【大数据】城市公交网络分析与可视化（一）：基于Python爬取公交车行驶路径等基本信息

博客内容介绍

借助高德地图API，爬取指定公交线路（国内绝大多数线路，给定城市名和路线名即可）的始发站、终点站、行驶路径（行车轨迹）、

站点名称和坐标

、行驶距离等与公交车有关的基本信息，并将其保存到Execl表格中！

说明

考虑到个人最近精力有限，不做知识点详细介绍！

但可以告诉大家有哪些关键点：

1、高德开放平台|高德地图API

注册账号->获取Key！

（密钥Key是url中的一个关键参数，具体获取细节见后文补充部分，但我把自己申请的密钥直接放到代码中了，所以不申请问题也行）

2、啥是API？

API（Application Programming Interface，应用程序接口）

有兴趣就去了解一下，知不知道与本课题关系不大

3、啥是URL？

URL（Uniform Resource Locator,统一资源定位符）

同样，有兴趣就去了解一下，与本博客关系不是非常大~

4、了解requests、json库简单应用

同上，还是有兴趣就去了解一下，一点也不知道是啥其实也行，问题不大

可直接运行的Python程序

1、接口URL介绍

参数设置和返回参数内容，具体可参考：

路径规划-API文档-开发指南

（关于具体参数细节问题有待进一步探究）

url = 'https://restapi.amap.com/v3/bus/linename?s=rsv3&extensions=all&key=a5b7479db5b24fd68cedcf24f482c156&output=json&city={}&offset=1&keywords={}&platform=JS'.format(cityname,line)

2、完整代码

选取内容以青岛110路公交举例，可根据实际需求自己调整

import requests
import json
import pandas as pd
#0、在这里设置城市和线路名！(应确保有这条线路)
cityname='青岛'
line='110路'
url = 'https://restapi.amap.com/v3/bus/linename?s=rsv3&extensions=all&key=a5b7479db5b24fd68cedcf24f482c156&output=json&city={}&offset=1&keywords={}&platform=JS'.format(cityname,line)
#1、获取数据
r = requests.get(url).text
rt = json.loads(r)
#2、读取公交线路部分信息（可参考rt变量中的内容，按需获取）
dt = {}
dt['line_name'] = rt['buslines'][0]['name'] #公交线路名字
dt['start_stop'] = rt['buslines'][0]['start_stop'] #始发站
dt['end_stop'] = rt['buslines'][0]['end_stop'] #终点站
#3、获取沿途站点站名和对应坐标并保存在“公交基本信息”表格中
station_name = []
station_coords = []
for st in rt['buslines'][0]['busstops']:
    station_name.append(st['name'])
    station_coords.append(st['location'])
dt['station_name'] = station_name
dt['station_coords'] = station_coords
dm = pd.DataFrame(dt)
dm['latitude'], dm['longitude'] = dm['station_coords'].str.split(',', 1).str#将坐标拆解为经度和纬度
dm.to_csv('表格1_{}{}公交基本信息.csv'.format(cityname,line),encoding='utf-8-sig') 

#4、获取沿途路径坐标（行驶轨迹）并保存在“公交路线轨迹表格中”
tmp={}
polyline=rt['buslines'][0]['polyline']
tmp['station_coords']=polyline.split(";")
path=pd.DataFrame(tmp)
path['latitude'], path['longitude'] = path['station_coords'].str.split(',', 1).str#将坐标拆解为经度和纬度
path.to_csv('表格2_{}{}公交路线轨迹.csv'.format(cityname,line),encoding='utf-8-sig')

分析

1、运行结果：

（1）两个表格：

在这里插入图片描述

（2）表格1内容：

①第1遍打开：乱码？

原因分析：此时读入表格中参数encoding=‘utf-8’,应修改为encoding=‘utf-8-sig’

②：改正后内容：

（3）表格2内容：

说明：station_coords为经纬度，latitude和longitude分别为拆分后的经纬度，目的是根据方便不同使用场合应用，可根据实际情况调整。

在这里插入图片描述

（4）轨迹可视化

将表格1和表格2中坐标结合使用，采用高德地图可视化平台，绘制轨迹图

本部分在后续文章中还会涉及，这里不做详细介绍

部分绘制细节：

在这里插入图片描述

2、关键爬取数据变量rt分析

（1）打开Spyder中的Variable explorer（变量探测器）

（2）点击关键变量buslines

这些变量什么意思？有的可以直接判断出来，有的可以参照刚推荐的链接，就是这个：

路径规划-API文档-开发指南

，有的或许需要查阅别的文档了~