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:213

小编给大家分享一下python开发中空气质量历史数据的示例分析,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

历史空气质量数据格式,存储成的是csv格式,各个监测站的小时数据,按天生成,其中有些因为发布的服务器端,小时数据会存在不全的情况,有些一天的数据也会存在没有的情况。

下载北京2017年全年的监测站压缩包,beijing_20170101-20171231,总共730个文件,beijing_all_xxxxxxxx中存储了各个站点的api、pm2.5、pm10和两类污染物的iaqi数据,beijing_extra_xxxxxxxx中存储了其他污染物和污染物的iaqi数据,一般文件大小显示为1kb的,是异常的数据文件。

异常数据文件:

python开发中空气质量历史数据的示例分析

python类库:使用pandas分析csv数据,pandas可以直接将csv数据打开成一个具有行业索引的数据格式。

import pandas as pd
pd.read_csv(_filePath)

python开发中空气质量历史数据的示例分析

其中的NaN为不存在的数据。

过滤其中的数据,只保留一个监测站的数据,使用pandas的各种行列控制,选取列数据,过滤其中的行数据,新建列数据,排序数据。

pd_filterCol = _dfdata[['date', 'hour', 'type', _station]]
filterrow = pd_filterCol[pd_filterCol['type'] == 'AQI']
filterrow['datetime'] = filterrow['date'].map(str)
alldaydata = alldaydata.sort_values(by="datetime", ascending=True)

生成新的dataframe数据,详细的行列数据。

python开发中空气质量历史数据的示例分析

使用matplotlib生成逐小时的aqi变化图,需要引用matplotlib的类库,因为分析中使用日期格式的数据,要引用dates进行处理,添加折线图,设置折线图的样式。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import matplotlib.dates as mdates
fig = plt.figure(figsize=(8, 5))
dataax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
dataax.plot(daydata['datetime'].tolist(), daydata['AQI'].tolist(), lw=2, c='r', label=u'AQI',
           marker='o', mec='b', mfc='w')....

python开发中空气质量历史数据的示例分析

以上是“python开发中空气质量历史数据的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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