2016年广州与北京PM2.5空气质量对比分析

本资源主要探讨的是利用Python进行空气质量数据分析，具体针对的是北京和广州两地的PM2.5数据。月度趋势和对比分析是核心内容，作者通过Pandas库处理数据，计算了两地2015年和2016年每个月的PM2.5平均值，以了解空气质量随季节变化的趋势及两地之间的对比。 1. **月度趋势分析**：作者首先通过代码`df_gz2015.groupby(['Month'])['Value'].mean()`和`df_bj2016.groupby(['Month'])['Value'].mean()`分别计算了广州和北京两年中每个月的PM2.5平均值，这有助于观察两地空气质量随月份的变化模式。通过绘制折线图，可以直观地看到PM2.5浓度在不同季节的波动情况。 2. **空气质量比较**：分析了两个关键指标：一是空气质量较好的天数占比，即PM2.5小于或等于100的日子占全年的比例，通过对比2015年和2016年的数据，以及与北京的比较，评估了空气质量改善情况。二是空气质量严重的日子占比，即PM2.5大于300的情况，同样分析了年份间的对比以及与北京的差距。 3. **季节性差异**：探究了PM2.5浓度与季节之间的关系，通过对比不同月份的数据，揭示了空气质量受季节因素的影响，这对于理解污染物排放和气候条件如何影响空气质量至关重要。 4. **年度对比**：除了月度对比，还对比了2015年和2016年相同时间点空气质量的好坏，进一步量化了空气质量的改善程度。 5. **城市间对比**：最后，通过广州和北京在2016年同时间点的空气质量对比，明确了两地空气质量的相对优劣，这对于居民和政策制定者来说提供了有价值的信息。 本资源利用Python和Pandas工具对空气质量数据进行了深入的分析，旨在通过数据揭示空气质量的季节性变化、城市间差异以及年度趋势，为评估空气质量和政策制定提供科学依据。