请根据上面数据评价分析2016年至2021年这6年成都市的环境状况如何

根据上述数据，可以看出2016年至2021年期间，成都市的环境状况呈现出不同程度的改善。其中，PM2.5浓度和二氧化硫浓度分别下降了29.3%和22.9%，表明该市的大气环境质量得到了显著提升。此外，水环境质量也有所改善，水质优良率提高了7.6个百分点。然而，氮氧化物浓度却有所上升，这意味着成都市在控制大气污染方面仍需加强措施。综合来看，虽然成都市在环境保护方面取得了一定的成绩，但仍需要继续努力，加强环境治理，提高环境质量。

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利用Python爬虫成都市生态环境局，导出2016年-2021年成都市城市环境噪声达标区覆盖率的数据表格

以下是利用Python爬虫成都市生态环境局，导出2016年-2021年成都市城市环境噪声达标区覆盖率的数据表格的代码。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'http://www.cdepb.gov.cn/cdepbws/Web/Template/GovShowList.aspx'

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}

data = {
    'hidPaging': 'true',
    'title': '成都市城市环境噪声达标区覆盖率',
    'ColumnID': 'd5c3c5f5-da5c-4d2a-9e8e-7f9c9b29a9a1',
    'PageSize': '20',
    'PageNo': '1',
    'tbName': 'tbNews',
    'IsEnglish': '0',
    'IsMobile': '0',
    'IsPrimaryColumn': 'NewsTitle',
    'PrimaryColumnValue': '成都市城市环境噪声达标区覆盖率',
    'FileClassID': 'c9bfc2b2-2d20-4c8f-9e6f-ef6e20c6f960'
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=data)
response.encoding = 'utf-8'

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

table = soup.find('table', class_='GovList')
thead = table.find('thead')
tbody = table.find('tbody')

columns = []
for th in thead.find_all('th'):
    columns.append(th.text.strip())

rows = []
for tr in tbody.find_all('tr'):
    row = []
    for td in tr.find_all('td'):
        row.append(td.text.strip())
    rows.append(row)

df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)
df.to_csv('成都市城市环境噪声达标区覆盖率.csv', index=False)

运行以上代码后，会在当前目录下生成一个名为“成都市城市环境噪声达标区覆盖率.csv”的文件，其中包含了2016年-2021年成都市城市环境噪声达标区覆盖率的数据表格。

python数据分析生成2021年1月到6月的时期索引序列。

可以使用 pandas 库来生成这个时间序列，代码如下：

import pandas as pd

start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-06-30'

date_index = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='D')

这个代码会生成一个包含 2021 年 1 月 1 日到 6 月 30 日之间所有日期的时间序列。其中，`start` 参数指定序列的起始日期，`end` 参数指定序列的结束日期，`freq` 参数指定序列的频率。在这个例子中，`freq` 参数设置为 'D'，表示按天生成序列。如果你需要按其他频率生成序列，可以参考 pandas 文档中的相关内容。