大数据实验三

news2024/12/29 2:03:42

Python and anaconda

实验三数据预处理和轨迹聚类参考地址：

https://www.hifleet.com/wp/communities/data/hangyundashujujishukechengshiyanzhinanshujuyuchulijiguijijuleichixugengxinzhong#post-2212

https://www.hifleet.com/wp/communities/data/hangyundashujujishukechengshiyanzhinanshujuyuchulijiguijijuleichixugengxinzhong#post-2025

1.Python环境配置

1.1下载anaconda，Pycharm

1.2Pycharm虚拟环境创建

在这里插入图片描述

到这里anaconda环境已经创建好了，并且能够在终端环境下进行conda。可以看到的是已经pycharm终端已经为anaconda环境了，python解释器也是默认到该虚拟环境下的python.exe解释器

1.3 conda基本操作

1.3.1 信息查看

conda info -e

在这里插入图片描述

1.3.2 下载源修改为清华源

修改镜像源为下图所示，不然下载速度很慢：
这个可以查看conda的镜像源

conda config --show channels

在这里插入图片描述
给conda添加国内镜像源

  conda config --add channels   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  conda config --add channels   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  conda config --add channels   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  conda config --add channels   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  conda config --add channels   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  conda config --add channels   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/condaconda config --add channels  forge/
  conda config --add channels   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  conda config --add channels   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

1.3.3 虚拟环境创建，开启，关闭

在base的conda虚拟环境中可以创建虚拟conda环境

conda create -n yolov11

这边也可以修改为指定位置创建
注意win11默认生成的虚拟环境在C:\Users\Admin.conda\envs下
如果想要创建虚拟环境再指定的文件位置，使用以下命令，比如我想在D盘中的.conda/envs路径下创建虚拟环境

conda create --prefix=D:/.conda/envs/yolov11 python=3.9
或者
conda create --p D:/.conda/envs/yolov11 python=3.9

激活conda环境

conda activate D:/.conda/envs/yolov11

移除conda 环境

conda remove --p D:/.conda/envs/yolov11 --all

这是时候环境名就是这个路径D:/.conda/envs/yolov11

虚拟环境开启与关系

conda activate anaconda_env_foryolov11

在这里插入图片描述
虚拟环境关闭

conda deactivate

虚拟环境移除
移除conda 环境

conda remove yolov11

2.数据预处理

AIS数据，584,463行，涉及1000个不同航次下的298条船的轨迹数据，，除了表提供的动态字段，还包含voyage_id和length，
分别是航次编号和船舶长度
在这里插入图片描述
通过QGIS显示去噪前显示，通过QGIS进行Point to path，依照这个船舶的id,voyage_id进行连接成线，如下图所示

再Clean.py下面增加以下代码

if __name__ == "__main__":
    sample_ais_path="sample_ais_15.csv"
    sample_ais=pd.read_csv(sample_ais_path,usecols=["mmsi","updatetime","lon","lat","course","speed","length","voyage_id"])
    #print(sample_ais)
    sample_ais["updatetime"]=pd.to_datetime(sample_ais["updatetime"])#把ais中的updatetime列读取过来的数据转换成datatime格式
    preprocess_lst=[]#预处理为空
    for name,group in sample_ais.groupby("voyage_id"):#按照船舶的id进行分组排序
        #其中name是组的值，也就是voyage_id,group是书每组的数据帧
        group = group.reset_index(drop=True)
        #移除重复行
        group = group.drop_duplicates(subset=["lon","lat","course","speed"],keep="last").reset_index(drop=True)
        #速度speed明显异常的数据超过30标记为nan
        group.loc[group[group["speed"] > 30].index, "speed"] = np.nan
        # group["speed"] = group.groupby("voyage_id")["speed"].transform(lambda x: x.fillna(method="ffill"))
        group["speed"] = group.groupby("voyage_id")["speed"].transform(lambda x: x.ffill())
        preprocess_lst.append(group)
    preprocess_ais=pd.concat(preprocess_lst).reset_index(drop=True)
    preprocess_ais.to_csv('preprocess_ais.csv', index=False)