时间：2023-11-08 浏览：458 分类：Python程序代做

使用PySpark来分析Geolife项目(Microsoft Research Asia)在五年内由100+人收集的GPS轨迹数据集

数据:用户ID、纬度、经度、全部零、海拔高度、时间戳、日期、时间

1.计算每个人每天行驶的距离(以公里为单位)。对于每个用户输出他们旅行最多的(最早)天。此外，输出所有用户在所有日子里行驶的总距离。提示:使用lag和window函数。

2.计算每个人在一天内在任何两个数据点之间行驶的最快速度(以公里/小时为单位)。我们假设速度在任意两个时间点之间是恒定的，可以计算为距离/时间滞后。对于每个用户输出，他们旅行最快的(最早)天

您可以使用 PySpark 的 DataFrame API 和窗口函数来实现所需的分析。首先，您需要将数据加载到 PySpark DataFrame 中，然后按照您的需求使用窗口函数和聚合函数进行计算。以下是一个大致的指南，供您参考：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import Window

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Geolife Analysis").getOrCreate()

# 读取数据文件并创建 DataFrame
data = spark.read.csv("path_to_your_data_file.csv", header=True)

# 数据类型转换
data = data.withColumn("纬度", data["纬度"].cast("float")) \
           .withColumn("经度", data["经度"].cast("float")) \
           .withColumn("海拔高度", data["海拔高度"].cast("float")) \
           .withColumn("时间戳", data["时间戳"].cast("timestamp")) \
           .withColumn("日期", data["日期"].cast("date")) \
           .withColumn("时间", data["时间"].cast("string"))

# 计算每个数据点之间的距离
w = Window.partitionBy("用户ID").orderBy("时间戳")
data = data.withColumn("lag_latitude", F.lag("纬度").over(w)) \
           .withColumn("lag_longitude", F.lag("经度").over(w)) \
           .withColumn("distance", F.when(F.isnull(data["lag_latitude"]), 0)
                                      .otherwise(F.acos(F.sin(F.radians(data["纬度"])) * F.sin(F.radians(data["lag_latitude"]))
                                                      + F.cos(F.radians(data["纬度"])) * F.cos(F.radians(data["lag_latitude"]))
                                                      * F.cos(F.radians(data["经度"]) - F.radians(data["lag_longitude"]))) * 6371))

# 计算每天行驶的总距离
daily_distance = data.groupBy("用户ID", "日期").agg(F.sum("distance").alias("daily_distance"))
max_daily_distance = daily_distance.groupBy("用户ID").agg(F.max("daily_distance").alias("max_daily_distance"))
result_1 = max_daily_distance.join(daily_distance, ["用户ID", "daily_distance"]).select("用户ID", "日期", "daily_distance")

# 输出每个用户旅行最多的(最早)天
result_2 = max_daily_distance.join(daily_distance, ["用户ID", "max_daily_distance"]).select("用户ID", "日期", "max_daily_distance")

# 计算每个人在一天内在任何两个数据点之间行驶的最快速度
data = data.withColumn("time_diff", F.unix_timestamp("时间戳") - F.unix_timestamp(F.lag("时间戳").over(w)))
data = data.withColumn("speed_kmh", F.when(data["time_diff"] > 0, data["distance"] / (data["time_diff"] / 3600)).otherwise(None))
max_speed_per_day = data.groupBy("用户ID", "日期").agg(F.max("speed_kmh").alias("max_speed"))
result_3 = max_speed_per_day.join(data, ["用户ID", "日期", "max_speed"]).select("用户ID", "日期", "max_speed")

# 输出结果
result_1.show()
result_2.show()
result_3.show()