Metadata-Version: 2.1
Name: commute_agci
Version: 0.6.2
Summary: commute_agci is a Python package for analyzing commute data.
Home-page: https://github.com/2222012kishimoto/dstokuron/tree/main
Download-URL: https://github.com/2222012kishimoto/dstokuron/tree/main
Author: Udai kishimoto
Author-email: s2222012@stu.musashino-u.ac.jp
Maintainer: Udai kishimoto
Maintainer-email: s2222012@stu.musashino-u.ac.jp
License: MIT
Keywords: commute_agci commute analysis data visualization
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.6
Description-Content-Type: text/markdown
Requires-Dist: numpy
Requires-Dist: pandas
Requires-Dist: matplotlib
Requires-Dist: scipy

## プロジェクト概要

このプロジェクトは、「commute_agci.py」という名前で、通勤時間と距離を記録、分析、可視化するためのPythonライブラリです。

**主な機能**

* 通勤時間と距離の記録 (移動手段、時間、距離などを記録)
* 通勤時間の分析 (平均通勤時間、移動手段ごとの平均時間など)
* 通勤時間の可視化 (グラフ、図表など)
* 距離分析 (移動手段ごとの平均距離など) (**オプション機能**)

**利点**

* 通勤時間のパターンを理解し、時間管理を改善するのに役立ちます。
* 異なる移動手段の効率を比較し、最適な移動手段を選択するのに役立ちます。
* 通勤データに基づいて、交通インフラや政策の改善に役立ちます。

**対象ユーザー**

* 通勤時間と距離を記録したい個人
* 通勤データを分析したい企業や自治体
* 通勤データに基づいた研究を行う研究者

**技術スタック**

* Python
* Pandas
* Matplotlib
* Geopy (**オプション機能**)

**今後の予定**

* 機能の追加 (移動経路の可視化、CO2排出量の計算など)
* モバイルアプリの開発
* APIの提供

## 利用方法

このライブラリを使用するには、以下の手順に従ってください。

1. ライブラリをインストールする:

```bash
pip install commute_agci
```

2. 以下のコードを実行して、ライブラリをインポートします。

```python
import commute_agci as ca
```

3. ライブラリの機能を使用します。

```python
# 通勤時間の記録
ca.record_commute_data('08:00', '08:45', 'car')

# 通勤時間の分析
avg_duration, grouped_data = ca.analyze_commute_data()
print(f"平均通勤時間: {avg_duration:.2f} 分")
print(f"移動手段ごとの平均通勤時間:")
print(grouped_data)

# 通勤時間の可視化
ca.plot_commute_data(data=grouped_data, x_axis='移動手段', y_axis='時間', title='移動手段ごとの平均通勤時間')

# 距離分析 (オプション機能)
ca.analyze_commute_distance_and_plot()
```

## ライセンス

このライブラリは、MITライセンスでライセンスされています。

## 関連資料
なし
## 謝辞

このプロジェクトは、以下のオープンソースプロジェクトの貢献者に感謝しています。

* Pandas
* Matplotlib
* Geopy

## 連絡先

このプロジェクトに関するご質問やご意見は、以下のメールアドレスまでお送りください。

