Python数据清洗:strava运动跑步和骑行路径路线经纬度散点序列数据

在这这个链接中（https://download.csdn.net/download/zhangphil/13614362），离线下载数据文件，这是strava一个在线的运动跑步和骑行路径路线经纬度散点序列数据，数据集中包含了路线中经过的经纬度点数据，如图：

对上面的数据文件strava_com_sample_utf8.xls进行清洗，python代码如下：

import pandas as pd
import json
from json import JSONDecodeErrorKEYS = ['名称', '起点坐标', '终点坐标', '路线']def opt_latlng(latlng):newll = []newll.append(abs(latlng[0]))newll.append(abs(latlng[1]))return newlldef get_raw_data():df = pd.read_excel(io='strava_com_sample_utf8.xls', sheet_name='sheet1')# print(df.columns.values)data = df.loc[:, KEYS]data = data.dropna(axis=0, subset=['起点坐标', '终点坐标', '路线'])  # 丢弃'起点坐标', '终点坐标', '路线'这三列中有缺失值的行。res = []# 注意路线列中包含三项子内容：latlng，distance，altitudefor v in data.values:try:json.loads(v[3])bundle = {}for i in range(len(KEYS)):bundle.setdefault(KEYS[i], v[i])res.append(bundle)except JSONDecodeError:print('JSONDecodeError错误')return resdef strToList(str_latlng):lat, lng = str_latlng.split(',')ll = list([abs(float(lat)), abs(float(lng))])return lldef get_data(raw_data):data = []for d in raw_data:jd = json.loads(d['路线'])latlng = jd['latlng']latlngs = []for ll in latlng:latlngs.append(opt_latlng(ll))bundle = {}bundle.setdefault(KEYS[0], d[KEYS[0]])bundle.setdefault(KEYS[1], strToList(d[KEYS[1]]))bundle.setdefault(KEYS[2], strToList(d[KEYS[2]]))bundle.setdefault(KEYS[3], latlngs)data.append(bundle)return dataif __name__ == '__main__':data = get_data(get_raw_data())print(data)

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