网络分析|GIS网络分析( 五 )

year int64
month int64
day int64
dep_time float64
sched_dep_time int64
dep_delay float64
arr_time float64
sched_arr_time int64
arr_delay float64
carrier object
flight int64
tailnum object
origin object
dest object
air_time float64
distance int64
dtype: obj百思特网ect

我们注意到起始点和目的地看起来像节点的好人选。然后可以将所有东西想象为节点或边的属性。单条边可以被认为是一段旅程。这样的旅程将有不同的时间，航班号，飞机尾号等相关信息。
我们注意到年，月，日和时间信息分散在许多列上。所以我们想创建一个包含所有这些信息的日期时间列。我们还需要将预计的（scheduled）和实际的(actual)到达离开时间分开。所以我们最终应该有4个日期时间列（预计到达时间、预计起飞时间、实际到达时间和实际起飞时间）。
此外，时间列的格式不正确。下午4:30被表示为1630而不是16:30 。该列没有分隔符。一种方法是使用pandas字符串方法和正则表达式。
我们还应该注意到sched_dep_time和sched_arr_time是int64 类型而dep_time和arr_time是float64 类型。
另一个麻烦是NaN值。

# converting sched_dep_time to 'std' - Scheduled time of departure
data['std'] = data.sched_dep_time.astype(str).str.replace('(\d{2}$)', '') + ':' + data.sched_dep_time.astype(str).str.extract('(\d{2}$)', expand=False) + ':00'

# converting sched_arr_time to 'sta' - Scheduled time of arrival
data['sta'] = data.sched_arr_time.astype(str).str.replace('(\d{2}$)', '') + ':' + data.sched_arr_time.astype(str).str.extract('(\d{2}$)', expand=False) + ':00'
# converting dep_time to 'atd' - Actual time of departure
data['atd'] = data.dep_time.fillna(0).astype(np.int64).astype(str).str.replace('(\d{2}$)', '') + ':' + data.dep_time.fillna(0).astype(np.int64).astype(str).str.extract('(\d{2}$)', expand=False) + ':00'

# converting arr_time to 'ata' - Actual time of arrival
data['ata'] = data.arr_time.fillna(0).astype(np.int64).astype(str).str.replace('(\d{2}$)', '') + ':' + data.arr_time.fillna(0).astype(np.int64).astype(str).str.extract('(\d{2}$)', expand=False) + ':00'

现在时间列被转换成了我们想要的格式。最后，我们可能希望将年，月和日列合并到日期列中。这一步不是绝对必要的。但是，一旦转换为日期时间（datetime）格式，我们就可以轻松获取年，月，日（和其他）信息。

data['date'] = pd.to_datetime(data[['year', 'month', 'day']])
# finally we drop the columns we don't need
data = http://www.2312333.com/list15/data.drop(columns = ['year', 'month', 'day'])

现在使用networkx函数导入数据集，该函数直接读如pandas DataFrame 。就像图创建一样，多种方法可以将数据从多种格式中输入到图中。

import networkx as nx
FG = nx.from_pandas_edgelist(data, source='origin', target='dest', edge_attr=True,)
FG.nodes()

输出：

NodeView(('EWR', 'MEM', 'LGA', 'FLL', 'SEA', 'JFK', 'DEN', 'ORD', 'MIA', 'PBI', 'MCO', 'CMH', 'MSP', 'IAD', 'CLT', 'TPA', 'DCA', 'SJU', 'ATL', 'BHM', 'SRQ', 'MSY', 'DTW', 'LAX', 'JAX', 'RDU', 'MDW', 'DFW', 'IAH', 'SFO', 'STL', 'CVG', 'IND', 'RSW', 'BOS', 'CLE'))
FG.edges()

输出：

EdgeView([('EWR', 'MEM'), ('EWR', 'SEA'), ('EWR', 'MIA'), ('EWR', 'ORD'), ('EWR', 'MSP'), ('EWR', 'TPA'), ('EWR', 'MSY'), ('EWR', 'DFW'), ('EWR', 'IAH'), ('EWR', 'SFO'), ('EWR', 'CVG'), ('EWR', 'IND'), ('EWR', 'RDU'), ('EWR', 'IAD'), ('EWR', 'RSW'), ('EWR', 'BOS'), ('EWR', 'PBI'), ('EWR', 'LAX'), ('EWR', 'MCO'), ('EWR', 'SJU'), ('LGA', 'FLL'), ('LGA', 'ORD'), ('LGA', 'PBI'), ('LGA', 'CMH'), ('LGA', 'IAD'), ('LGA', 'CLT'), ('LGA', 'MIA'), ('LGA', 'DCA'), ('LGA', 'BHM'), ('LGA', 'RDU'), ('LGA', 'ATL'), ('LGA', 'TPA'), ('LGA', 'MDW'), ('LGA', 'DEN'), ('LGA', 'MSP'), ('LGA', 'DTW'), ('LGA', 'STL'), ('LGA', 'MCO'), ('LGA', 'CVG'), ('LGA', 'IAH'), ('FLL', 'JFK'), ('SEA', 'JFK'), ('JFK', 'DEN'), ('JFK', 'MCO'), ('JFK', 'TPA'), ('JFK', 'SJU'), ('JFK', 'ATL'), ('JFK', 'SRQ'), ('JFK', 'DCA'), ('JFK', 'DTW'), ('JFK', 'LAX'), ('JFK', 'JAX'), ('JFK', 'CLT'), ('JFK', 'PBI'), ('JFK', 'CLE'), ('JFK', 'IAD'), ('JFK', 'BOS')])

上一页
1
2
3
4
5
6
下一页

走出洞穴

网络小说|十大巅峰网络小说排行榜最顶级的网络小说推荐

绘本《重阳节》

神兽|网络最火十大神兽,网络神兽有什么

网络工程师转正述职报告怎么写？

网络营销工作计划怎么写？

年网络管理员简历模版如何写？

考试后总结范文有没有？

职场礼仪的重要性分析怎么写？

网络工程求职信格式怎么样？