian.iloc[:, :2]
incidents = folium.map.FeatureGroup()
for lat, lng, in zip(data.LAT, data.LON):incidents.add_child(folium.CircleMarker([lat, lng],radius=4, # define how big you want the circle markers to becolor='yellow',fill=True,fill_color='red',fill_opacity=0.4))# Add incidents to map
san_map = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=12)
san_map.add_child(incidents)

8 模型构建

9 其它

9.1 自定义距离

def customer_metric(x ,y):"""计算空间距离:param x: 一个点:param y: 另一个点:return: 返回距离"""return great_circle(x,y).metersdbscan = DBSCAN(eps=500, min_samples=30, metric=customer_metric)  # 实例

探索距离

from scipy.spatial.distance import pdist
x = np.array([[ 0, 2, 3, 4],
[ 2, 0, 7, 8],
[ 3, 7, 0, 12],
[ 4, 8, 12, 0]])
distance = pdist(x, metric=‘euclidean’) # 求出来两两向量的距离
low, mid, up = np.percentile(distance, [25, 50, 75]) # 对距离求解分位数
eps = mid + 1.5*(up- low) # 选择盒图的上界作为邻域半径的选择
eps

9.2 设置参数

案例：

from geopy.distance import great_circle
import pandas as pd
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn import datasets
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import time# 聚类评价指标
from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score,silhouette_score
# score = calinski_harabasz_score(kongjian_y2020jan_sample[['latitude','longitude']], kongjian_y2020jan_sample['clusters'])
begin = time.time()# 1 数据读取和预处理
df = pd.read_csv(r"F:\gongsi\WorkList\1工作文档\时空聚类数据集\洛杉矶犯罪数据集\Crime_Data_from_2020_to_Present.csv")
df_quNAN = df[df['LAT']>0]                                         # 去0值
date_y2020 = df_quNAN[df_quNAN["DATE OCC"].str.contains("/2020")]  # 2020年数据
date_y2020month = date_y2020[date_y2020["DATE OCC"].str.startswith('01')]   # 取出1月份的数据   (18145, 28)
kongjian_y2020month = date_y2020month.loc[:,['LAT','LON']]             # 只获取3列的数据  (18145, 3)def customer_metric(x ,y):"""计算空间距离:param x: 一个点:param y: 另一个点:return: 返回距离"""return great_circle(x,y).metersdbscan = DBSCAN(eps=500, min_samples=60, metric=customer_metric)  # 实例
# 必须是维度和经度
cluster = dbscan.fit(kongjian_y2020month[['LAT', 'LON']])
kongjian_y2020month['cluster'] = cluster.labels_
kongjian_y2020month.describe()redian = kongjian_y2020month[kongjian_y2020month['cluster']!=-1]
zaoshengdian =  kongjian_y2020month[kongjian_y2020month['cluster']==-1] from matplotlib.font_manager import FontProperties #字体管理器
#设置汉字格式
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=15)
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 9), dpi=80)
ax1.scatter(zaoshengdian['LON'].values.tolist(),zaoshengdian['LAT'].values.tolist(), c='purple')
ax1.scatter(redian['LON'].values.tolist(),redian['LAT'].values.tolist(), c = 'r',label = '高犯罪率区域',)
plt.legend(prop=font)
plt.title('洛杉矶2020年1月份犯罪热点区域',fontproperties=font)
plt.xlabel('longitude(W)')
plt.ylabel('latitude(N)')
plt.show()

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