python画一个全国地图空气质量分布情况 数据可视化

要画全国地图空气质量分布情况的数据可视化，可以使用Python中的地图可视化库Basemap和数据处理库Pandas。

首先，需要准备数据。可以从公开数据源（如中国环境监测总站）获取每个城市的空气质量指数（AQI）数据，并将其保存为CSV格式。CSV文件中应包含以下列：城市名、经度、纬度、AQI值。

接下来，我们可以使用Pandas读取数据并进行处理。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('aqi_data.csv')

# 以城市名为索引
df.set_index('城市名', inplace=True)

# 对AQI值进行分级
def classify_aqi(aqi):
    if aqi <= 50:
        return '优'
    elif aqi <= 100:
        return '良'
    elif aqi <= 150:
        return '轻度污染'
    elif aqi <= 200:
        return '中度污染'
    elif aqi <= 300:
        return '重度污染'
    else:
        return '严重污染'

df['AQI等级'] = df['AQI值'].apply(classify_aqi)

接着，我们可以使用Basemap库绘制地图。以下是一个示例代码：

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建地图对象
m = Basemap(llcrnrlon=73, llcrnrlat=15, urcrnrlon=135, urcrnrlat=55, projection='lcc', lat_1=33, lat_2=45, lon_0=100)

# 画出海岸线、国家边界线
m.drawcoastlines()
m.drawcountries()

# 读取城市经纬度
lons = df['经度'].values
lats = df['纬度'].values

# 将经纬度转换为地图上的坐标
x, y = m(lons, lats)

# 根据AQI等级来绘制散点图
colors = {'优': 'green', '良': 'yellow', '轻度污染': 'orange', '中度污染': 'red', '重度污染': 'purple', '严重污染': 'brown'}
for aqi_level, color in colors.items():
    mask = df['AQI等级'] == aqi_level
    m.scatter(x[mask], y[mask], s=50, c=color, alpha=0.7, label=aqi_level)

# 添加图例
plt.legend(loc='lower left')

# 显示地图
plt.show()

这样，就可以得到一张全国地图空气质量分布情况的数据可视化图。