python空气质量判断

在Python中，我们可以利用第三方库如`pandas`处理空气质量数据，并结合`requests`或其他网络请求库获取实时或历史的数据。首先，你需要安装必要的库：

pip install pandas requests openaq

然后，你可以编写一个简单的脚本，从OpenAQ这样的API获取空气质量指数(AQI)数据，并根据预设的阈值进行判断。例如：

import pandas as pd
import requests

def get_air_quality_data(city):
    url = "https://api.openaq.org/v1/latest?city={}".format(city)
    response = requests.get(url)
    data = response.json()["results"]
    return pd.DataFrame(data)

def judge_air_quality(aqi_values):
    if all(value < 50 for value in aqi_values["value"]):
        return "优质"
    elif all(value < 100 for value in aqi_values["value"]):
        return "良好"
    else:
        return "较差"

city = "Beijing" # 替换为你想查询的城市名
data = get_air_quality_data(city)
aqi_df = pd.DataFrame(data).set_index("date")
air_quality = judge_air_quality(aqi_df.iloc[0]) # 判断当前日期的AQI
print(f"{city}的当前空气质量等级是：{air_quality}")

这个脚本会获取指定城市的最近空气质量报告，然后根据AQI值判断其质量等级。然而，实际应用中，你可能需要考虑更复杂的情况，比如不同污染物的影响权重，以及实时更新等需求。