公众号升级为AI机器人了，可以直接和我的知识库进行对话！
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。
从零开始：用Python和Pandas精准提取出租车GPS数据中的OD行程信息
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
高效读论文和一些小技巧
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。
非编程专业如何快速入门Python数据分析与可视化
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。
4.2.2-ArcGIS Pro和ArcMap的区别 链接重定向
原网页已移至新位置，新地址聚焦于ArcGIS Pro和ArcMap的区别的探讨。这是一个针对ArcGIS Python系列的深入内容链接，有助于了解这两个GIS软件之间的差异。详情可访问新链接查看。
2023年地理空间领域最火的11个Python包
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。
2.5亿条深圳共享单车数据集获取完整教程【纯小白向】
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。
使用streamlit和chatgpt制作数据交互地图
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。
AirDrop的开源跨平台替代品：localsend
LocalSend是一款开源跨平台文件传输工具，兼容Android、iOS、Windows和Mac系统，弥补AirDrop的跨平台局限。它具备无需外部服务器支持，依靠本地WiFi网络的传输功能实现高安全性。支持多接收者模式以及个性化的应用设置，其高级功能如详细的文件传输信息为用户带来便捷的文件操作体验。同时LocalSend已在Github上获得超过2万个星标，成为高效的文件传输工具。下载地址丰富