摩拜单车骑行数据探索性分析【实战总结】

项目背景

项目背景：2017年biendata举办了摩拜杯算法挑战赛，利用机器学习去预测每个用户可能的骑行目的地，以更好地调配和管理大量摩拜单车。

数据下载地址：项目官网 https://biendata.com/competition/mobike/

本文将使用项目中给出的训练集数据train.csv进行数据的探索性分析，利用python工具来探索用户骑行规律。暂不涉及建模。

分析的目的：获取用户出行的规律，主要分析维度是时间，日期，骑行距离等

文中Geohash脚本 下载链接: https://pan.baidu.com/s/17J-22GdN4F2jEOxWPvQ-Eg 提取码: vhbz

工具：Jupyter notebook Python 3

数据概况

import pandas as pd
import datetime
import geohash
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from math import radians, cos, sin, asin, sqrt

# 导入train.csv数据文件,将starttime转换为日期列，避免后续字符串和datetime的转换
df = pd.read_csv("train.csv",sep=",",parse_dates=["starttime"])

# 查看数据集df
df.head()