基于python空气质量分析

空气质量是一个重要的环境指标，Python可以帮助我们对空气质量进行分析。下面是一个简单的空气质量分析的示例，以北京市PM2.5数据为例。

1. 数据获取

首先，我们需要获取北京市PM2.5数据。可以从官方网站或者第三方数据平台获取数据，这里以第三方数据平台“聚合数据”为例。可以使用Python中的requests库来获取数据。

import requests

url = "http://web.juhe.cn:8080/environment/air/cityair"
params = {
    "city": "北京",
    "key": "your_key"
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()["result"][0]

2. 数据清洗

获取到数据后，我们需要对数据进行清洗，去除无效数据、缺失值等。这里简单的对数据进行了清洗。

pm25 = data["PM2.5"]
quality = data["quality"]
if pm25 == "" or quality == "":
    print("数据缺失")
else:
    pm25 = int(pm25)
    print("北京市PM2.5浓度为{}，空气质量为{}".format(pm25, quality))

3. 数据可视化

最后，我们可以使用Python中的matplotlib库对数据进行可视化，以更直观的方式展示空气质量的变化趋势。

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(24)
y = [int(data["{0:0>2d}时".format(i)]) for i in range(24)]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("PM2.5浓度")
plt.title("北京市PM2.5浓度变化趋势")
plt.show()

上述代码会生成一个简单的折线图，展示了北京市PM2.5浓度的变化趋势。

综上所述，Python可以帮助我们对空气质量进行分析，从而更好地了解环境状况。