python空气质量指数计算_空气质量指数数据分析可视化

1 数据描述

2 数据预处理

应用日期计算函数

应用匹配查找函数

逻辑判断函数

Python缺失值处理

3 数据分析及可视化

3.1描述统计

3.2 热力图

一、待分析的大数据描述

本例选取的数据集air.xlsx，数据集显示的是2014年至2018年全国部分城市空气污染物情况。数据集中有557425个样本，样本由time(时间)、city(城市)、AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3、primary_pollutant等多个属性。

图1 空气质量数据集air.xlsx

二、对已描述大数据的预处理

应用日期计算函数

将time(时间)字段拆分为年、月和季度：

=YEAR(A2) 返回对应日期的年份

=MONTH(A2) 返回对应日期的月份

应用匹配查找函数

图2 季度拆分函数

LOOKUP函数：将查找值返回一行或一列进行查找，返回一行或列中相同位置的数值。

把日期对应的月份在数组{1,4,7,10}里查找，如果可以匹配，就返回当前月份在数组里的位置，如果月份在数组里匹配不到，就返回小于等于当前月份最大值所属的位置。

图3 time(日期)拆分为年、月、季度

逻辑判断函数

通过查阅相关资料，发现根据AQI空气质量指数可以讲空气质量划分为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染6种污染程度类型。

图4 AQI空气质量指数

因此，应用IF函数在air.xlsx数据集中新增一列pollute_type(污染程度)。

IF函数：判断是否满足某个条件，如果满足返回一个值，如果不满足则返回另一个值。

图5 IF条件判断函数

图6 新增pollute_type(污染程度)列Excel数据集

缺失值处理

图7 缺失值处理Python相关代码

缺失值统计：

统计缺失值可知，只有O3和primary_pollutant(主要污染物)存在缺失值，其中，O3有345908条缺失值，primary_pollutant有28837条。

图8 各字段列缺失值统计

用O3列均值填充O3列的缺失值，将primary_pollutant列的缺失值用“未知填充”。

图9 缺失值处理

三、对已预处理大数据的分析

A、全国空气质量最佳的TOP20个城市

B、全国PM2.5污染最严重的的30个城市(条形图)

C、城市空气质量情况(以北京为例)

D、空气质量成分相关系数热力图

Python数据分析(描述统计)

图10 AQI和PM2.5描述统计

Excel数据透视基础图表

图11 全国PM2.5均值污染最严重的的30个城市

由图11可知，全国PM2.5污染最严重的的城市是鹤壁，PM2.5均值最高为306，污染最严重的的30个城市排名最末的是焦作，PM2.5均值为71。

图12 2013年北京空气质量指数类别环形图

由图12可知，2013年北京一年中有190天处于重度污染，占全年的76%，空气质量为优的占14.6%。

Python可视化

(1)计算AQI空气质量指数和各种成分指标值的相关性

图13 计算相关性及绘制热力图代码

图14 各成分指标值的相关系数

(2)然后通过计算出的相关系数，绘制热力图

图15 各成分指标值的相关系数热力图

由绘制的相关系数热力图，由可知空气质量指数AQI与PM10的相关性最大(0.81)、NO2(0.56),与O3略呈负相关性。

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