1 mobile_stay_duration 每个停留点白天和夜间的持续时间

transbigdata.mobile_stay_duration(staydata, col=['stime', 'etime'], start_hour=8, end_hour=20)

1.1 主要参数

staydata	停留数据（每一行是一条数据）
col	列名，顺序为[‘starttime’,’endtime’]
start_hour	白天的开始时间
end_hour	白天的结束时间

 1.2 返回内容

duration_night	一个panda的Series，表示夜间持续时间
duration_day	一个panda的Series，表示白天持续时间

1.3 举例

import pandas as pd
from transbigdata import mobile_stay_duration# 示例数据
data = {'stime': ['2024-01-01 07:00', '2024-01-01 22:00', '2024-01-02 11:00', '2024-01-02 03:00'],'etime': ['2024-01-01 10:00', '2024-01-02 02:00', '2024-01-02 15:00', '2024-01-02 05:00']
}
staydata = pd.DataFrame(data)
staydata['stime'] = pd.to_datetime(staydata['stime'])
staydata['etime'] = pd.to_datetime(staydata['etime'])
staydata

每一行表示在一个staypoint的开始-结束时间

result = mobile_stay_duration(staydata, col=['stime', 'etime'], start_hour=8, end_hour=20)
result
'''
(0     3600.01    14400.02        0.03     7200.0dtype: float64,0     7200.01        0.02    14400.03        0.0dtype: float64)
'''

两个pandas.Series，分别表示夜间/白天持续时间

2 mobile_identify_work 识别工作地点

transbigdata.mobile_identify_work(staydata, col=['uid', 'stime', 'etime', 'LONCOL', 'LATCOL'], minhour=3, start_hour=8, end_hour=20, workdaystart=0, workdayend=4)

从手机停留数据中识别工作地点。规则是确定工作日白天持续时间最长的位置（平均持续时间应超过“minhour”）

2.1 参数

staydata	停留数据
col	列名，按 [‘uid’、stime’、’etime’、’locationtag1’、’locationtag2’， …] 的顺序排列。 可以有多个“locationtag”列来指定位置
minhour	工作日的最短持续时间（小时）
workdaystart	一周中工作日的开始（0表示周一）
workdayend	一周中工作日的结束
start_hour	工作一天的开始时间
end_hout	工作一天的结束时间

2.2 举例

import pandas as pd
from transbigdata import mobile_identify_work# 示例数据
data = {'uid': [1, 1, 1, 2, 2],'stime': ['2024-01-01 09:00', '2024-01-02 09:30', '2024-01-03 08:45', '2024-01-06 09:15', '2024-01-07 09:45'],'etime': ['2024-01-01 17:00', '2024-01-02 16:30', '2024-01-03 18:00', '2024-01-06 17:15', '2024-01-07 16:45'],'LONCOL': [116.38, 116.39, 116.38, 116.40, 116.40],'LATCOL': [39.90, 39.91, 39.90, 39.92, 39.92]
}
staydata = pd.DataFrame(data)
staydata['stime'] = pd.to_datetime(staydata['stime'])
staydata['etime'] = pd.to_datetime(staydata['etime'])
staydata

 

work_locations = mobile_identify_work(staydata, col=['uid', 'stime', 'etime', 'LONCOL', 'LATCOL'], minhour=3, start_hour=8, end_hour=20, workdaystart=0, workdayend=4
)
work_locations

 

对于uid=2，他的两个停留记录（1月6日 & 1月7日是周六周日，不是工作日，所以不记录用户2的工作位置）

3 mobile_identify_home 识别居住地位置

从手机停留数据中识别居住地位置。规则是确定夜间持续时间最长的位置

staydata	停留数据
col	列名，按 [‘uid’， ‘stime’， ‘etime’， ‘locationtag1’， ‘locationtag2’， …] 的顺序排列。 可以有多个“位置标签”列来指定位置
start_hour	白天时间的开始时间
end_hour	白天时间的结束时间

3.1 举例

import pandas as pd
from transbigdata import mobile_identify_home# 示例数据
data = {'uid': [1, 1, 2, 2],'stime': ['2024-01-01 22:00', '2024-01-02 23:00', '2024-01-01 22:30', '2024-01-02 21:00'],'etime': ['2024-01-02 06:00', '2024-01-03 07:00', '2024-01-02 05:30', '2024-01-03 06:00'],'LONCOL': [116.38, 116.39, 116.40, 116.41],'LATCOL': [39.90, 39.91, 39.92, 39.93]
}
staydata = pd.DataFrame(data)
staydata['stime'] = pd.to_datetime(staydata['stime'])
staydata['etime'] = pd.to_datetime(staydata['etime'])
staydata

home_locations = mobile_identify_home(staydata, col=['uid', 'stime', 'etime', 'LONCOL', 'LATCOL'], start_hour=8, end_hour=20)
home_locations