from numpy import *import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom collections import Counter

# 导入csv文件ICdata = pd.read_csv('D:/人工智能编程语言/python - 作业4/ICData.csv', sep=',', encoding='utf-8')

# 1.分别计算早上7点前和晚上10点之后的公共交通上车刷卡量；ICdata['交易时间'] = pd.to_datetime(ICdata['交易时间'], format='%Y/%m/%d %H:%M:%S')  # 将字符串类型转换为datetime类型paytime1 = ICdata[ICdata.交易时间 < '2018/4/1 07:00:00']paytime2 = ICdata[ICdata.交易时间 > '2018/4/1 22:00:00']print('早上七点前的刷卡量为：', paytime1.交易时间.count())  # 输出在早上七点前的刷卡量print('晚上十点后的刷卡量为：', paytime2.交易时间.count())  # 输出在晚上十点后的刷卡量print('/n')

# 2.绘制并输出当天各小时公交刷卡量变化的折线图timetable = []ICdata['hour'] = ICdata['交易时间'].dt.hour  # 加多一列hour,并赋值为标准数据里的小时time = ICdata.groupby(['hour']).count()  # 通过data.groupby(‘hour').count()按小时进行分组，并统计数目timetable = time.iloc[:, 2]  # 取出一列数据timetable.plot()  # 画出折线图plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 防止中文输出出现乱码plt.title('当天内各小时刷卡量')  # 设置总标题plt.xlabel('Hour')  # 设置x坐标标题plt.ylabel('Amount')  # 设置y坐标标题plt.show()  # 展示折线图del ICdata['hour']  # 将hour列删除

# 3.定义一个计算乘客搭乘时间平均数和标准差的函数def fun_time(x):    time_list = []    ICdata['hour'] = ICdata['交易时间'].dt.hour  # 加多一列hour,并赋值为标准数据里的小时    t = list(ICdata['hour'])  # 将hour列取出并转换为列表    for i in range(200000):        if t[i] == x:   # 记录该小时内乘客的搭乘时间            time_list.append(abs(ICdata['上车站点'][i]-ICdata['下车站点'][i]))    aver = mean(time_list)  # 计算平均数    std_t = std(time_list)  # 计算标准差    print(x, '时内乘客搭乘的平均时间为：%.3f站 ' % aver, '标准差为：%.3f站' % std_t)    print('/n')# 函数实现：a = int(input("请输入一个整数代表该小时:"))fun_time(a)  # 调用fun_time函数,传入参数a

# 4.绘制并输出不同类型的一卡通交易数量及其占比的饼图count = Counter(ICdata.iloc[:, 0])  # 统计各刷卡类型总数list_key = []  # 创建列表存储刷卡类型list_value = []  # 创建列表存储刷卡总数量print('不同类型的一卡通交易数量:')for key, value in count.items():  # 将counter类型元素分别提取到两个列表内    list_key.append(key)    list_value.append(value)    print('%5d' % key, ':', value)  # 输出刷卡类型及对应数量print('/n')plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=100)  # 创建画布colors = ['b', 'r', 'g', 'y']  # 设置颜色plt.pie(list_value, labels=list_key, autopct='%1.2f%%',        colors=colors, shadow=True, startangle=150)# autopct='%1.2f%%' 保留2位小数# shadow=True,startangle=150 设置阴影，角度为150度plt.legend()  # 显示图例plt.axis('equal')  # 为了让显示的饼图保持圆形，需要添加axis保证长宽一样plt.title('不同类型的一卡通交易数占比的饼图')  # 添加标题plt.show()

# 5.分别构造线路类、司机类和车辆类，将线路编号11011120的线路及其所对应的司机和#   车辆信息输出为20个txt文档，并保存到一个文件夹中；list_line=[]for i in range(1101,1121):  # 将20条线路的名称存进列表里    list_line.append(i)class Driver:      # 构造司机类    def __init__(self,driver):        self.driver = driverclass Bus:         # 构造公交类    def __init__(self,bus):        self.bus = busclass Line:        # 构造线路类    def __init__(self):  # 因为要根据线路得知司机和公交的信息，因此在线路类        self.driver=[]   # 里添加两个列表分别存入司机和公交的信息        self.bus=[]    def add_driver(self,x):        self.driver.append(x)    def add_bus(self,y):        self.bus.append(y)line_class=[]  # 列表存20条线路对应的对象for i in range(1101,1121):    l=Line()  # 一条线路创建一个对象    for j in range(200000):        if ICdata['线路号'][j]==i:  # 将对应线路的司机和公交信息存入该线路对象内            l.add_driver(ICdata['车辆编号'][j])            l.add_bus(int(ICdata['驾驶员编号'][j]))    line_class.append(l)basepath='D:/人工智能编程语言/task4/road_line/Line'  # 确定txt文件存入的路径for i in range(20):    full_path=basepath+str(list_line[i])+'.txt'  # 加上文件名和后缀    file=open(full_path,'w',encoding='UTF-8')  # 创建txt文件，只写    file.write('车辆编号')    file.write('  ')    file.write('驾驶员编号/n')    for j in range(len(line_class[i].driver)):  # 将对应线路的信息写入txt文件内        file.write(str(line_class[i].driver[j]))        file.write('     ')        file.write(str(line_class[i].bus[j]))        file.write('/n')    file.close()

# 6.分析搭载乘客情况，确定服务乘客人次最多的10个司机、10条线路和10台车辆。drivers = Counter(ICdata.iloc[:, 8])  # 取出对应列并统计每个元素出现的次数a=(drivers.most_common(10))   # 将前十个元素及出现的次数存入列表a内print('服务人次最多的前十名司机及服务人数:')for i in range(10):    print('%-8d'% int(a[i][0]),':','%-10d'% a[i][1])lines = Counter(ICdata.iloc[:, 4])b=(lines.most_common(10))print('服务人次最多的前十条线路及服务人数:')for i in range(10):    print('%-8d'% int(b[i][0]),':','%-10d'% b[i][1])buses = Counter(ICdata.iloc[:, 5])c=(buses.most_common(10))print('服务人次最多的前十辆公交及服务人数:')for i in range(10):    print('%-8d'% int(c[i][0]),':','%-10d'% c[i][1])