python 空气质量AQI数据分析与预测
时间: 2023-09-28 16:13:57 浏览: 253
空气质量AQI数据分析与预测可以通过以下几个步骤进行:
1. 首先,可以使用分组计算方法计算不同地区(如沿海和非沿海地区)的空气质量均值。可以使用以下代码实现:\[1\]
```python
display(data.groupby('Coastal')\['AQI'\].mean())
```
这将显示不同地区的空气质量均值,并使用柱状图进行可视化。
2. 其次,可以找出空气质量最好和最差的城市。可以使用以下代码实现:\[2\]
```python
t = data\[\['City', 'AQI'\]\].sort_values('AQI')
display(t.iloc\[:5\]) # 最好的5个城市
```
这将显示空气质量最好的5个城市,并使用柱状图进行可视化。
3. 此外,可以使用散点图和箱线图或小提琴图来观察不同地区的空气质量分布。可以使用以下代码实现:\[3\]
```python
sns.violinplot(x='Coastal', y='AQI', data=data, inner=None)
sns.swarmplot(x='Coastal', y='AQI', color='g', data=data)
```
这将显示不同地区的空气质量分布情况,并将散点图与箱线图或小提琴图组合在一起。
通过以上步骤,可以对空气质量AQI数据进行分析,并根据分析结果进行预测和进一步的研究。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python 空气质量AQI数据分析与预测 ---分析(空气质量排名,临海城市空气质量是否优于内陆城市)](https://blog.csdn.net/YmeBtc/article/details/96438896)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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