交通数据处理-计算途径某些路段的车辆数
根据车辆的运行轨迹,计算先经过某些路段,再经过某些路段的车辆数。
欢迎关注本人公众号--交通数据探索师
如下表,
其中:vehicle: 车辆编号;route: 车辆轨迹。
以第一行为例,车辆car1按顺序经过了路段123、路段456、路段789。
现统计先通过路段123再通过路段789的车辆数。
大家可以可以先思考一下怎么使用Python和SQL进行实现。
Python
实现思路:以car1的轨迹为例,现将route拆分成列表['123', '456', '789'],判断该列表中是否包含路段123和路段789,如果包含则再进一步判断路段123在列表中的位置是不是在路段789的前面,如果也是,则该车辆满足要求。
import pandas as pd
import numpy as np data = pd.DataFrame({'vehicle': ['car1', 'car2', 'car3', 'car4', 'car5'],'route': ['123+456+789', '1123+789+357', '123+456+7899', '123+456+789+548', '789+123']}
)# 统计途径路段:123和789的车辆数
data = (data.eval("route=route.str.split('+')"). # 将route拆分成列表# 如果车辆的route包含123和789则flag列赋值为1 否则为0assign(flag=lambda df: df['route'].apply(lambda x: 1 if set(['123', '789']).issubset(set(x)) else 0)).query("flag==1"). # 将flag列为1的数据筛选出来# 比较123和456在列表中的位置assign(order_check=lambda df: df['route'].apply(lambda x: x.index('123') < x.index('789'))).query("order_check==True")
)
data
至此筛选出来了满足条件的车辆,可进一步处理出车辆数。
clickhouse
select vehicle, splitByChar('+', route) as route_list, # 将route拆分成数组hasAll(route_list, ['123', '789']) as flag # 判断['123', '789']是否都包含在route_list中indexOf(route_list, '123') as one, # 计算123在route_list中的位置indexOf(route_list, '789') as two # 计算789在route_list中的位置
from table_name
where flag = 1
and one < two
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