Python数据分析实战：共享单车使用规律研究

1. 项目概述

这个共享单车数据分析项目源于我在完成毕业设计时的实际需求。当时我发现，虽然共享单车已经深入城市生活的方方面面，但关于其使用规律的量化研究却相对匮乏。于是，我决定利用2017年5月北京地区的共享单车订单数据，通过Python数据分析技术，揭示用户使用行为的时空特征。

这个项目特别适合以下几类读者：

• 正在寻找数据分析项目灵感的学生
• 希望了解共享单车运营规律的从业者
• 对城市交通数据分析感兴趣的开发者
• 需要完成类似毕业设计的同学

2. 数据准备与预处理

2.1 数据来源与结构

原始数据来自2017年5月10日至24日北京地区的共享单车订单记录，包含以下关键字段：

• 用户ID(userid)
• 订单ID(orderid)
• 开始时间(starttime)
• 结束时间(endtime)
• 起始位置(geohashed_start_loc)
• 结束位置(geohashed_end_loc)

数据量较大，完整记录超过100万条。为便于分析，我首先对数据进行抽样处理，提取了连续7天(5月10-16日)数据的1%作为分析样本。

2.2 数据清洗与转换

数据预处理是分析的关键环节，我主要进行了以下处理：

python复制import pandas as pd
import geohash as gh
from geopy import distance

# 读取数据
df = pd.read_csv("train.csv", encoding="gbk")

# 时间处理
df['startdate'] = df['starttime'].str.split(' ').str[0]
df['hour'] = df['starttime'].str.split(' ').str[1].str[:2]

# 地理编码转换
def decode_geohash(geohash):
    try:
        return gh.decode(geohash)
    except:
        return (None, None)
        
df['start_latlon'] = df['geohashed_start_loc'].apply(decode_geohash)
d