資料處理 第一次資料 TPASS 問題：無真實車站名(以車站序號表示) 第二次資料 MaaS資料、各業者語音代碼經緯度對照表 TPASS資料的車站序號 與 各業者語音代碼經緯度對照表 的代碼不同，無法匹配 第二次資料成果

超速車輛 overspeed_vehicles.py 請參考 - 統計每小時的數據量 image 設定超速的閾值​​​​# 直接指定 ​​​​threshold_speed = 60 ​​​​# 第一四分位數 ​​​​threshold_speed = data['speed'].quantile(0.25)

須預先下載的Modules： pip install matplotlib、pip install pandas、pip install geopandas 整理出需要的data 若資料集有太多不需要的資訊，可以進行這一步驟整理資料 若不整理也可以直接使用的程式碼 車輛ID car_id 時間 _time 經度 lon

TPASS交易資料 (112.11.01 ~112.11.30) 原始資料量: 3,975,749 運輸業者為客運的資料量: 1,390,337轉成od資料: 691,950 (原始資料僅有上車/下車票卡資料) 剔除明顯錯誤後的資料量: 655992 約刪除5%資料量 運輸業者為非客運的資料量: 2,584,742 有效的OD資料量: 3,240,734

資料分類 客運類：分成上車、下車資料，若下車資料皆非0數值，則為下車資料 府城客運：進上車站為0 => 先剔除資料 鐵路、捷運、微笑單車、輕軌：僅一筆資料，無法計算乘車時間 渡輪：僅一筆資料，無法計算乘車時間，上車皆為0、下車資料皆為1 漢程客運新營：有些上車為0，有些數據正常 => 先把上車為0的數據剔除 image image 問題

In-place sorting algorithm A sorting algorithm is in-place if the numbers are rearranged within the array A, with at most a constant number of them sorted outside the array at any time. In-place: Insertion sort, Quicksort, Heapsort Not in-place: Merge sort, Counting sort, Radix sort worst-case running time It is an upper bound on the running time. The worst case occurs fair often The average case is often as bad as the worst case

地點 菘芝香附近，騎車到成大約5~10分鐘 一、二、四、六門口有垃圾車 回收可交給鄰居阿嬤，周遭的阿嬤都很善待小朋友的(⁠・⁠∀⁠・⁠) 房屋設備 1樓 室內車庫許多鞋櫃 小廁所

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