在Python中，使用绝对路径相对于相对路径在处理文件和路径时更加可靠和稳定。文章讨论了在编写代码时如何灵活选择路径处理的方法，避免因环境变化导致文件未找到的错误。同时，介绍使用Python中的pathlib库提供的工具来计算动态绝对路径，提高代码的可移植性和可维护性。对于多平台项目，使用绝对路径计算的方法更加稳妥高效。文章强调了路径问题的重要性以及使用绝对路径的优势，为读者提供在编程过程中减少路径问题的建议。

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。 ​

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。

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。

《利用深度学习来识别建筑年代和风格》项目的仓库说明（README）（附文章目录和使用说明）

讲了如何获取利用谷歌街景地图自动化获取用于深度学习的阿姆斯特丹的高质量街景图像

下载研究区域的建筑风格和建筑年代数据，然后提取163210条阿姆斯特丹的建筑足迹数据，用于后续获取街景图像。