Python实践：广州与北京PM2.5空气质量对比分析（2015-2016）

本篇文章主要介绍了使用Python pandas库进行空气质量数据分析的方法，以北京和广州的PM2.5数据为例，通过每小时测量值的对比来评估两个城市的空气质量状况。首先，作者将北京和广州两年间的数据整合到一个DataFrame中，以('Month', 'Day', 'Hour')作为行索引，列索引包括两地不同年份的测量值。在这个过程中，数据被合并并保持原始的时间粒度，以便进行细致的小时级比较。 文章的核心知识点包括： 1. 数据清洗和预处理：使用pandas库的`merge()`函数将广州2015年和2016年的数据分别合并到一起，确保数据一致性。通过`rename_axis()`函数重命名列名，便于后续分析。 2. 统计分析：通过对DataFrame进行描述性统计（如`describe()`），可以了解每小时测量值的分布情况，包括平均值、标准差、最小值、四分位数和最大值等，这有助于评估整体的空气质量水平。 3. 空气质量评价：PM2.5的数值与空气质量评价等级紧密相关，超过500被定义为“爆表”。作者关注了空气质量较好的天数占比（PM2.5<=100）、严重污染天数占比（PM2.5>300）以及不同月份的季节性变化，这些指标用来衡量空气质量改善的趋势。 4. 对比分析：通过对比2015年和2016年，以及广州与北京之间的数据，作者试图找出空气质量变化的线索，例如空气质量改善程度、两地之间的相对表现等。 5. 多维度分析：文章强调了从多个维度进行分析的重要性，如不同时间点的好坏次数对比，这有助于得出更为全面和深入的结论。 通过以上的每小时测量值对比分析，可以为政策制定者和公众提供更具体、实时的空气质量信息，从而帮助他们更好地理解空气污染的情况，并据此采取相应的行动。此外，这也展示了Python在数据分析领域的强大应用，特别是在环保和公共卫生领域。