地区,日期,AQI,质量等级,PM2.5,PM10,NO2,CO,SO2,O3_8h 广州市,2013/12/2,77,良,57,99,90,1.6,21,93 广州市,2013/12/3,149,轻度污染,114,167,132,2.2,34,116 广州市,2013/12/4,134,轻度污染,102,139,98,1.7,30,104 广州市,2013/12/5,141,轻度污染,108,108,82,1.1,27,105 广州市,2013/12/6,114,轻度污染,87,129,89,1.4,35,106 广州市,2013/12/7,132,轻度污染,101,127,86,1.3,35,102 广州市,2013/12/8,139,轻度污染,106,136,96,1.5,29,96 广州市,2013/12/9,173,中度污染,131,157,77,1.6,40,107 已知以上数据,对环境监测指标变量做时序图的代码,且呈现在一张图上
时间: 2023-06-26 16:04:27 浏览: 59
以下是Python代码实现:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将日期转换为datetime类型
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])
# 设置画布大小
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 绘制时序图
plt.plot(data['日期'], data['AQI'], label='AQI')
plt.plot(data['日期'], data['PM2.5'], label='PM2.5')
plt.plot(data['日期'], data['PM10'], label='PM10')
plt.plot(data['日期'], data['NO2'], label='NO2')
plt.plot(data['日期'], data['CO'], label='CO')
plt.plot(data['日期'], data['SO2'], label='SO2')
plt.plot(data['日期'], data['O3_8h'], label='O3_8h')
# 添加图例
plt.legend()
# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('环境监测指标时序图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('监测值')
# 显示图形
plt.show()
```
需要注意的是,数据应该存储在一个名为“data.csv”的CSV文件中,并且应该包含地区、日期、AQI、PM2.5、PM10、NO2、CO、SO2和O3_8h这些列。