数据集概述
本数据集包含2018年11月26日至12月18日期间，纽约市不同地点Uber和Lyft网约车服务的每小时时间序列数据。原始数据的缺失值已被替换为零，涵盖价格、距离、溢价、API调用量及天气相关属性。
文件详解
- 文件名称: rideshare_dataset_without_missing_values.zip
- 文件格式: ZIP压缩包
- 核心字段: 包含price_min（最低价格）、price_mean（平均价格）、price_max（最高价格）、distance_min（最短距离）、distance_mean（平均距离）、distance_max（最长距离）、surge_min（最低溢价）、surge_mean（平均溢价）、surge_max（最高溢价）、api_calls（API调用量）、temp（温度）、rain（降雨量）、humidity（湿度）、clouds（云量）、wind（风速）等属性的每小时时间序列数据。
适用场景
- 网约车服务分析: 研究不同时段、地点的价格波动与供需关系
- 天气影响研究: 分析天气因素对网约车服务需求及价格的影响
- 交通模式分析: 探索城市不同区域的出行模式及时空分布特征
- 数据预处理应用: 作为缺失值处理方法（零值填充）的效果验证数据集
