1 读取数据+ 轨迹数据质量分析 这一部分和 transbigdata笔记：data_summary 轨迹数据质量/采样间隔分析-CSDN博客 的举例是一样的 import pandas as pdimport geopandas as gpdimport transbigdata as tbddata = pd.read_csv('Downloads/TaxiData-Sample

1 密集化 transbigdata.traj_densify(data, col=['Vehicleid', 'Time', 'Lng', 'Lat'], timegap=15) 轨迹致密化，保证至多每隔timegap秒都有一个轨迹点 这边插补使用的是pandas的interpolate，method设置的是index 1.1 举例 transbigdata 笔记： 官方文档示例3：车

1 读取数据 官方文档中给定的出租车数据在transbigdata/docs/source/gallery/data/TaxiData-Sample.csv at main · ni1o1/transbigdata (github.com) 1.1 出租车数据    data=pd.read_csv('TaxiData-Sample.csv',names= ['VehicleNum', '

1 可视化轨迹  transbigdata.visualization_trip(trajdata, col=['Lng', 'Lat', 'ID', 'Time'], zoom='auto', height=500) 例子见transbigdata 笔记：官方文档案例1（出租车GPS数据处理）-CSDN博客 2 可视化od   transbigdata.visualization_od