Python代码实现共享单车骑行时间计算
本文演示如何利用Python高效计算共享单车每次骑行时间。我们使用Pandas库处理数据，假设已拥有包含单车ID、锁车状态和时间戳的DataFrame。
示例DataFrame如下：
import pandas as pd
data = {
"bicycle_id": ["0000ff105fd5f9099b866bccd157dc50"] * 5,
"lock_status": [0, 1, 0, 1, 0],
"update_time": pd.to_datetime(["2020-12-21 06:32:48", "2020-12-21 06:50:18", "2020-12-21 08:23:32", "2020-12-21 08:44:34", "2020-12-22 08:00:44"])
}
df = pd.DataFrame(data)
其中：
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-
"bicycle_id": 单车ID -
"lock_status": 锁车状态 (0: 开锁, 1: 关锁) -
"update_time": 时间戳 (Pandas datetime格式)
计算骑行时间步骤：
-
数据预处理: 确保
"update_time"列为Pandas的datetime类型。 上面的示例代码已完成此步骤。 -
按单车ID分组: 使用
groupby()方法按单车ID分组。 -
提取开锁和关锁时间: 遍历每个单车ID的组，分别提取开锁和关锁的时间戳。
-
计算时间差: 使用
diff()方法计算相邻开锁和关锁时间戳的时间差，并转换为秒。
完整的Python代码如下：
import pandas as pd
# ... (DataFrame创建代码如上所示) ...
grouped = df.groupby("bicycle_id")
for bike_id, group in grouped:
# 提取开锁和关锁事件
unlock_events = group[group["lock_status"] == 0]
lock_events = group[group["lock_status"] == 1]
# 检查数据完整性，确保开锁和关锁事件数量匹配
if len(unlock_events) != len(lock_events):
print(f"警告：单车 {bike_id} 的开锁和关锁事件数量不匹配！")
continue
# 计算骑行时间
for i in range(len(unlock_events)):
unlock_time = unlock_events["update_time"].iloc[i]
lock_time = lock_events["update_time"].iloc[i]
ride_duration = (lock_time - unlock_time).total_seconds()
print(f"单车 {bike_id}，第 {i+1} 次骑行时间：{ride_duration} 秒")
此代码更健壮，包含了对开锁和关锁事件数量不匹配情况的处理，避免了潜在的错误。 它也更清晰地展示了计算过程。 记住安装Pandas库: pip install pandas
