手机数据处理

mobile_stay_duration(staydata[, col, ...])

输入停留点数据以识别夜间和白天的持续时间。

mobile_identify_home(staydata[, col, ...])

通过手机停留数据识别居住地位置。

mobile_identify_work(staydata[, col, ...])

通过手机停留数据识别工作地点。
transbigdata.mobile_stay_duration(staydata, col=['stime', 'etime'], start_hour=8, end_hour=20)

输入停留点数据以识别夜间和白天的持续时间。

参数:

  • staydata (DataFrame) – 停留数据

  • col (List) – 列名，顺序为[‘starttime’,’endtime’]

  • start_hour (Number) – 一天中的开始时间

  • end_hour (Number) – 一天时间的结束时间

返回:

  • duration_night (Series) – 夜间持续时间

  • duration_day (Series) – 白天的持续时间

transbigdata.mobile_identify_home(staydata, col=['uid', 'stime', 'etime', 'LONCOL', 'LATCOL'], start_hour=8, end_hour=20)

从手机停留数据中识别居住地位置。规则是确定夜间持续时间最长的位置。

参数:

  • staydata (DataFrame) – 停留数据

  • col (List) – 列名，按 [‘uid’， ‘stime’， ‘etime’， ‘locationtag1’， ‘locationtag2’， …] 的顺序排列。可以有多个“位置标签”列来指定位置。

  • start_hour (Number) – 一天时间的开始时间和结束时间

  • end_hour (Number) – 一天时间的开始时间和结束时间

返回:

home – 手机用户的家位置

返回类型:

DataFrame

transbigdata.mobile_identify_work(staydata, col=['uid', 'stime', 'etime', 'LONCOL', 'LATCOL'], minhour=3, start_hour=8, end_hour=20, workdaystart=0, workdayend=4)

从手机停留数据中识别工作地点。规则是确定工作日白天持续时间最长的位置（平均持续时间应超过“minhour”）。

参数:

  • staydata (DataFrame) – 停留数据

  • col (List) – 列名，按 [‘uid’、stime’、’etime’、’locationtag1’、’locationtag2’， …] 的顺序排列。可以有多个“locationtag”列来指定位置。

  • minhour (Number) – 工作日的最短持续时间（小时）。

  • workdaystart (Number) – 一周中工作日的开始和结束。

  • workdayend (Number) – 一周中工作日的开始和结束。

  • start_hour (Number) – 一天时间的开始时间和结束时间

  • end_hour (Number) – 一天时间的开始时间和结束时间

返回:

work – 手机用户的工作地

返回类型:

DataFrame