python开发中空气质量历史数据的示例分析

发布时间：2022-01-14 09:29:28 作者：小新
来源：亿速云阅读：214

# Python开发中空气质量历史数据的示例分析

## 引言

在环境监测和数据分析领域，空气质量数据是评估城市环境健康程度的重要指标。本文将通过Python演示如何获取、清洗、分析和可视化空气质量历史数据，帮助开发者掌握完整的数据处理流程。

## 一、数据获取

### 1.1 数据来源选择
常见的公开数据源包括：
- 政府开放数据平台（如中国环境监测总站）
- 第三方API（如AQICN、OpenAQ）
- 网络爬虫抓取

本文示例使用`requests`库从公开API获取数据：

```python
import requests
import pandas as pd

def fetch_aqi_data(city, start_date, end_date):
    url = f"https://api.waqi.info/history/{city}?start={start_date}&end={end_date}"
    response = requests.get(url)
    return response.json()["data"]

1.2 数据格式解析

典型空气质量数据包含： - PM2.5/PM10浓度 - SO2/NO2/CO/O3等气体指标 - AQI综合指数 - 时间戳字段

二、数据预处理

2.1 缺失值处理

使用Pandas进行数据清洗：

df = pd.DataFrame(raw_data)
# 向前填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True) 
# 删除仍存在的缺失值
df.dropna(inplace=True)

2.2 异常值检测

通过箱线图或Z-score方法识别异常值：

from scipy import stats
z_scores = stats.zscore(df['pm25'])
df = df[(z_scores < 3)]

三、数据分析案例

3.1 时间序列分析

使用statsmodels进行季节性分解：

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

result = seasonal_decompose(
    df['pm25'], 
    model='additive', 
    period=24*30  # 假设月度周期
)
result.plot()

3.2 相关性分析

计算各污染物间的Pearson相关系数：

corr_matrix = df[['pm25','pm10','so2']].corr()
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True)

四、可视化展示

4.1 折线图趋势分析

使用Matplotlib绘制多指标趋势：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12,6))
df[['pm25','pm10']].plot()
plt.title('PM2.5/PM10浓度变化趋势')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('浓度(μg/m³)')

4.2 日历热力图

使用calmap库展示年度数据：

import calmap

df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df.set_index('date', inplace=True)
calmap.calendarplot(
    df['pm25'], 
    fillcolor='lightgrey',
    cmap='YlOrRd'
)

五、高级分析示例

5.1 预测模型构建

使用Prophet进行AQI预测：

from prophet import Prophet

model = Prophet(seasonality_mode='multiplicative')
model.fit(df[['timestamp','pm25']].rename(columns={
    'timestamp':'ds',
    'pm25':'y'
}))
future = model.make_future_dataframe(periods=30)
forecast = model.predict(future)

5.2 空间可视化

结合地理信息绘制污染分布：

import folium

m = folium.Map(location=[39.9, 116.4], zoom_start=11)
for _, row in df.iterrows():
    folium.CircleMarker(
        location=[row['lat'], row['lng']],
        radius=row['pm25']/10,
        color='red'
    ).add_to(m)

六、完整代码结构

建议的项目目录结构：

/aqi-analysis
├── data/
│   ├── raw/
│   └── processed/
├── notebooks/
│   └── analysis.ipynb
├── src/
│   ├── data_loader.py
│   └── visualization.py
└── requirements.txt

七、性能优化技巧

大数据量时使用Dask替代Pandas
对时间序列数据应用resample降采样
使用@lru_cache缓存API请求结果

结语

通过本文的示例，我们完成了从数据获取到高级分析的完整流程。实际应用中还可结合更多技术： - 实时数据流处理（Apache Kafka） - 机器学习异常检测 - 自动化报告生成

完整代码示例可访问：[GitHub仓库链接]
数据来源声明：本文示例数据来自公开API，仅作演示用途 “`

注：本文为示例性内容，实际开发时需要根据具体数据源调整代码。建议在Jupyter Notebook中分步骤执行上述代码块，并配合Markdown说明形成完整的数据分析报告。