【中哲绩效】基于Python语言的产业用地数据处理与绩效评估自动化方法研究——以上海市松江区为例 | 哲研究

在城市化与产业变革过程中,产业用地对上海建设国际大都市意义重大。以松江区为例,Python精准评估产业用地绩效需求迫切,传统模式已难满足要求。

Python语言是一种开源、解释型、动态类型的高级编程语言[1]，也是一种面向对象的脚本语言[2]。它支持多种编程范式，包括面向对象的命令式、函数式和过程式编程。Python在数据处理、科学计算、机器学习、网络编程等多个领域都能灵活应用。国际上，Python已下沉至义务教育普及推广环节；在国内，自2017年高中新课标实施以来，其携人工智能、大数据等板块强势“入驻”高中课堂，影响力持续攀升[3]。

Python生态系统内嵌了大量功能强大的库(见表1)和工具。这些库和工具通过包管理器Pip可以轻松安装,进一步扩展了Python的功能。例如,王戈飞等人利用Python脚本完成了跨文件夹的批量合并以及批量裁剪等功能[4];甘翠基于Arcgis软件,采用Python语言和Arcpy库进行程序脚本编写,以规范数据格式,定制数据库自动批处理工具,提高了工作效率和质量成果的准确性[5]。

当前,Python用于产业用地数据处理和绩效评估自动化尚处于探索阶段,实操难题待解。本文聚焦Python相关方法进行深入探究,旨在填补技术缺口,革新评估流程,为产业用地规划等提供科学支撑,助力城市产业高质量发展。

(一)现状及问题

1. 数据处理现状

(1)数据来源广泛。产业用地评价的数据来源广泛，涉及多个部门。各委办局积极提供数据，虽然丰富了评价内容，但不同部门的数据格式多样，有表格、文本、图形等，数据标准差异大，为数据处理带来了极大挑战，增加了数据整合、清洗和分析等工作的复杂程度和处理难度。

(2)数据量大且更新频繁。松江区产业用地绩效评估面临挑战，市级底版数据库和大量自评表使资料整理易出错，竖表转换繁琐。指标测算时数据不稳定，需要频繁重新测算，彰显了优化处理流程与工具的必要性。

2. 传统评估方法的局限性

(1)人工处理效率低下。在产业用地绩效评估中,人工处理市级专班下发的大量资料和乡镇上报的自评表效率低下。这些资料包括底版数据库和数千份细分为三个子表的自评表,数据量庞大,人工操作耗时且易出错。资料多样性和格式兼容性问题进一步增加了汇总难度。此外,乡镇工作人员在填写和反馈表格时面临压力,表格内容繁多且要求严格。指标测算阶段,基础数据和指标的不稳定性及新资料的出现,导致重复计算,延长了测算周期,降低了工作效率。这些问题凸显了自动化工具和统一数据标准在提高工作效率和准确性方面的重要性。

(2)人工处理易出现错误。在产业用地评估中,人工处理数据易出错,常见错误包括数据录入偏差和计算逻辑失误。这些错误会随数据分析过程放大,导致评估结果失真,影响决策科学性,可能导致资源分配不当和政策失误。因此,必须重视人工数据处理风险,利用技术提高数据处理准确性和效率。

(一)底版数据处理

Python可以用于处理底版中未完全提取的产业地块信息。利用Pandas库读取和处理数据，可以用read_csv、read_excel读取文件，用merge合并数据集。借助Matplotlib和Geopandas库进行图形优化，Geopandas可以处理地理空间数据，用plot函数绘制地块并依状态标注。读取底版地块Shapefile文件并与数据集合并，根据地块是否参与综合评价用绿色或红色填充。用Fiona库的open函数保存更新后的数据。具体流程如图2所示。

上述步骤将补充信息整合到底版数据，并标注更新地块信息，可以提供有效方案，提升自动化与可视化水平，使地块信息更直观易懂。

Python在图形优化时,能依据各区减量化、土地供应审批等数据对底版地块标注和更新信息。比如,对减量化立项/验收地块自动备注,标记为不参评,所用库、函数及步骤与图形补充类似。

(二)资料收集与整理

在产业用地综合绩效评估自评表处理中,Python显著提升了数据整合与汇总效率。通过设定存储企业信息的Excel文件根目录,利用os库获取文件名,初始化Pandas数据框。遍历文件时,以read_excel函数读取指定工作表数据,经concat函数完成数据追加合并,最终用to_excel输出结果。该方法可以实现自动化处理,保障数据完整性与准确性,凸显Python在大数据处理及自动化任务中的显著优势。

(三)指标计算

在产业用地综合绩效评估结果计算阶段,Python提升了数据处理效率与准确性。利用Pandas,从Excel读取初始数据与指标数据,计算综合绩效得分。具体步骤如下:

首先,用read_excel读取产业用地初始数据和指标权重数据,包含建筑面积等指标及标准值、权重。

其次,定义定量指标计算公式,用apply和lambda表达式计算综合容积率等指标。

再次,对于定性指标,定义得分映射字典,用map函数将指标值转为得分。定量指标得分计算中,定义calculate_score函数,处理正、负向指标并标准化得分。

最后,遍历指标,用apply和calculate_score计算定量指标得分并添加到结果DataFrame,同理添加定性指标得分。

为了得到每块产业用地的总分,将定量和定性指标得分相加,并根据总分的排名百分比,使用Pandas的rank和cut函数划分不同绩效类别,比如A、B、C、D类别。具体流程如图3所示。生成的部分评估分类结果见表2。结合ArcGIS,计算分类结果如图4所示。

(一)提高工作效率

(二)降低错误率

1. 避免人工计算错误

在产业用地综合绩效评估中,人工计算易出错,影响评估的准确性和可靠性。常见的错误包括数据录入错误和计算逻辑错误,这些错误在后续计算中会被放大,导致评估结果失真。Python的自动化计算能力显著降低了这些错误的发生概率。Python能够严格按照公式进行计算,不受人为因素干扰,确保计算的一致性和稳定性。

Python在各个评估阶段都发挥着关键作用。在数据准备阶段，Python具备自动清洗和预处理能力，进一步排除错误数据。在指标计算阶段，Python准确执行复杂计算任务，避免人工计算错误。

2. 确保数据一致性

在产业用地综合绩效评估中,数据一致性至关重要。评估初始,产业用地数据来源多样、格式不一,Python通过精确代码对数据进行统一处理、清洗、转换和存储,保证数据一致性。底版数据处理时,Python自动规整基础数据,避免人工随意性。资料收集整理阶段,Python无缝融合不同来源数据。指标计算阶段,Python实现高效自动化计算,严格遵循统一数据源和计算方法,避免结果偏差,保证了评估结果的准确性。

(三)提升评估准确性

在产业用地综合绩效评估中,Python作用显著,大幅提升了评估准确性与计算结果的可靠性。对于定量指标,比如土地利用率、产出强度等,Python依精确公式快速计算,高效处理大量数据,避免人工误差,保障评估结果客观可靠。对于定性指标,虽然难以量化,但Python可以按照预设规则进行分析判断,赋予合理分值,兼顾科学性与效率。其自动化计算按准确公式和权重进行,无论是定量指标还是定性指标,都为评估工作提供了有力支持,助力产业用地合理利用与优化配置。

(一)拓展自动化方法的应用范围

(二)尝试为市级平台提供自动化更新接口

在产业用地综合绩效评估领域,Python语言自动化方法未来发展潜力巨大,可以从四个方面进行深入探索:第一,开发面向市级平台的自动化更新接口,实现数据与评估结果的实时同步,提升决策精准度。第二,推动与物联网、区块链、云计算等前沿技术融合,强化数据监测采集、安全保障与处理效率。第三,持续优化算法模型,引入深度学习技术,挖掘数据规律,构建更科学的评估指标体系。第四,加强跨学科协作,联合多领域专家解决评估难题,为产业用地可持续高效利用提供创新路径。

在产业用地综合绩效评估中,Python凭借强大的数据处理分析能力,显著提升了工作效能与评估质量。与传统人工模式相比,Python可以通过自动化脚本实现数据预处理,利用NumPy、Pandas等库完成精准分析,应用Matplotlib可视化呈现结果。实践证明,Python可以有效缩短评估周期、降低错误率,为优化用地布局提供科学依据,推动产业用地管理智能化发展。