python建立空气质量指数与污染物的关系

Python可以使用各种工具和库来建立空气质量指数与污染物的关系，下面是一些可能有用的库和示例代码：

1. Pandas库：Pandas是一个Python库，用于数据处理和分析。可以使用Pandas库来读取和处理污染物浓度的数据，并计算空气质量指数。

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('pollution_data.csv')

# 计算 PM2.5 和 PM10 的日均浓度
df['PM2.5_mean'] = df['PM2.5'].resample('D').mean()
df['PM10_mean'] = df['PM10'].resample('D').mean()

# 计算 AQI
df['AQI_PM2.5'] = 100 / 35 * df['PM2.5_mean']
df['AQI_PM10'] = 100 / 50 * df['PM10_mean']

# 输出结果
print(df)

2. Scikit-learn库：Scikit-learn是一个Python库，用于机器学习和数据挖掘。可以使用Scikit-learn库来训练和评估空气质量指数预测模型。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('pollution_data.csv')

# 准备特征和标签
X = df[['PM2.5', 'PM10']]
y = df['AQI']

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测 AQI
X_test = [[30, 50], [40, 60]]
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出结果
print(y_pred)

以上示例代码仅供参考，实际应用中需要根据具体数据和需求进行调整。