共享单车数据集_共享单车数据可视化分析

一、数据来源：

Bike Sharing Demand | Kagglewww.kaggle.com

二、提出问题：

共享单车使用量与哪些因素有关？这些因素如何影响人们使用单车？

（原本这个项目的目的是预测华盛顿地区的共享单车的租赁需求量，在这里我们主要任务是将共享单车的数据进行可视化分析，不着重选择合适的机器学习模型来预测需求量。）

三、理解数据：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
import seaborn as sns
#优化图片显示结果
%matplotlib inline# 导入训练数据和测试数据
train_set = pd.read_csv('./train.csv')
print('训练数据集:',train_set.shape)               # >>> 训练数据集: (10886, 12)
test_set = pd.read_csv('./test.csv')
print('测试数据集:',test_set.shape)                # >>> 测试数据集: (6493, 9)#合并数据
total_set = pd.concat([train_set,test_set])
total_set.info()                                   # 训练集和测试集合并之后的信息
total_set.head()

四、清洗数据：

# 从datetime中提取年、月、工作日、日期等信息
total_set['date']=total_set.datetime.apply(lambda c : c.split( )[0])
total_set['hour']=total_set.datetime.apply( lambda c : c.split( )[1].split(':')[0]).astype('int')
total_set['year']=total_set.datetime.apply( lambda c : c.split( )[0].split('-')[0]).astype('int')
total_set['month']=total_set.datetime.apply(lambda c : c.split( )[0].split('-')[1]).astype('int')
total_set['weekday']=total_set.date.apply( lambda c : datetime.strptime(c,'%Y-%m-%d').isoweekday())
total_set.drop('datetime',axis=1,inplace=True)total_set.head()

五、分析数据：

相关系数热图：

fig = plt.figure(figsize=(12,12))
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
sns.set(style='dark')
sns.heatmap(corr,ax=ax1,vmax=1,square=False,annot=True,cmap='GnBu',linewidths=.5)
plt.title('Heatmap on Correlation',fontsize=30,color='black')
plt.xticks(fontsize=18,color='black')
plt.yticks(fontsize=18,color='black')
plt.show()

通过观察，我们发现与共享单车的使用量相关性比较大的是小时，温度，体感温度以及湿度。

接下来，我们逐个分析相关因素与使用量之间的关系

1.小时：

hour_count = total_set.groupby(['hour'])['count'].sum()
hour_count.plot(color='k',linestyle=':',marker='o')
plt.ylabel('count')
plt.title('count per hour')
plt.grid(True)

6点到9点以及17点到19点之间使用共享单车的人数达到峰值（上下班时间）
平均每天单车使用量最大的时间点是在晚上17点左右

2.月份与季节

month_count = total_set.groupby(['month'])['count'].mean()
month_count.plot(kind='bar')
plt.title('Average count per month')
plt.ylabel('count')
plt.grid(True)

6月到9月（夏季）是人们使用共享单车最多的季节
1月是使用人数最少的月份，从1月到6月，单车使用人数逐渐增加，6月达到峰值，往后使用量逐渐减少

3.温度，湿度，风速

fig,(ax1,ax2,ax3) = plt.subplots(ncols=3)
fig.set_size_inches(18, 5)
sns.set(style='white')
sns.despine()#regplot:绘制带有线性回归曲线的散点图
ax1=sns.regplot(x="temp", y="count", data=total_set, ax=ax1)
ax2=sns.regplot(x="windspeed", y="count", data=total_set ,ax=ax2)
ax3=sns.regplot(x="humidity", y="count", data=total_set ,ax=ax3)#ax1.set(xlabel='temp',ylabel='count')
ax1.set_xlabel('temp',color='black',fontsize=15)
ax1.set_ylabel('count',color='black',fontsize=15)
ax2.set_xlabel('windspeed',color='black',fontsize=15)
ax2.set_ylabel('count',color='black',fontsize=15)
ax3.set_xlabel('humidity',color='black',fontsize=15)
ax3.set_ylabel('count',color='black',fontsize=15)ax1.tick_params(colors='black',labelsize=10, labelcolor='black')
ax2.tick_params(colors='black',labelsize=10, labelcolor='black')
ax3.tick_params(colors='black',labelsize=10, labelcolor='black')

气温在20-30摄氏度之间最适合共享单车的使用，气温较低时人们较少骑车出行
风速越大人们越少使用单车
湿度太大（下雨）或者湿度太小（干燥）都会影响单车的使用

4.天气，节假日

#先对数据做映射处理：
total_set['weather'] = total_set.weather.map({1:'sunny',2:'cloudy',3:'rainly',4:'bad-weather'})
total_set['holiday'] = total_set.holiday.map({0:'non-holiday',1:'holiday'})
total_set.head()

weather_count = total_set.groupby(['weather'])['count'].sum()
weather_count.head()
weather_count.plot.bar()

可以看出，晴天单车出行人数最多，恶劣天气很少人使用共享单车

#绘制工作日，非工作日与租车量的折线图
workingday=total_set[total_set['workingday']==1]
workingday = workingday.groupby(['hour'], as_index=True).agg({'count':'mean'})nworkingday=total_set[total_set['workingday']==0]
nworkingday = nworkingday.groupby(['hour'], as_index=True).agg({'count':'mean'})fig, axes = plt.subplots(1, 2)workingday.plot(figsize=(15,5),title = 'The average demand per hour in the working day',ax=axes[0])
nworkingday.plot(figsize=(15,5),title = 'The average demand per hour in the nonworkdays',ax=axes[1])

相比于工作日，人们在节假日的出行集中在白天（8点到20点）
非工作日共享单车出行高峰大约在12点到13点之间

六、总结：

1.理解数据很重要，弄清楚了数据类型之后才方便对数据进行相关处理。在本次分析过程中，一共处理了两种数据类型，第一种是时间，原始数据当中的时间是年月日小时这种格式，但是在分析过程因为要考虑一天中各个时间段的单车使用情况，还要考虑月份和季度对租车的影响，所以将时间拆分成了年，月，日，小时；第二种类型是有不同选项的数据，比如节假日，工作日，以及天气这些，原始数据中都是数字，所以在进行数据处理的时候我们将这些数字映射成了相应的选项，这样在进行绘图分析的时候会清晰很多。

2.在呈现各个影响因素与租车量之间的关系时，可以选择不同的图表来展示。在分析每个季度，每个月，每一天的各个时间段里单车使用量的时候，折线图或者条形图能清楚呈现租车人数的差异和波动情况；在考虑温度、湿度这些具体数值的影响时，散点图能比较好的展示出分散变量的相关关系。

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