DCIC-A城市巡游车与网约车运营特征对比分析-2-可视化

接前述，数据读取
上次遗留下两个问题：

• 1、该案例的数据集过多 ，如果每次读一个数据的部分行（比如10000行），那在拼接所有数据集的时候也是每个数据只读10000行吗？？
  回答：虽然我们通过更改数据类型，使得原始数据的大小有所改变，但如果想要把所有的数据集合拼接读取出来，也是依旧对内存有一定要求的。

• 2、对于表字段含义的理解，我们接下来将以taxiGps20200619.csv为例进行字段含义的说明

• 简介

2020年端午前一周A城市巡游车GPS数据，文件名：taxiGps20190603.zip

• 具体数据项

CARNO：车牌号、
LATITUDE：纬度（WGS84 GPS标准）、
LONGITUDE：经度（WGS84 GPS标准）、
GPS_DATE：卫星定位时间、
DIRECTION：行驶方向角、
SPEED：GPS速度、
RUNNING_STATUS/OPERATING_STATUS： 运营状态（空车（1）、载客（2）、电召（4）、停运（8）、交班（16）、包车（32））

• 数据范围

20190603A城市巡游车GPS数据，预估（635M，2000万条）

从描述统计来看，我们可以发现，经度和纬度存在0值，表明存在错误，这个问题可以尝试平滑插值。

另外，可以看到GPS速度的最大值为1922，不合常理。

注意：行驶方向角即汽车前进的方向。

• 查看是否有缺失值

df.isnull().sum()

熟悉一下数据：
taxiGps20190603这个数据集中有6727辆车，涉及到的运营状态有三种，分别为1，6，8【运营状态（空车（1）、载客（2）、电召（4）、停运（8）、交班（16）、包车（32））】。

最后

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