停车高峰时间分析：数据可视化

停车高峰时间分析：数据可视化

本文将通过数据可视化分析停车高峰时间，并用饼图展示各时间段的停车比例，为停车管理提供参考。

def tcgf(pi_table):
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 图表标题
    plt.title('停车高峰时间所占比例')
    
    # 设置x轴数据
    labels = ['0-3点', '3-6点', '6-9点', '9-12点', '12-15点', '15-18点', '18-21点', '21-00点']
    
    # 每个时间段停车数据
    data = [len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('00:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('01:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('02:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('03:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('04:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('05:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('06:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('07:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('08:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('09:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('10:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('11:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('12:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('13:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('14:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('15:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('16:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('17:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('18:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('19:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('20:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('21:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('22:')]),
            len(pi_table[pi_table['timein'].str.contains('23:')])]
    
    # 绘制饼图
    plt.pie(data, labels=labels, autopct='%.1f%%')
    plt.show()

该代码将停车时间数据分为24小时，并计算每个时间段的停车数量，然后通过饼图展示各时间段停车比例。

通过分析停车高峰时间，可以帮助停车管理人员制定更加合理的停车策略，例如在高峰时间段增加停车位，或者调整收费标准等。