百度迁徙爬取武汉市2020年初城市出行强度，有2019年的同期数据，对比着可以做一些关于人口流动的研究

链接：https://pan.baidu.com/s/1e_fC0gtTQSpbthGJ6_Y01A

基于地理计算语言G语言的大数据分析方法。用G语言在文档下编写数据获取及处理程序，这类文档称为智能文档，形成的系统称为DAS。

本文来自于钛媒体，根据时空大数据进行预测是人都很难做到的，反而是机器学习能够做得更好一点相信大家已经被深度学习刷屏了，它已经在比如图象识别、语音识别、围棋、扑克……很多领域取得了巨大的成功，引起了多个领域革命性的变化。我今天要讲的跟以上所列都不同，将把重点放在时空大数据分析。什么是时空大数据呢？大家请看下面这张图。时空大数据有很多的种类，比如说GPS的定位数据，比如说网约车——滴滴、Uber的订单的数据，社会网络上的数据，更宏观的国民经济的数据，比如人口密度、人口迁徙的数据。这些数据的共同特点是

最近做COVID-19相关的课程项目，需要用到省级间人口迁移的数据。笔者参考改进了https://blog.csdn.net/qq_44315987/article/details/104118498 的城市间流动的代码，从百度迁徙爬取了数据，并将数据保存在同一张表内。 迁入人口 # coding:utf-8 import urllib.request import pandas as pd def get_code_city(): code_str = 北京|110000,天津|120