现在公众号不止可以从底部菜单进行简单检索了，还可以直接发送私信来检索，如图中可以直接检索“深圳共享单车数据表”文章的内容，如数据量、数据字段情况。

本文详细介绍了如何使用Python和Pandas库从出租车GPS数据中提取OD行程信息的方法。过程包括数据预处理、行程识别和信息提取等关键步骤。通过处理缺失值、数据类型检查、去除重复记录等预处理操作，以及利用“载客状态”字段识别行程的开始和结束，文章成功地从大量GPS数据中提取了有价值的行程信息。这些信息不仅对城市交通流量分析和城市规划具有重要意义，也为出租车公司的运营优化提供了数据支持。此外，文章还探讨了数据处理的优化方法，如使用pandas的apply方法加速数据处理，有效提高了数据处理效率。

本文为研究者提供了找寻和筛选学术论文的实用方法。文章建议确定研究主题和关键词，然后集中阅读论文的摘要、简介、方法、结果和总结等部分，并强调利用引用信息来追踪研究发展。作者还推荐了国内外的数据库和期刊，并介绍了使用RSS订阅来持续获取最新研究信息的方法。文章为读者提供了一套有效的学术论文搜寻和分析框架，尤其适用于建筑、景观和规划领域的研究者。

本文为非编程背景的读者提供了Python学习的指南。文章从基础语法、数据类型等入门知识开始，推荐了相关教程和书籍。进阶部分介绍了NumPy和Pandas等关键库，强调了Pandas在数据处理中的核心地位。文章还讨论了如何处理大数据集和使用如GitHub Copilot等辅助工具，为初学者提供了一个全面的Python数据分析学习路径。 ​

收集中国国内共享单车公开数据集

转载：🚀权威、准确、长时间序列的一套行政区划矢量数据（China Temporal sequence Administrative Map）

原网页已移至新位置：<a href="/archives/4.2.2-ArcGIS-Pro-or-ArcMap">链接地址</a>。文章主要讨论ArcGIS Pro和ArcMap的区别，属于ArcGIS Python系列。同时涉及到链接重定向技术。

ArcGIS_Python的课程索引

这篇博客介绍了2023年地理空间领域增长最快的11个Python包，包括leafmap、DuckDB、geemap、Placekey、Apache Sedona、H3、Xarray、GeoPandas、pydeck、Whitebox和GDAL。这些包在地理空间分析、数据可视化和处理大规模空间数据等方面得到了广泛应用。

文章介绍了如何获取深圳市共享单车的大量数据。它涵盖了从深圳市政府数据开放平台获取数据的步骤，包括使用Python和API接口。文章还介绍了如何配置MongoDB数据库来存储这些数据，并提供了Python环境的配置指南。此外，文章还包含了用于数据获取和处理的具体Python代码。

文章介绍了如何使用ChatGPT和WebPilot插件来获取建筑项目的详细信息，并通过Python制作交互式地图。重点在于从非结构化数据中提取结构化内容，并将地址转换为地图坐标点。作者还分享了自己制作的免费数据地图可视化网页和相关Github存储库。

LocalSend是一种高效的文件传输工具，它是AirDrop的开源跨平台替代品。它支持Android、iOS、Windows和Mac系统间的文件互传，特别适用于需要在多个平台之间传输文件的用户。LocalSend的优势在于其跨平台兼容性、无需外部服务器、安全性、易用性、高级功能和个性化设置。这款应用利用自定义的LocalSend协议和HTTPS加密确保数据传输的安全性，并且不依赖任何第三方服务器，所有通讯都在本地WiFi网络中进行。LocalSend已在Github仓库获得超过2万个星标，并提供了多种下载方式以适应不同平台的需求。

这篇文章的主要内容是关于如何使用 RSS 订阅来获取网站更新。

文章探讨了深圳市共享单车的使用情况，基于深圳市政府数据开放平台发布的2.4亿条共享单车订单数据。文章详细描述了数据获取、存储和分析过程，包括使用Python和数据库技术处理大规模数据集，并进行了时间序列和地理空间数据分析。通过数据可视化，文章揭示了共享单车使用的时间分布、骑行次数、地点和骑行距离等特点。

分享了经济学人、纽约客等英语外刊杂志的免费下载地址，包括经济学人、纽约客、卫报、The Atlantic和Wired，更新频率从每周到每月不等。