{"id":231,"date":"2017-05-03T14:54:01","date_gmt":"2017-05-03T12:54:01","guid":{"rendered":"http:\/\/benedict-witzenberger.de\/wordpress\/?p=231"},"modified":"2018-04-23T11:53:41","modified_gmt":"2018-04-23T09:53:41","slug":"werkstatt-zu-fuss-durch-den-muenchner-innenraum","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/benedict-witzenberger.de\/wordpress\/2017\/05\/03\/werkstatt-zu-fuss-durch-den-muenchner-innenraum\/","title":{"rendered":"Werkstatt: Zu Fu\u00df durch den M\u00fcnchner Innenraum"},"content":{"rendered":"

Mit Kartendaten lassen sich tolle Analysen und Anwendungen bauen. Ich bin ein gro\u00dfer Verfechter der Open Street Map (merkt man<\/a> kaum in<\/a> diesem Blog). Mit deren Hilfe habe ich auch eine etwas andere Innenraumkarte f\u00fcr die M\u00fcnchner \u00f6ffentlichen Verkehrsmittel gebaut.<\/p>\n

Inspiriert wurde ich durch eine Ver\u00f6ffentlichung der Londoner Verkehrsgesellschaft. Die hat mit ihrem Routenplaner die Zeiten ermittelt, die man zu Fu\u00df zwischen den einzelnen Stationen zur\u00fccklegen muss – und das auf eine Karte gepackt (Mehr dazu hier)<\/a>. Dabei zeigt sich: Manchmal lohnt es sich sehr, mal kurz ein paar Minuten zu Fu\u00df zu gehen – wenn die U-Bahn gerade erst weggefahren ist, oder es Probleme gibt.<\/p>\n

Von London nach M\u00fcnchen<\/h2>\n

Und da kommt M\u00fcnchen ins Spiel. Immer wieder gibt es auch hier Probleme mit den \u00d6ffis, die die Pendler nerven. Wenn die eine Karte h\u00e4tten, k\u00f6nnten sie sich selbst helfen. Ich wollte also die Gehzeiten aller Stationen des M\u00fcnchner Nahverkehrsnetzes (S-Bahn und U-Bahn) ermitteln. Weil die Stationen au\u00dferhalb des Innenraums fast nur noch S-Bahnen sind – und gehwegem\u00e4ssig sehr weit auseinander liegen, habe ich mich auf den Innenraum beschr\u00e4nkt. Wie ich das grunds\u00e4tzlich gemacht habe, findet ihr in diesem Blogartikel<\/a>.<\/p>\n

Die Daten kamen aus der Open Street Map (OSM). Dort gibt es eine Wiki-Seite in der M\u00fcnchner Orte vertaggt sind. So auch die Transportmittel mit ihren Linienverl\u00e4ufen und Haltestellen<\/a>. Jedes Objekt in der OSM hat eine ID – und l\u00e4sst sich damit supereasy abfragen.<\/p>\n

\"\"

Ein Blick ins OSM-Wiki: Hier stehen die Relationen der M\u00fcnchner U- und S-Bahnen<\/p><\/div>\n

So kann ich f\u00fcr jede U-Bahnlinie, die als Zusammenhang (Relation) festgelegt ist, die dazugeh\u00f6rigen Punkte abfragen. Die Stationen.<\/p>\n

F\u00fcr die U1 sehen die Daten in der Open Street Map beispielsweise so aus:<\/p>\n

\"\"<\/a>

Die U1 mit den Daten der Linie. Jede Station hat eigene Daten (z.B. Name). \u00a9 OpenStreetMap-Mitwirkende<\/p><\/div>\n

F\u00fcr jede U-Bahnlinie habe ich mir dann die Relation herausgesucht und mit Liniennummer in eine CSV-Datei geschrieben. Das h\u00e4tte ich auch locker automatisieren k\u00f6nnen, denn die Abfrage \u00fcber die Open Street Map ist ja ganz leicht<\/a>. War aber kein gro\u00dfer Unterschied f\u00fcr mich.<\/p>\n

So sehen die Linien und ihre IDs aus:<\/h2>\n

Ein Ausschnitt aus der CSV:<\/p>\n\n\n<\/colgroup>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
line<\/strong><\/td>\nrelation_id<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
u1<\/td>\n3502654<\/td>\n<\/tr>\n
u2<\/td>\n3502584<\/td>\n<\/tr>\n
u3<\/td>\n3484046<\/td>\n<\/tr>\n
s1<\/td>\n1773068<\/td>\n<\/tr>\n
s2<\/td>\n1854799<\/td>\n<\/tr>\n
s3<\/td>\n1792663<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

 <\/p>\n

Die CSV-Datei habe ich dann in R geladen und f\u00fcr jede Linie die Stationskoordinaten abgefragt. Die wurden dann an die Google Distance Matrix geschickt (mehr dazu hier). Aus jeder Linie entstand dann eine Matrix, in der die Gehzeiten zwischen den einzelnen Stationen beschrieben waren. Die Linienmatrizen habe ich einzeln als CSV (z.B. S1.csv oder U6.csv) abgespeichert und h\u00e4ndisch in einer Innenraumvorlage erg\u00e4nzt. Auch das k\u00f6nnte man automatisieren, wenn festlegt, wo zwischen den Stationen die Zeiten erscheinen sollen.<\/p>\n

In R die Stationen abgefragt, dann die Distanz berechnet<\/h2>\n

Ein Blick in den Code (den API-Key habe ich entfernt):<\/p>\n

library(dplyr)\r\nlibrary(tidyr)\r\nlibrary(RCurl)\r\nlibrary(jsonlite)\r\n\r\nids <- read.csv2(\"route_ids.csv\", stringsAsFactors = FALSE)\r\nid_i <- ids$relation_id\r\ndf_names <- ids$line\r\n\r\n# Funktion, um Stunden in Minuten umzurechnen - brauchen wir sp\u00e4ter\r\ngetminutes <- function(x) {x[1] \/ 60}\r\n\r\n# Haltestellenpunkte f\u00fcr jede Linie bekommen - Overpass API-Abfrage\r\nfor (i_id in seq_along(id_i)){\r\n  print(paste0(\"Trying: \", df_names[i_id]))\r\n  myQuery <- paste0(\"[out:csv(::id,\\\"name\\\",::lat,::lon)];relation(\", id_i[i_id], \");(node(r););out%20body;>;out%20skel%20qt;\")\r\n  url <- paste0(\"http:\/\/overpass-api.de\/api\/interpreter?data=\", myQuery) \r\n  \r\n  #API-Call ausf\u00fchren\r\n  response_osm <- getURL(url, .encoding = \"UTF-8\")\r\n  print(\"Got OSM-Results\")\r\n\r\n  #response als CSV laden\r\n  d <- read.csv(text = response_osm, head = TRUE, sep=\"\\t\", stringsAsFactors = FALSE)\r\n  \r\n  # Matrx f\u00fcr jede Linie bekommen\r\n  d$lon <- as.numeric(d$X.lon)\r\n  d$lat <- as.numeric(d$X.lat)\r\n\r\n  lat_lon_pairs <- purrr::by_row(d, ~ paste0(.x$lat, \",\", .x$lon))$.out %>%\r\n    unlist\r\n  \r\n  sources <- paste0(lat_lon_pairs, collapse = \"|\")\r\n  mymatrix <- data.frame()\r\n\r\n  # Jedes lat_lon_pair abfragen mit For-Loop\r\n  for (i_pairs in seq_along(lat_lon_pairs)){\r\n    destination <- lat_lon_pairs[[i_pairs]]\r\n\r\n    # Google Distance Matrix-Abfrage ab hier\r\n    print(\"Start Matrix\")\r\n    Sys.sleep(2)\r\n    url <- paste0(\"https:\/\/maps.googleapis.com\/maps\/api\/distancematrix\/json?origins=\", destination, \"&destinations=\", sources, \"&mode=walking&key=HIER_STEHT_DER_API_KEY\")\r\n    \r\n    response_test <- jsonlite::fromJSON(url)\r\n    print(paste0(\"Google-Status: \", response_test$status))\r\n    \r\n    mymatrix <- rbind(mymatrix, as.vector(response_test$rows$elements[[1]]$duration$value))\r\n  }\r\n\r\n  #Hier wird aus der Matrix ein Dataframe erstellt\r\n  print(\"Dataframe wird erstellt\")\r\n  df <- as.data.frame(mymatrix)\r\n  df <- as.data.frame(lapply(df[, 1:ncol(df)], FUN = function(x) {sapply(x, FUN = getminutes)}))\r\n  rownames(df) <- d$name\r\n  colnames(df) <- d$name\r\n  df$line <- ids$line[i_id]\r\n  \r\n  write.csv2(df, file = paste0(df_names[i_id], \".csv\"), row.names = TRUE)\r\n  print(paste0(\"Dataframe \", df_names[i_id], \" gespeichert\"))\r\n}<\/pre>\n
Noch ein bisschen professioneller w\u00e4re der Code, wenn wir die Abfrage mit der Bibliothek httr machen w\u00fcrden. Wie die funktioniert, hat der Entwickler hier beschrieben<\/a>.<\/p>\n
So sah es am Ende aus<\/h2>\n
Das Ergebnis habe ich dann in Inkscape auf einem Innenraumplan weiterbearbeitet. Es lief bei tz.de: „Gehzeitenplan: So kommen Sie zur Fu\u00df durchs U-Bahnetz“<\/a>.<\/p>\n
\"\"<\/a>
Der Gehzeitenplan f\u00fcr die tz.<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Mit Kartendaten lassen sich tolle Analysen und Anwendungen bauen. Ich bin ein gro\u00dfer Verfechter der Open Street Map (merkt man kaum in diesem Blog). Mit deren Hilfe habe ich auch eine etwas andere Innenraumkarte f\u00fcr die M\u00fcnchner \u00f6ffentlichen Verkehrsmittel gebaut.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":237,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[8],"tags":[20,19,15],"yoast_head":"\nWerkstatt: Zu Fu\u00df durch den M\u00fcnchner Innenraum • Benedict Witzenberger<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/benedict-witzenberger.de\/wordpress\/2017\/05\/03\/werkstatt-zu-fuss-durch-den-muenchner-innenraum\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Werkstatt: Zu Fu\u00df durch den M\u00fcnchner Innenraum • Benedict Witzenberger\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Mit Kartendaten lassen sich tolle Analysen und Anwendungen bauen. 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