Züri rollt

Open Data Jupyter Application – Veloverleih von Zürich, Standort und Angebotsdartstellung In Jupyter notebook mittels Open Data

«Züri rollt» ist ein Projekt der Stadt Zürich. In diesem Projekt verleiht die Stadt gratis Fahrräder, damit das Fahrradfahren in der Stadt attraktiver wird. Die Fahrradverleihstationen sind an gut erschlossenen Standorten, welche mit ÖV gut erreichbar sind. Ausserdem ist ein Open Data Datensatz vorhanden, welcher beinahe in Echtzeit die verfügbaren Fahrräder aktualisiert. Unser Seminar befasste sich damit die Daten Mithilfe des Jupyter-Notebooks grafisch darzustellen und die deinem Standort nächstgelegen Verleihstation, welche noch Fahrräder zur Verfügung hat, ausfindig zu machen.

Der Datensatz

Der Open Data Datensatz von „Züri rollt“ beinhaltet alle Fahrradverleihstationen dieses Projektes inklusive der Koordinaten. Zusätzlich sind die Namen der Stationen, sowie die Anzahl momentan verfügbarer Fahrräder im Datensatz vorhanden. Die Daten sind in diversen Formaten verfügbar. Für unser Projekt nahmen wir den online Datensatz im xml-Format, welcher Echtzeit ist.

Das Projekt und der erste Schritt

Mithilfe dieses Datensatzes und der Karte von Open-Street-Map, visualisierten wir alle Standorte. Dazu benützten wir das Jupyter-Notebook sowie die Python-Bibliothek «folium». Mithilfe dieser beider Hilfsmittel visualisierten wir vorerst eine Karte, auf welcher alle Verleihstationen zu sehen sind. Die roten Verleihstationen haben jedoch keine Fahrräder mehr zur Verfügung während die grünen noch welche auf Lager haben. Über einen Klick auf die Stationen sind der Stationsname und die genaue Anzahl zur Verfügung stehenden Fahrräder abrufbar.

Der zweite Schritt

In einem weiteren Schritt wurde der aktuelle Standort abgerufen. Dies geschah über die Abfrage der API Mithilfe des Webservices:

http://ip-api.com/json.

Mithilfe des aktuellen Standortes wurde anschliessend die nächste Fahrradstation, welche noch Fahrräder zur Verfügung hat, ausfindig gemacht.

Lösung und weitere Möglichkeiten

Zum Schluss wurde der Standort noch in einer Karte ausgegeben.

Eine weitere Möglichkeit der Visualisierung der Lösung wäre ein Routing. Dies wollten wir zu Beginn des Projektes auch durchführen, leider haben wir jedoch trotz Hilfe von Google etc. keine Möglichkeit gefunden, diese Visualisierung zu implementieren.

Hier geht es zur Karte

Die Anwendung wurde mit Python realisiert und benötigt zur Aktualisierung das Jupyter Notebook. Die Ansichts ist eine Statische Karte.

Autoren: Marc Vögele, Stefan Hüssy
GeoSeminar: OpenData
Klasse: G2014 FHNW
Datum: 03.11.2016