数据聚合

dataagg(data, shape[, col, accuracy])

聚合数据到交通区域

odagg_grid(oddata, params[, col, arrow])

聚合OD矩阵并生成网格几何。

odagg_shape(oddata, shape[, col, params, ...])

生成OD聚合结果和对应的几何图形。
transbigdata.dataagg(data, shape, col=['Lng', 'Lat', 'count'], accuracy=500)

聚合数据到交通区域

参数:

  • data (DataFrame) – 起源DataFrame

  • shape (GeoDataFrame) – 交通区形状

  • col (List) – 您可以选择输入两列，即 [‘Lng’、’Lat’]，也可以选择输入三列，即 [‘Lng’、’Lat’、’count’]“，其中 count 表示点数

  • accuracy (number) – 这个想法是首先实现数据网格化，然后实现聚合。在这里，将确定网格大小。尺寸越小，精度就越高。

返回:

  • aggresult （GeoDataFrame） – 流量区域。计数列是输出结果

  • data1 (DataFrame) – 区域匹配数据

transbigdata.odagg_grid(oddata, params, col=['slon', 'slat', 'elon', 'elat'], arrow=False, **kwargs)

聚合 OD 矩阵并生成格网几何。输入是 OD 矩阵（每行代表一个行程）。OD 将分配给格网，然后以地理数据帧的形式进行聚合。

参数:

  • oddata (DataFrame) – 外径数据

  • col (List) – 起点/终点位置的列，[‘slon’， ‘slat’， ‘elon’， ‘elat’]。每列的默认权重为 1。您还可以添加权重参数，例如 [‘slon’， ‘slat’， ‘elon’， ‘elat’， ‘count’]。

  • params (List) – 网格参数（lonStart，latStart，deltaLon，deltaLat），lonStart和latStart是左下角的坐标，deltaLon，deltaLat是单个网格的长度和宽度

  • arrow (bool) – 生成的OD地理线是否包含箭头

返回:

oddata1 – 聚合后OD的GeoDataFrame

返回类型:

GeoDataFrame

transbigdata.odagg_shape(oddata, shape, col=['slon', 'slat', 'elon', 'elat'], params=None, round_accuracy=6, arrow=False, **kwargs)

生成 OD 聚合结果和相应的几何图形。输入是 OD 数据（每行代表一个行程）。OD 将分配给格网，然后以地理数据帧的形式进行聚合。

参数:

  • oddata (DataFrame) – 外径数据

  • shape (GeoDataFrame) – 目标交通区域的GeoDataFrame

  • col (List) – 起点/终点位置的列，[‘slon’， ‘slat’， ‘elon’ ， ‘elat’]。每列的默认权重为 1。您还可以添加权重参数，例如 [‘slon’、’slat’、’elon’、’elat’、’count’]。

  • params (List (optional)) – 网格参数（lonStart，latStart，deltaLon，deltaLat），lonStart和latStart是左下角的坐标，deltaLon，deltaLat是单个网格的长度和宽度如果可用，数据网格化后，将根据网格中心匹配流量区域。如果不可用，则将根据经度和纬度处理匹配。当数据项数量较大时，由于数据网格化，匹配效率将大大提高。

  • round_accuracy (number) – 实现聚合时纬度和经度的小数位数

  • arrow (bool) – 生成的OD地理线是否包含箭头

返回:

oddata1 – 聚合后OD的GeoDataFrame

返回类型:

GeoDataFrame