파이썬을 이용한 도로 교통 효율성 분석 기술

26 Sep 2023

python

도로 교통은 현대 도시에서 매우 중요한 문제입니다. 많은 차량들이 도로를 공유하기 때문에 효율적으로 교통을 관리하는 것이 필요합니다. 이러한 도로 교통 효율성을 분석하기 위해 파이썬을 사용할 수 있습니다.

데이터 수집

도로 교통 효율성 분석을 위해서는 먼저 관련 데이터를 수집해야 합니다. 이를 위해 공공 데이터 포털이나 도로 교통 관리 기관에서 제공하는 데이터를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 교통량, 속도, 사고 데이터 등을 수집하여 분석에 활용할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 교통 데이터 불러오기
traffic_data = pd.read_csv('traffic.csv')

# 데이터 확인하기
print(traffic_data.head())

데이터 전처리

데이터를 수집한 후에는 전처리 과정을 거쳐야 합니다. 이 단계에서는 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 형식 변환 등을 수행합니다. 이러한 전처리 과정을 통해 정확하고 일관된 데이터를 얻을 수 있습니다.

# 결측치 처리
traffic_data = traffic_data.dropna()

# 이상치 제거
traffic_data = traffic_data[traffic_data['speed'] <= 100]

# 데이터 형식 변환
traffic_data['datetime'] = pd.to_datetime(traffic_data['datetime'])

print(traffic_data.head())

데이터 분석

전처리된 데이터를 바탕으로 도로 교통 효율성을 분석할 수 있습니다. 여러 통계 기법이나 기계 학습 알고리즘을 사용하여 교통량, 평균 속도, 사고 발생률 등을 예측하거나 분석할 수 있습니다.

# 교통량 예측
traffic_data['traffic_volume'] = traffic_data['traffic_volume'].astype(float)
mean_traffic = traffic_data['traffic_volume'].mean()

# 평균 속도 계산
mean_speed = traffic_data['speed'].mean()

# 사고 발생률 계산
accident_rate = (traffic_data[traffic_data['accident'] == 1].count() / traffic_data.count()) * 100

print("평균 교통량:", mean_traffic)
print("평균 속도:", mean_speed)
print("사고 발생률:", accident_rate)

결과 시각화

분석 결과를 시각적으로 표현하여 도로 교통 효율성을 보다 쉽게 이해할 수 있습니다. 파이썬의 시각화 라이브러리인 Matplotlib이나 Seaborn 등을 사용하여 그래프를 그릴 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 교통량 그래프 그리기
plt.plot(traffic_data['datetime'], traffic_data['traffic_volume'])
plt.xlabel("날짜")
plt.ylabel("교통량")
plt.title("일일 교통량 변화")
plt.show()

#도로 #교통효율성

위 코드와 내용을 참고하여 파이썬을 이용한 도로 교통 효율성 분석 기술을 구현해보세요. 이를 통해 도시의 교통 문제에 대한 통찰을 얻을 수 있을 것입니다.