用python实现,PM2.5平均分布情况 各个城市PM2.5平均值情况。 各个城市各年份PM2.5的平均值情况。 各个城市PM2.5随季节的变化情况。 各个城市PM2.5随月份的变化情况。 各个城市PM2.5随日的变化情况。
时间: 2023-09-08 21:07:45 浏览: 44
好的,以下是用Python实现五个城市PM2.5数据分析的示例代码。
首先,我们需要导入相关的库和数据集。这里使用的数据集是从国家统计局网站上下载的五个城市(北京、上海、广州、成都、沈阳)2013年至2017年的PM2.5数据,数据集中包含日期、城市、PM2.5值等信息。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据集
df = pd.read_csv('city_pm25.csv', encoding='utf-8')
```
接下来,我们可以进行数据预处理,例如:处理缺失值、转换日期格式等。
```python
# 处理缺失值
df = df.dropna()
# 转换日期格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
```
然后,我们可以进行数据分析,得出各个城市PM2.5的平均值、各个城市各年份PM2.5的平均值、各个城市PM2.5随季节的变化、各个城市PM2.5随月份的变化、各个城市PM2.5随日的变化等情况。
```python
# 各个城市PM2.5平均值情况
avg_pm25 = df.groupby('city')['pm25'].mean()
print(avg_pm25)
# 各个城市各年份PM2.5的平均值情况
avg_pm25_year = df.groupby(['city', df['date'].dt.year])['pm25'].mean()
print(avg_pm25_year)
# 各个城市PM2.5随季节的变化情况
df['quarter'] = df['date'].dt.quarter
avg_pm25_quarter = df.groupby(['city', 'quarter'])['pm25'].mean()
print(avg_pm25_quarter)
# 各个城市PM2.5随月份的变化情况
df['month'] = df['date'].dt.month
avg_pm25_month = df.groupby(['city', 'month'])['pm25'].mean()
print(avg_pm25_month)
# 各个城市PM2.5随日的变化情况
df['day'] = df['date'].dt.day
avg_pm25_day = df.groupby(['city', 'day'])['pm25'].mean()
print(avg_pm25_day)
```
最后,我们可以将数据可视化,例如:绘制各个城市PM2.5随月份的变化折线图。
```python
# 绘制各个城市PM2.5随月份的变化折线图
fig, ax = plt.subplots()
cities = df['city'].unique()
for city in cities:
data = avg_pm25_month[city]
ax.plot(data.index, data.values, label=city)
ax.legend()
ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('PM2.5')
plt.show()
```
这样,我们就可以使用Python实现五个城市PM2.5数据分析了。