《python数据分析与可视化》 【作业】03-北京空气质量数据处理
时间: 2023-12-31 21:01:48 浏览: 39
《Python数据分析与可视化》第三章作业是关于北京空气质量数据处理的。在本章作业中,我们将使用Python对北京市2013年1月份到2015年12月份的空气质量数据进行处理和分析。
首先,我们需要导入所需的库,如pandas和matplotlib。然后,我们将读取空气质量数据文件,该文件包含了北京市每天的空气质量数据,如PM2.5浓度、PM10浓度、二氧化硫浓度等。
接下来,我们将进行数据清洗和预处理。首先,我们将去除缺失数据和异常值。我们可以使用pandas的dropna()函数去除缺失数据,使用numpy库中的percentile()函数找到异常值并去除。
然后,我们可以计算每个月的平均空气质量指标。我们可以使用pandas的groupby()函数按照月份对数据进行分组,然后使用mean()函数计算每个月的平均值。
接着,我们可以绘制每个月的平均空气质量指标的变化趋势图。我们可以使用matplotlib库中的plot()函数进行绘图,并使用xlabel()、ylabel()和title()函数添加标签和标题。
另外,我们也可以计算每个月的最差空气质量指标。我们可以使用pandas的groupby()函数按照月份进行分组,然后使用min()函数找到每个月的最低值。
最后,我们可以输出每个月的平均空气质量指标和最差空气质量指标的数据结果。我们可以使用pandas的to_csv()函数将结果保存到文件中。
通过完成这个作业,我们可以了解和分析北京市在2013年1月份到2015年12月份的空气质量情况,并得出一些结论和洞见,例如每年空气质量的变化趋势、高污染月份等。这对于进一步采取环保措施和改善空气质量具有重要意义。