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利用Python处理OpenStreetMap地图数据的清洗工作

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简介:
本项目专注于使用Python语言对OpenStreetMap的地图数据进行高效清洗和预处理,旨在提升地理数据分析的质量与效率。 使用Python对OpenStreetMap地图数据进行清洗 导入所需的库: ```python import lxml.etree as ET from collections import defaultdict import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import pprint import re import codecs import json ``` 定义文件名: ```python filename = map.osm ``` 导入正则表达式和集合模块,并设置预期的街道类型列表: ```python import re from collections import defaultdict expected = [Street, Avenue, Boulevard, Drive, Court, Place, Square, Lane, Road, Trail, Parkway, Commons] ``` 注意:`Alley`, `Blvd`, `Bowery`, `Americas`, `Bushwick`, `East`, `South`, `West`, 和 `North` 这些词未在预期列表中正确地用引号括起来,可能是拼写或格式上的错误。如果需要将它们添加到预期类型列表,则应将其包含在双引号内并确保语法的准确性。

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客服
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  • PythonOpenStreetMap
    优质
    本项目专注于使用Python语言对OpenStreetMap的地图数据进行高效清洗和预处理,旨在提升地理数据分析的质量与效率。 使用Python对OpenStreetMap地图数据进行清洗 导入所需的库: ```python import lxml.etree as ET from collections import defaultdict import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import pprint import re import codecs import json ``` 定义文件名: ```python filename = map.osm ``` 导入正则表达式和集合模块,并设置预期的街道类型列表: ```python import re from collections import defaultdict expected = [Street, Avenue, Boulevard, Drive, Court, Place, Square, Lane, Road, Trail, Parkway, Commons] ``` 注意:`Alley`, `Blvd`, `Bowery`, `Americas`, `Bushwick`, `East`, `South`, `West`, 和 `North` 这些词未在预期列表中正确地用引号括起来,可能是拼写或格式上的错误。如果需要将它们添加到预期类型列表,则应将其包含在双引号内并确保语法的准确性。
  • PythonOpenStreetMap
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    本项目旨在使用Python编程语言对OpenStreetMap提供的原始地图数据进行清理和处理,以提取有价值的信息并提升数据质量。通过代码实现数据预处理、错误修正及格式化等步骤,为地理信息系统开发提供支持。 使用Python对OpenStreetMap地图数据进行清洗。以美国纽约为例来了解该城市的数据统计信息。 文件大小: - map.osm:53.9 MB - osm.db:31.1 MB - nodes.csv:15.9 MB - nodes_tags.csv:2.31 MB - ways.csv:2.05 MB - ways_tags.csv:6.32 MB - ways_nodes.cv :7.04 MB 数据统计: 1、节点数量: ```sql SELECT COUNT(*) FROM nodes; ``` 结果为 185622。 2、路径数量(ways): ```sql SELECT COUNT(*) FROM ways; ``` 结果为333904。 3、唯一用户数: ```sql SELECT COUNT(DISTINCT(e.uid)) FROM (SELECT uid FROM nodes UNION ALL SELECT uid FROM ways) e; ``` 结果为10515个不同贡献者。 4、前十位贡献者的数量: ```sql SELECT e.user, COUNT(*) as num FROM (SELECT user FROM nodes UNION ALL SELECT user FROM ways) e GROUP BY e.user ORDER BY num DESC LIMIT 10; ``` 结果为:Rub21_nycbuildings|88077,robgeb|42555,lxbarth_nycbuildings|33760等。 5、highway 的数量: ```sql SELECT COUNT(*) FROM ways_tags WHERE key=highway; ``` 结果为 44697个。 6、bicycle 的数量: ```sql SELECT COUNT(*) FROM ways_tags WHERE key=bicycle; ``` 结果为6368。 7、餐厅的数量: ```sql SELECT COUNT(*) FROM nodes_tags WHERE value=restaurant; ``` 结果为 792家餐厅。
  • OpenStreetMapNeo4j全球
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    本项目探索了使用Neo4j图数据库技术,在OpenStreetMap平台高效存储和查询全球地理信息的方法,旨在优化大规模地理数据的管理和分析。 OpenStreetMap(OSM)图示例说明:将Neo4j与OpenStreetMap提供的全球地理数据结合使用。 模型如图1所示。 示例查询如下: ``` MATCH (p1:PointOfInterest {type:$type}), (p2:PointOfInterest) WHERE p1<>p2 AND distance(p1.location,p2.location) < 200 RETURN p2.name as name ``` 这适用于Neo4j版本:3.5, 4.0。 数据文件可以从import/*.csv中获取。 压缩文件需下载后作为“项目中的文件”添加到3.5数据库中。 GraphQL API的代码示例可以参考相关文档。
  • Python与预
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    《Python数据清洗与预处理》是一本指导读者使用Python语言进行高效数据处理的技术书籍,涵盖数据加载、清理及转换等关键步骤。 在实际工作中获取的数据通常不尽如人意,可能会包含非数值类型的文本数据、重复值、缺失值、异常值及分布不均衡等问题。为解决这些问题,需要进行特征工程相关工作,这一般包括特征使用方案、特征获取方案、特征处理和特征监控等环节。其中最为关键的是特征处理部分,有时也被称作数据预处理。 * 1. 处理非数值类型的数据 * 2. 清除重复值、填补缺失值及排除异常值 * 3. 数据标准化 * 4. 数据离散化 * 5. 调整数据类型和精度转换 * 6. 进行数据抽样 *7. 对数据进行排序
  • Python pandas 与预.docx
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    本文档详细介绍了使用Python中的pandas库进行数据清洗和预处理的方法和技术,包括缺失值处理、数据去重、格式转换等实用技巧。 Python的pandas库提供了进行数据清洗和预处理的强大功能集成代码。这些功能包括数据审核、缺失值处理、异常值处理、重复值处理以及数据标准化。
  • -Pandas在缺失值
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    本课程介绍如何使用Pandas进行高效的数据预处理和清洗工作,重点讲解Pandas库在处理缺失值方面的强大功能及应用场景。 使用pandas进行数据清洗时,处理缺失值是一个关键步骤。可以通过多种方法来识别并填充或删除这些缺失的数据点,以确保后续分析的准确性和有效性。常用的技术包括使用`dropna()`函数移除含有空值的行或列,以及利用`fillna()`函数用特定数值填补空缺数据。此外,还可以应用更复杂的策略如插值法(interpolation)来估计并填充缺失的数据点。
  • Python资料包.rar_Python__python预
    优质
    本资源为《Python数据预处理资料包》,包含全面的数据清洗与预处理技巧,适合希望提升Python数据分析能力的学习者。 Python数据预处理示例包括数据清洗、数据整合和数据变换等操作。
  • .pptx
    优质
    本PPT探讨了数据清洗和预处理的重要性及方法,包括缺失值处理、异常值检测、重复记录移除等技术,旨在提升数据分析的质量与效率。 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx
  • Python中对微博与过滤
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    本项目专注于使用Python进行微博数据的预处理工作,涵盖数据清洗和过滤两大核心环节,旨在提升数据分析质量。 过滤微博中的HTML链接及其他链接,并提取话题名称(如#话题#)和@后面的人名。然后进行分词处理并去除停用词,最后对表情符号进行适当处理。
  • Python思维导
    优质
    《Python数据清洗思维导图》旨在通过直观的思维导图形式,帮助学习者系统地理解并掌握使用Python进行数据清洗的关键技术和方法。 这是一份Python数据清洗思维导图,在参加数学建模竞赛时朋友分享给我的。现在与大家分享,希望能一起学习进步。