Visualizzazione del traffico degli autobus di Istanbul con Python e KeplerGL

La scorsa settimana la municipalità metropolitana di Istanbul ha annunciato la sua piattaforma di dati aperti , data.ibb.gov.tr. È stato un annuncio molto eccitante per gli amanti dei dati, in Turchia. Per me è una grande opportunità per esercitarmi con i dati geospaziali e KeplerGL. So che con KeplerGL posso creare un'affascinante visualizzazione dei dati. Ho deciso di utilizzare l'API che fornisce le posizioni degli autobus istantanei. Se li conservo per 24 ore, posso facilmente animare i dati con KeplerGL. Ma all'inizio, dovremmo preparare i dati in formato GEOJSON con Python.

Il formato dei dati è JSON. Dovremmo trasformarlo in un formato GEOJSON.

Sono più a mio agio con i dataframe dei panda. Quindi ho inserito i dati JSON in dataframe.

Dobbiamo richiedere i dati ogni minuto e archiviarli. Ma prima, definiamo una funzione che si chiama iett() e la eseguiamo con una "libreria di pianificazione", quindi raccoglie automaticamente i dati.

Esegui questo codice e otterremo un dizionario che chiamo data_dict. In questo dizionario, memorizzo 60*24= 1440 posizioni per ogni veicolo. Se hai notato, all'undicesima riga di codice, c'è un'istruzione "if" per filtrare i dati. Il motivo a volte è che le risposte API errate sulla posizione del bus. È possibile visualizzare l'immagine di una visualizzazione di dati campione non filtrati. È disordinato e ha molte linee di direzione sbagliate.

Ora è il momento di convertire i dati nel formato GEOJSON. Il formato dovrebbe essere strutturato come questa immagine.

Possiamo farlo con la libreria Python GEOJSON.

Creiamo un file con il nome ibb.geojson. Dopo questo, è davvero facile e divertente con kepler.gl. Con tre semplici passaggi, possiamo visualizzare e animare i dati.

Passaggio 1: vai su kepler.gl e premi inizia

Passaggio 2: trascina e rilascia il file ibb.geojson

Passaggio 3: non è nemmeno un passaggio. Perché keplerGL prepara tutte le funzionalità per noi. Dobbiamo solo premere il pulsante di riproduzione.

Conclusione

KeplerGL è uno strumento molto potente per visualizzare i dati geospaziali. Ed è abbastanza facile se hai dati ben strutturati. Puoi anche usare keplerGL in jupyter notebook. È utile quando vuoi esercitarti con i dati.

Puoi creare molte dashboard fantastiche con IBB open data e keplerGL. Puoi anche utilizzare dati formattati CSV o JSON. Ma se vuoi animare i tuoi dati dovresti usare il formato GEOJSON.

Spero sia una guida utile per chi vuole creare dashboard con dati formattati GEOJSON.