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出租车行驶轨迹数据

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简介：
出租车行驶轨迹数据记录了城市中大量出租车在不同时间、地点的运行路线和状态信息，为交通规划、车辆调度及智慧城市研究提供了宝贵的数据支持。 出租车轨迹数据可用于大数据轨迹数据分析实验，并能用于相关分析。

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  • 出租车行驶轨迹数据
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    出租车行驶轨迹数据记录了城市中大量出租车在不同时间、地点的运行路线和状态信息，为交通规划、车辆调度及智慧城市研究提供了宝贵的数据支持。 出租车轨迹数据可用于大数据轨迹数据分析实验，并能用于相关分析。
     
  • 北京的出租车行驶轨迹数据
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    本数据集包含北京市内大量出租车在某段时间内的实时行驶记录，详细描绘了车辆移动路径及其时间分布特征。 这段数据包含了北京市10357辆出租车一周的行驶轨迹记录。每个记录包括车辆ID、时间（精确到秒）、经度以及纬度四个字段。例如： - 车辆id：1，时间：2008年2月2日 15:36:08，经度：116.51172，纬度：39.921231； - 时间：2008年2月2日 15:46:08，经度：116.51135，纬度：39.938831； - 时间：2008年2月2日 15:46:08（重复记录），经度：116.51135，纬度：39.938831； - 时间：2008年2月2日 15:56:08，经度：116.51627，纬度：39.91034。
     
  • T-Driver北京出租车行驶轨迹数据集
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    T-Driver北京出租车行驶轨迹数据集包含了北京市内大量出租车的实时位置与时间戳信息，为交通流分析和城市规划提供宝贵的数据支持。 该数据集涵盖了2008年2月2日至2月8日期间北京市出租车的GPS轨迹记录，共有10357辆出租车的数据被收录其中。每个文件包含一个特定车辆在上述时间段内的行驶路径信息，包括但不限于：车牌ID、时间戳（精确到秒）、经度和纬度等关键数据项。 整个数据集中大约有1500万条GPS轨迹记录，总行程距离超过了900万公里。通常情况下，连续两个坐标点之间的平均间隔约为177秒，并且两者的直线距离约在623米左右。每个文件按照出租车ID命名，详细地展示了该车辆在这段时间内的所有行驶路径。 以其中一个文件为例： ``` 1,2008-02-02 15:36:08,116.51172,39.92123 1,2008-02-02 15:46:08,116.51135,39.93883 ... ``` 这样的格式下，每行记录代表了某一时刻该车辆的位置信息。
     
  • 北京市2008年出租车行驶轨迹数据
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    本数据集收录了北京市2008年度内大量出租车的详细行驶记录，为交通规划、城市出行模式分析及车辆路径优化等研究提供重要依据。 时空轨迹数据是一种包含时间和空间信息的序列数据，其获取成本较低且覆盖范围广泛，并具有时间特性，既适用于微观个体活动模式的研究，也适合宏观层面的城市空间结构分析。今天将分享一套出租车轨迹数据：该数据集涵盖了北京市2008年一周内1万多辆出租车的数据，采样频率为每十分钟一次，总计超过一千万条记录。
     
  • 深圳市电动出租车日行驶轨迹数据集
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    该数据集包含深圳市电动出租车的日行驶轨迹信息，涵盖数万辆车辆的详细记录，为交通规划、汽车工程及城市出行研究提供宝贵资料。 共有664辆出租车。
     
  • 出租车行驶轨迹分析与提取.zip
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    本项目旨在通过数据分析技术，对出租车的行驶数据进行深入挖掘和研究，以提取有价值的路径信息，为城市交通规划提供决策支持。 出租车轨迹提取与分析：2014年5月1日上午6点至晚上10点的出租车轨迹数据（文件名“20140501.csv”）包含以下信息：出租车ID、轨迹点时间、经度、纬度、方向、速度以及状态（“空车”表示无乘客，“重车”表示有乘客）。
     
  • 出租车轨迹数据-数据集
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    本数据集包含大量真实出租车行驶记录，详细描绘了城市内车辆移动轨迹，为交通分析与智能出行研究提供宝贵资料。 这里提供了一个准确的数据集，描述了在葡萄牙波尔图市运行的所有442辆出租车的全年轨迹（从2013年7月1日至2014年6月30日）。这些出租车通过安装在车辆中的移动数据终端与出租车调度中心相连进行操作。该数据集有助于学习地理空间分析和轨迹处理领域的基本方法。
     
  • Python实现出租车行驶轨迹的可视化分析
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    本项目利用Python进行出租车行驶轨迹的数据处理与可视化分析，旨在通过地图上的直观展示帮助理解车辆移动模式和交通状况。 在Python编程领域中，数据可视化是一项重要的技能，尤其是在分析大量地理空间数据的时候，例如出租车的行驶轨迹数据。本项目将深入探讨如何使用Python实现出租车轨迹的数据可视化与分析。 首先我们要理解出租车轨迹文件的基本结构。“xyz.txt”可能存储了车辆的位置信息和时间戳，“x”、“y”以及“z”分别代表经度、纬度及时间。在进行数据分析之前，我们需要先读取这些数据，并对其进行预处理工作。可以使用Python的`pandas`库来处理表格形式的数据，通过该库中的函数如`pd.read_csv()`或`pd.read_table()`将文件内容导入到程序中。 对于没有明显分隔符的情况，可能需要自定义分隔符或者利用正则表达式解析数据。在预处理阶段，我们还需要完成以下步骤： 1. 对缺失的数据进行检查和填补。 2. 将时间戳转换为便于分析的时间格式，例如使用`pd.to_datetime()`函数将其转化为日期时间类型。 3. 确保坐标值是浮点数形式，以便后续计算。 当数据预处理完成后，我们可以借助如`matplotlib`或`geopandas`等库进行可视化操作。其中，“matplotlib”适用于绘制二维散点图和轨迹线；而“geopandas”，结合了地理空间分析的能力与表格数据分析的便利性，在这种场景下更为合适。 在实际应用中，我们可能需要执行以下步骤： 1. 使用`scatter()`函数将各个时间点的位置以散点形式展示，并按照时间顺序连接各数据点形成轨迹。 2. 利用“geopandas”的功能将地理坐标转换为地图背景并绘制出来，进一步提升可视化效果。 3. 对于过于密集的数据点进行聚合处理，减少视觉上的混乱感。例如可以根据行驶时间和距离对路径进行分段和简化展示。 4. 通过颜色编码来直观地表示更多维度的信息（如速度或上下车地点）。 为了更深入的分析，还可以考虑以下方面： 1. **计算瞬时速度**：根据连续两点之间的坐标变化与时间差值推算出行驶的速度； 2. **热点区域检测**：找出出租车频繁出现的位置，并通过“geopandas”的`buffer()`和`overlay()`函数识别出高密度的活动区。 3. **路径优化分析**：如果数据中包含多个行程，可以研究最短路径算法（如Dijkstra或A*）来评估实际路线与最优方案之间的差异； 4. **时间模式探究**：观察在一天中的不同时间段内出租车出行规律的变化。 在整个开发过程中，推荐使用“Jupyter Notebook”等交互式环境来进行代码调试和结果展示。此外，在编写代码时，请注意保持良好的可读性和易于维护性，并合理地组织函数与类结构以适应未来可能的需求扩展变化。 通过Python及其丰富的数据处理库支持，我们可以从出租车的行驶轨迹中提取出有价值的城市交通动态信息，从而为城市规划及交通运输管理等领域提供重要参考。
     
  • 成都市出租车GPS轨迹数据集(taxi.csv)
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    本数据集包含成都市内出租车的GPS轨迹信息，记录了车辆行驶的时间、位置等详细数据，为城市交通规划和研究提供支持。 该数据集已经提前清洗完成，并且只提取了原始数据集中某一天的部分数据，去除了时间段在0点至6点之间的较少数据记录。这些数据记录了成都市部分出租车在载客时的GPS位置和时间等信息，格式为CSV文件。有关上海出租车的数据集可以参考相应的公开资源链接（此处不提供具体链接）。