python開發中空氣質量歷史數據的示例分析

小編給大家分享一下python開發中空氣質量歷史數據的示例分析，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

歷史空氣質量數據格式，存儲成的是csv格式，各個監測站的小時數據，按天生成，其中有些因為發布的服務器端，小時數據會存在不全的情況，有些一天的數據也會存在沒有的情況。

下載北京2017年全年的監測站壓縮包，beijing_20170101-20171231，總共730個文件，beijing_all_xxxxxxxx中存儲了各個站點的api、pm2.5、pm10和兩類污染物的iaqi數據，beijing_extra_xxxxxxxx中存儲了其他污染物和污染物的iaqi數據，一般文件大小顯示為1kb的，是異常的數據文件。

異常數據文件：

python類庫：使用pandas分析csv數據，pandas可以直接將csv數據打開成一個具有行業索引的數據格式。

import pandas as pd
pd.read_csv(_filePath)

其中的NaN為不存在的數據。

過濾其中的數據，只保留一個監測站的數據，使用pandas的各種行列控制，選取列數據，過濾其中的行數據，新建列數據，排序數據。

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數據，詳細的行列數據。

使用matplotlib生成逐小時的aqi變化圖，需要引用matplotlib的類庫，因為分析中使用日期格式的數據，要引用dates進行處理，添加折線圖，設置折線圖的樣式。

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')....

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