python处理出租车轨迹数据_基于出租车GPS轨迹数据的研究：出租车行程的数据分析...

数据

Reddit用户imjasonh和fhoffa解析了原始数据，该模式如下所示：

每次骑行都有非常具体的上/下车位置以及开始/结束时间的详细信息。下面显示了一个示例：

我们留下了158,320,608个出租车行程的数据集，分为32,654个不同的起点/终点。

自1987年以来，位于东79街和约克大街的出租车站一直将上东区的居民带到华尔街。

我在数据中发现了沿着这条路线的252,210次旅行。出租车平均需要20.35分钟才能以22.11 mph的速度行驶。当然，您会在凌晨4点走得更快，但是大多数人直到凌晨6点或凌晨7点才开始上下班：

一年中，最专用的出租车使路线行驶234次（只有7条出租车使路线行驶100次）：

尽管前十名最常见的出租车司机的平均速度较可预测，但他们的前进速度并没有比大多数人快（这可能是因为他们经常每天同时开车）。

SELECT

pickup_street1, pickup_street2, dropoff_street1, dropoff_street2,

trips_medallion, trips_pickup_datetime, trips_dropoff_datetime,

ROUND(trips_avg_mph,4) AS avg_mpg,

ROUND(trips_trip_duration_hours,4) AS num_hours

FROM

[taxi_strava.joined_geohash_geonames]

WHERE

trips_geohashed_dropoff = 'dr5ru2'

AND trips_geohashed_pickup = 'dr5rvj'

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