python可视化经纬度信息
判断汽车停下:
stoped_state = new_data[(new_data['acc_state']==0)&(new_data['gps_speed']==0)]
得到了5126个符合条件的点。
这样可以用来分析汽车行车过程中经过了哪些点。
然后去除掉这些点里面的重复数据:
stoped_state.drop_duplicates(inplace=True)
然后查看其长度发现问题,需要将首条数据加入:
stop = new_data.loc[[0]].append(stoped_state)
共计有165条记录。
我们想做的事是:根据这些停车点的index
值将原始数据分段,然后绘制地图。
将其index组织成一个列表。
new = pd.DataFrame(marks.to_list())
news = marks.to_list()
对这些点稍作处理:
l = []
for i in range(len(news)-1):dif = news[i+1]-news[i]
# print(dif)if dif<900:l.append(news[i])
此时,需要去除这些重复的刻度值。有如下几种方式:
第一种是借助set()
方法
import numpy as np
mark1 = list(set(news).difference(set(l)))
np.sort(mark1)
第二种是借助列表生成式。
mark2 = [x for x in news if x not in l]
相对而言,列表生成式更为简洁。
之后就可以绘图了:
lat_lng = []
for i in range(len(mark2)-1):start = mark2[i]end = mark2[i+1]range_data = new_data[start:end]lng = range_data.iloc[:,3:4]#经度lat = range_data.iloc[:,4:5]#维度# 绘图的时候要将维度放在前面lat_lng = lat.join(lng)lat_lng_f = lat_lng.values.tolist()
# lat_lng_format = [list(map(eval,x)) for x in lat_lng_f]locations = lat_lng_fm = folium.Map(lat_lng_f[0],zoom_start=10)route = folium.PolyLine(locations,weight=3,color='red',opacity=0.8).add_to(m)filename = 'Heatmap'+str(i)+'.html' m.save(os.path.join(r'E:\TIANCHI\Tips\explore\2', filename))
index
值相同的dataframe合并用new = right.join(left)
参考文章:
1.将dataframe对象转为list
2.python在openstreetmap地图上绘制路线图
3.Python可视化-县市按经纬度坐标在地图标记数值
4.python两个 list 获取交集,并集,差集的方法
5.Python 提取两个列表的共同元素
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