如何利用Rodeo分析 iPhone 的步行数据？

在本文中，我将展示如何使用pandas和ggplot来分析iPhone的步行数据，我主要使用rodeo(Yhat’s的IDE)对数据进行分析。首先，我想从我的iPhone中导出步行数据进行分析。QuantifiedSelf实验室的工作人员开发了一种方便的数据提取工具——QSAccess。QSAccess应用程序可以提取一个CSV文件，其中包含三列变量-开始时间点、结束时间点和步数。我主要使用pandas中的时间序列分析工具来分析数据。当WesMckinney开始处理pandas项目时，他已经在一家投资管理公司工作，广泛依赖于时间序列分析方法。因此，pandas包含了大量的时间序列分析函数。首先，当我们有时间序列数据时，我们可以定义参数parse_dates，使pandas能够正确处理时间序列数据。对我们来说，终点变量不包含额外有价值的信息，因此我们在分析过程中不会考虑变量。最后，我们将开始时点变量设置为索引变量，这将有助于我们进一步分析数据。如何快速绘制和分析每小时步行数据的现有步行数据？不幸的是，我们无法从上图中获得更有价值的信息。我们应该如何提高可视化效果？我想到了一个好主意——我们可以使用pandas中的resample函数来改变数据集的时间粒度。更准确地说，我们可以使用downsampling来降低时间频率。例如，我们可以收集每小时的数据，然后通过重新抽样和汇总计算来获取日数据、周数据和月数据。从上图可以看出，每日步数有上升趋势。随着时间的推移，步行的距离越长。每周和每月步行数据的获取与上述代码相同，只要W和M传输到resample函数中，就可以获得每周和每月步行数据。因为我更关心日常运动，我会用平均函数来计算每周或每月的平均日步行情况。我很好奇的一件事是：工作日的运动量是否大于周末的运动量？我们可以用weekday和weekday_name两种方法来帮助分析。前者可以知道每个时间戳数据属于一周中的第几天，后者可以知道时间点对应的时间名称信息。在添加了这两个新变量后，我们还可以添加一个布尔变量来表示一个时间点是否是周末。此外，我们还可以根据变量weekend_bool进行分类汇总，并对两组数据的差异进行比较。从上述结果可以看出，周末每天的平均步数为11621步，中位数为10228步，而工作日每天的平均步数为10146步，中位数为9742步。因此，我们可以认为周末的运动量更大。趋势分析最后，让我们讨论上述上述上升趋势。4月初，由于工作原因，我从夏洛特搬到纽约担任Yhat软件工程师。我想知道这次搬家后，我的日常步行是否发生了变化？我们可以用上述方法来分析周末和工作日的步行情况。从上图可以很容易地看出，自从搬到纽约以来，每天的运动量确实增加了。但是这是由很多因素决定的，比如我搬到纽约城后，我的跑步次数增加了，这样每天的平均步数都会增加。如果我们想进行更深入的分析，我们需要获得更多的数据支持。由于空间问题，我们将继续在以后的文章中进行分析。总结一下，希望这个分析能让你开始关注自己的日常步行，用Rodeo和pandas来分析数据。如果您对此项目感兴趣，请参考此链接。

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