公交线路+站点

在研究城市公共交通问题上，地面的公交网络研究算是很重要的一块，因此获取整个城市的公交线路及其站点的所有数据是非常重要的！但令人高兴的是，有关这些数据的获取其实是很方便快捷的，因为目前的众多网络地图上都包含着这些数据，你要做的只是将所需求的数据提取出来即可。
由于整个城市的公交线路数量众多，同时公交线路分单向双向两个方向。基于此，本文将首先解决如何获取城市部分公交线路(单向的)的矢量数据问题！！！
下面直接给出数据获取的详细python脚本，请开始阅读

STEP01
准备条件：在高德开放平台的官网申请并获取key值。基本流程：新用户注册–>控制台–>应用管理–>我的应用–>创建新应用–>应用名称(随你写),应用类型(你做主)–>接下来为你创建的应用添加key–>key名称(听你的)–>服务平台(Web端(JS API))–>提交。
此时key值已经成功生成！

STEP02
数据获取的逻辑思路：1、从高德地图服务器上获取数据并保存。2、解析并整理出站点数据。3、解析并整理出线路数据。4、将站点和线路数据分别转化成shp文件，坐标为wgs84，最终输出的文件以相对路径存放与python代码存于同一文件夹中。

python具体实现脚本请看下方！！！

#导入库
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
import json
import math
import shapefile#坐标转换，高德转WGS84
x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0
pi = 3.1415926535897932384626  # π
a = 6378245.0  # 长半轴
ee = 0.00669342162296594323  # 偏心率平方def gcj02_to_wgs84(lng, lat):"""GCJ02(火星坐标系)转GPS84:param lng:火星坐标系的经度:param lat:火星坐标系纬度:return:"""if out_of_china(lng, lat):return [lng, lat]dlat = _transformlat(lng - 105.0, lat - 35.0)dlng = _transformlng(lng - 105.0, lat - 35.0)radlat = lat / 180.0 * pimagic = math.sin(radlat)magic = 1 - ee * magic * magicsqrtmagic = math.sqrt(magic)dlat = (dlat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtmagic) * pi)dlng = (dlng * 180.0) / (a / sqrtmagic * math.cos(radlat) * pi)mglat = lat + dlatmglng = lng + dlngreturn [lng * 2 - mglng, lat * 2 - mglat]def _transformlat(lng, lat):ret = -100.0 + 2.0 * lng + 3.0 * lat + 0.2 * lat * lat + \0.1 * lng * lat + 0.2 * math.sqrt(math.fabs(lng))ret += (20.0 * math.sin(6.0 * lng * pi) + 20.0 *math.sin(2.0 * lng * pi)) * 2.0 / 3.0ret += (20.0 * math.sin(lat * pi) + 40.0 *math.sin(lat / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0ret += (160.0 * math.sin(lat / 12.0 * pi) + 320 *math.sin(lat * pi / 30.0)) * 2.0 / 3.0return retdef _transformlng(lng, lat):ret = 300.0 + lng + 2.0 * lat + 0.1 * lng * lng + \0.1 * lng * lat + 0.1 * math.sqrt(math.fabs(lng))ret += (20.0 * math.sin(6.0 * lng * pi) + 20.0 *math.sin(2.0 * lng * pi)) * 2.0 / 3.0ret += (20.0 * math.sin(lng * pi) + 40.0 *math.sin(lng / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0ret += (150.0 * math.sin(lng / 12.0 * pi) + 300.0 *math.sin(lng / 30.0 * pi)) * 2.0 / 3.0return retdef out_of_china(lng, lat):"""判断是否在国内，不在国内不做偏移:param lng::param lat::return:"""return not (lng > 73.66 and lng < 135.05 and lat > 3.86 and lat < 53.55)#获取原始数据
def get_single_line(mykey,city_name,line_name):'''下载单向公交线路数据:param city_c: 城市名称:param line_c: 线路名称，如11路、12路:return: 一条公交线路数据,追加到已存的数据后面'''url = "https://restapi.amap.com/v3/bus/linename?s=rsv3&extensions=all&key={}&output=json&" \"city={}&offset=1&keywords={}&platform=JS".format(mykey,city_name, line_name)try:print("开始获取{}数据".format(line_name))response = requests.get(url).json()dt = {}if response["buslines"]:print("服务器成功返回数据")if len(response["buslines"]) == 0:print("返回的内容没有数据")else:for mn in range(len(response["buslines"])):# 提取公交线路名称dt["line_name"] = response["buslines"][mn]["name"]#获取线路沿线的经纬度，以便生成线路dt["polyline"] = response["buslines"][mn]["polyline"]#获取公交线路的最早、最晚运营时间dt["start_time"] = response["buslines"][mn]["start_time"]dt["end_time"] = response["buslines"][mn]["end_time"]#获取公交线路的首末站站点名称dt["start_stop"] = response["buslines"][mn]["start_stop"]dt["end_stop"] = response["buslines"][mn]["end_stop"]#获取公交线路的首末站站点距离dt["distance"] = response["buslines"][mn]["distance"]#获取公交的起始价和全程价dt["basic_price"] = response["buslines"][mn]["basic_price"]dt["total_price"] = response["buslines"][mn]["total_price"]#获取站点的名称和经纬度st_name = []st_coords = []for i in response["buslines"][mn]["busstops"]:station_name = i["name"]station_corrds = i["location"]st_name.append(station_name)st_coords.append(station_corrds)dt["station_name"] = st_namedt["station_coords"] = st_coords#保存数据print("{}数据爬取成功".format(line_name))data = pd.DataFrame([dt])data.to_csv(r"./{}_bus_data.csv".format(city_name), mode="a", header=False, encoding="gbk")else:print("内容返回失败")#记录失败数据with open(r"./error.txt",mode="a") as f:f.write("{}数据爬取失败".format(line_name))except:#记录失败数据print("{}数据爬取失败".format(line_name))with open(r"./error.txt", mode="a") as f:f.write("{}数据爬取失败".format(line_name))#得到站点数据
def get_station():data = pd.read_csv(r"./{}_bus_data.csv".format(city_name),encoding="gbk",engine="python",names=["id","line_name","polyline","start_time","end_time","start_stop","end_stop","distance","basic_price","total_price","station_name","station_coords"])df = data[["line_name",'station_coords', 'station_name']]#将字符串处理并分割成列表df["station_coords"] = df["station_coords"].apply(lambda x: x.replace("[", "").replace("]", "").replace("\'", "").split(", "))df["station_name"] = df["station_name"].apply(lambda x: x.replace("[", "").replace("]", "").replace("\'", "").split(", "))#将单元格的列表数值进行竖铺sta_name = np.hstack(df["station_name"])sta_coords = np.hstack(df["station_coords"])li_name = np.hstack(df["line_name"].repeat(list(map(len,df["station_name"]))))#将线路、站点名称、站点经纬度进行对应匹配station_data = pd.DataFrame(np.column_stack((li_name,sta_name,sta_coords)),columns=["line_name","station_name","station_coords"])#分别提取经度、纬度station_data["lng"] = station_data["station_coords"].apply(lambda x: x.split(",")[0])station_data["lat"] = station_data["station_coords"].apply(lambda x: x.split(",")[1])# 删除相同的站点station_data = station_data.drop_duplicates(["station_name","lng","lat"])#重新设置索引，使得索引从0 开始，1为间隔station_data = station_data.reset_index(drop=True)#转化坐标station_data["lng84"] = 0.00station_data["lat84"] = 0.00for i in range(len(station_data)):station_data["lng84"][i] = gcj02_to_wgs84(float(station_data["lng"][i]),float(station_data["lat"][i]))[0]station_data["lat84"][i] = gcj02_to_wgs84(float(station_data["lng"][i]),float(station_data["lat"][i]))[1]#station_data.to_csv(r"./{}_subway_station_data.csv".format(city_name),encoding="gbk")#转化为shp文件w = shapefile.Writer(r"./{}/station.shp".format(city_name))w.field("line_name","C")w.field("station_name","C")w.field("lng","C")w.field("lat","C")w.field("lng84","C")w.field("lat84","C")for i in range(len(station_data)):w.point(station_data["lng84"][i],station_data["lat84"][i])w.record(station_data["line_name"][i],station_data["station_name"][i],station_data["lng"][i],station_data["lat"][i],station_data["lng84"][i],station_data["lat84"][i],encode = "gbk")w.close()#获取线路数据
def get_line():data = pd.read_csv(r"./{}_bus_data.csv".format(city_name), encoding="gbk", engine="python",names=["id", "line_name", "polyline", "start_time", "end_time", "start_stop", "end_stop","distance", "basic_price", "total_price", "station_name", "station_coords"])data["polyline"] = data["polyline"].apply(lambda x: x.split(";"))#转化坐标for i in range(len(data["polyline"])):list = []all_point = data["polyline"][i]for j in range(len(all_point)):lng = all_point[j].split(",")[0]lat = all_point[j].split(",")[1]list.append(gcj02_to_wgs84(float(lng),float(lat)))data["polyline"][i] = list# 转化为shp文件w = shapefile.Writer(r"./{}/line.shp".format(city_name))w.field("line_name", "C")w.field("start_time", "C")w.field("end_time","C")w.field("start_stop","C")w.field("end_stop","C")w.field("distance", "C")w.field("basic_price", "C")w.field("total_price", "C")for i in range(len(data)):w.line([data["polyline"][i]])w.record(data["line_name"][i],data["start_time"][i],data["end_time"][i],data["start_stop"][i],data["end_stop"][i],data["distance"][i],data["basic_price"][i],data["total_price"][i], encode="gbk")w.close()if __name__ == "__main__":#将下面的key替换为自己申请的keykey = "ac21976ec"#将城市名称改为自己需要获取的城市的名称，如北京市，只要填写北京，如果填写北京市可能会报错city_name = "北京"#将线路名称改为你需要的线路名称all_line_name = ['10路','11路',"12路","13路","14路","15路","16路","17路","18路","19路","102路","103路","108路","105路","106路","107路"]for line_name in all_line_name:get_single_line(key,city_name,line_name)get_station()get_line()

通过运行以上代码，你所需要的某个城市的某条公交线路及站点的shp数据都可以迅速实现手到数来！

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