空气质量指数计算例题练习（一）

1 计算方法
- 1.1 空气质量分指数及对应的污染物项目浓度限值
- 1.2 空气质量分指数计算方法
- 1.3 空气质量指数计算方法
2 方法实现步骤
- 2.1 线性缩放函数
- 2.2 PM值对应IAQI值计算
- 2.3 CO值对应IAQI值计算
- 2.4 AQI计算
- 2.5 主程序
- 2.6 v1.0版总结
3 v2.0版本改进
- 3.1 JSON简要知识
- - 3.1.1 JSON格式
  - 3.1.2 JSON库
- 3.2 JSON数据文件的读取
4 另一种数据格式CSV
- 4.1 规则
- 4.2 用法
- 4.3 csv模块
- - 4.3.1 csv模块中所包含的函数
  - 4.3.2 csv模块操作
- 4.4 实例
5 CSV和json的综合
- 5.1 os模块
- 5.2 文件解码读取操作
- 5.3 判断文件格式，并调用相应函数

1 计算方法

1.1 空气质量分指数及对应的污染物项目浓度限值

1.2 空气质量分指数计算方法

空气质量分指数individual air quality index (IAQI)：单项污染物的空气质量指数。
污染物项目P的空气质量分指数按式（1）计算：

IAQIP=IAQIHi−IAQILoBPHi−BPLo(CP−BPLo)+IAQILo(1)IAQI_P=\frac{IAQI_{Hi}-IAQI_{Lo}}{BP_{Hi}-BP_{Lo}}(C_P-BP_{Lo})+IAQI_{Lo} \tag{1}IAQIP=BPHi−BPLoIAQIHi−IAQILo(CP−BPLo)+IAQILo(1)
式中：
IAQIPIAQI_PIAQIP——污染物项目P的空气质量分指数；
CPC_PCP ——污染物项目P的质量浓度值；
BPHiBP_{Hi}BPHi——表1中与CPC_PCP相近的污染物浓度限值的高位值；
BPLoBP_{Lo}BPLo——表1中与CPC_PCP相近的污染物浓度限值的低位值；
IAQIHiIAQI_{Hi}IAQIHi——表1中与BPHiBP_{Hi}BPHi对应的空气质量分指数；
IAQILoIAQI_{Lo}IAQILo——表1中与BPLoBP_{Lo}BPLo对应的空气质量分指数。
该公式相当于做了线性缩放，从 [ BP_L, BP_H ] 到 [ IAQI_L, IAQI_H ]

1.3 空气质量指数计算方法

空气质量指数air quality index(AQI):定量描述空气质量状况的无量纲指数。
AQI=max{IAQI1,IAQI2,IAQI3,...,IAQIn}(2)AQI=max\left\{IAQI_1,IAQI_2,IAQI_3,...,IAQI_n\right\} \tag{2}AQI=max{IAQI1,IAQI2,IAQI3,...,IAQIn}(2)

2 方法实现步骤

2.1 线性缩放函数

def cal_liner(iaqi_h, iaqi_l, bp_h, bp_l, cp):'''线性缩放函数'''iaqi_p = (iaqi_h - iaqi_l)/(bp_h - bp_l)*(cp-bp_l) + iaqi_lreturn iaqi_p

2.2 PM值对应IAQI值计算

def cal_pm(pm_val):if 0 <= pm_val < 36:pm_iaqi = cal_liner(50, 0, 35, 0, pm_val)elif 36 <= pm_val < 76:pm_iaqi = cal_liner(100, 50, 75, 35, pm_val)elif 76 <= pm_val<116:pm_iaqi = cal_liner(150, 100, 115, 75, pm_val)elif 116 <= pm_val<151:pm_iaqi = cal_liner(200, 150, 150, 115, pm_val)else:passreturn pm_iaqi

2.3 CO值对应IAQI值计算

def cal_co(co_val):if 0 <= co_val < 3:co_iaqi = cal_liner(50, 0, 3, 0, co_val)elif 3 <= co_val <5:co_iaqi = cal_liner(100, 50, 4, 2, co_val)else:passreturn co_iaqi

2.4 AQI计算

def cal_aqi(param_list):pm_val = param_list[0]co_val = param_list[1]pm_iaqi = cal_pm(pm_val)co_iaqi = cal_co(co_val)iaqi_list = []iaqi_list.append(pm_iaqi)iaqi_list.append(co_iaqi)aqi = max(iaqi_list)return aqi

2.5 主程序

def main():print('请输入以下信息，用空格分割')input_str = input('PM2.5  CO : ')str_list = input_str.split(' ')pm_val = float(str_list[0])co_val = float(str_list[1])param_list = []param_list.append(pm_val)param_list.append(co_val)aqi_final = cal_aqi(param_list)print('空气质量指数为：{}'.format(aqi_final))

2.6 v1.0版总结

此为第一版计算程序，均为常规语法，需要理清的是各函数的设置，将其分离开来，练练手；
其实这个文档也是来练Markdown的，很好玩。

3 v2.0版本改进

读取已经获取的JSON数据文件
并将AQI前5的数据输出到文件

3.1 JSON简要知识

3.1.1 JSON格式

JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级数据交换格式
可以对复杂数据进行表达和存储，易于阅读和理解
规则
1 .数据保存在键值对中
2 .键值对之间由逗号分隔
3 .花括号用于保存键值对数据组成的对象
4 .方括号用于保存键值对数据组成的数组，之间用逗号分隔
采用对象、数组方式组织起来的键值对可以表示任何结构的数据
例：[ {key1:value1,key2:value2},
{key3:value3,key4:value4},… ]
值的表示方法
值value可以是双引号括起来的字符串(string)、数值(number)、True、False、Null、对象(object)或者数组(array)，这些结构可以嵌套。
string：“string”;
number：1265.12;
object：｛id:“123”，name:“chen”｝;
array：[“name”,12323,“2009-11-12”];
boolean：true，false;
null:null;

3.1.2 JSON库

JSON库是处理JSON格式的Python标准库
两个过程：
1 .编码(encoding)，将Python数据类型转换成JSON格式的过程
2 .解码(decoding)，从JSON格式中解析数据对应到Python数据类型的过程

表1 JSON库方法

函数	含义
dumps()	将python数据类型转换为JSON格式
loads()	将JSON格式字符串转换为Python数据类型
dump()	与dumps()功能一致，输出到文件
load()	与loads()功能一致，从文件读入

表2 JSON解码为Python转换对应表

JSON	Python	JSON	Python
object	dict	number(real)	float
array	list	true	True
string	str	false	False
number(int)	int	null	None

表3 Python解码为JSON转换对应表

Python	JSON	Python	JSON
dict	object	None	null
list	array	True	true
str	string	False	false
int,float	number

3.2 JSON数据文件的读取

def read_json_file(filepath):"""解码json文件"""f = open(filepath, mode='r', encoding='utf-8')city_list = json.load(f)return city_list

主程序
此处sort排序可以学一学，使用lambda函数，第一回看的奇怪，其实就是按照value值进行排序，只不过是使用lambda匿名函数来取value。选取字典键’aqi‘对应的值来排序

def main():"""主函数"""filepath = input('请输入json文件名称：')city_list = read_json_file(filepath)# 使用lambda函数来排序，得到aqi排行前五的城市city_list.sort(key=lambda cities: cities['aqi'])top5_list = city_list[:5]# 将前五城市数据的python类型转换为JSONf = open('top5_aqi.json', mode='w', encoding='utf-8')json.dump(top5_list, f, ensure_ascii=False)f.close()

json文件
[{"aqi":47,"area":"北京","pm2_5":32,"pm2_5_24h":33,"position_name":"万寿西宫","primary_pollutant":null,"quality":"优","station_code":"1001A","time_point":"2017-07-29T14:00:00Z"},{"aqi":63,"area":"北京","pm2_5":37,"pm2_5_24h":20,"position_name":"定陵","primary_pollutant":"颗粒物(PM10)","quality":"良","station_code":"1002A","time_point":"2017-07-29T14:00:00Z"},{"aqi":57,"area":"北京","pm2_5":40,"pm2_5_24h":36,"position_name":"东四","primary_pollutant":"细颗粒物(PM2.5)","quality":"良","station_code":"1003A","time_point":"2017-07-29T14:00:00Z"},{"aqi":44,"area":"北京","pm2_5":24,"pm2_5_24h":30,"position_name":"天坛","primary_pollutant":null,"quality":"优","station_code":"1004A","time_point":"2017-07-29T14:00:00Z"},{"aqi":46,"area":"北京","pm2_5":28,"pm2_5_24h":38,"position_name":"农展馆","primary_pollutant":null,"quality":"优","station_code":"1005A","time_point":"2017-07-29T14:00:00Z"},{"aqi":58,"area":"北京","pm2_5":41,"pm2_5_24h":32,"position_name":"官园","primary_pollutant":"细颗粒物(PM2.5)","quality":"良","station_code":"1006A","time_point":"2017-07-29T14:00:00Z"},{"aqi":54,"area":"北京","pm2_5":38,"pm2_5_24h":28,"position_name":"海淀区万柳","primary_pollutant":"细颗粒物(PM2.5)","quality":"良","station_code":"1007A","time_point":"2017-07-29T14:00:00Z"},{"aqi":102,"area":"北京","pm2_5":76,"pm2_5_24h":38,"position_name":"顺义新城","primary_pollutant":"细颗粒物(PM2.5)","quality":"轻度污染","station_code":"1008A","time_point":"2017-07-29T14:00:00Z"},{"aqi":80,"area":"北京","pm2_5":48,"pm2_5_24h":21,"position_name":"怀柔镇","primary_pollutant":"臭氧1小时","quality":"良","station_code":"1009A","time_point":"2017-07-29T14:00:00Z"},{"aqi":77,"area":"北京","pm2_5":46,"pm2_5_24h":20,"position_name":"昌平镇","primary_pollutant":"颗粒物(PM10)","quality":"良","station_code":"1010A","time_point":"2017-07-29T14:00:00Z"},{"aqi":60,"area":"北京","pm2_5":43,"pm2_5_24h":32,"position_name":"奥体中心","primary_pollutant":"细颗粒物(PM2.5)","quality":"良","station_code":"1011A","time_point":"2017-07-29T14:00:00Z"},{"aqi":50,"area":"北京","pm2_5":35,"pm2_5_24h":27,"position_name":"古城","primary_pollutant":null,"quality":"优","station_code":"1012A","time_point":"2017-07-29T14:00:00Z"},{"aqi":58,"area":"北京","pm2_5":40,"pm2_5_24h":29,"position_name":null,"primary_pollutant":"颗粒物(PM2.5),颗粒物(PM10)","quality":"良","station_code":null,"time_point":"2017-07-29T14:00:00Z"}
]

4 另一种数据格式CSV

读取已经获取的JSON数据文件
并将其转换成CSV文件

4.1 规则

开头是不留空，以行为单位；
可含或不含列名，含列名则居文件第一行；
一行数据不跨行，无空行；
以半角逗号（即，）作分隔符，列为空也要表达其存在；
列内容如存在半角引号（即"），替换成半角双引号（""）转义，即用半角引号（即""）将该字段值包含起来；
文件读写时引号，逗号操作规则互逆；
不支持数字，不支持特殊字符。

4.2 用法

CSV是一种通用的、相对简单的文件格式，被用户、商业和科学广泛应用；
“CSV”并不是一种单一的、定义明确的格式；
可泛指：
1.纯文本，使用某个字符集，比如ASCII、Unicode、EBCDIC或GB2312；
2.由记录组成（典型的是每行一条记录）；
3.每条记录被分隔符分隔为字段（典型分隔符有逗号、分号或制表符；有时分隔符可以包括可选的空格）；
4.每条记录都有同样的字段序列。

4.3 csv模块

4.3.1 csv模块中所包含的函数

import csv
# dir()函数可以得到一个列表
for i in dir(csv):print(i)

执行以下代码，可以看到其许多内置函数：

Dialect
DictReader
DictWriter
Error
QUOTE_ALL
QUOTE_MINIMAL
QUOTE_NONE
QUOTE_NONNUMERIC
Sniffer
StringIO
_Dialect
__all__
__builtins__
__cached__
__doc__
__file__
__loader__
__name__
__package__
__spec__
__version__
excel
excel_tab
field_size_limit
get_dialect
list_dialects
re
reader
register_dialect
unix_dialect
unregister_dialect
writer

4.3.2 csv模块操作

常用两类方法：csv的读和写
reader()返回了一个迭代对象，它将迭代给定csvfile中的行。从csv文件读取的每一行都作为字符串列表返回。
writer()返回一个编写器对象，负责将用户的数据转换为给定的类文件对象上的分隔字符串。

csv.reader（csvfile，dialect ='excel'，** fmtparams ）
csv.writer（csvfile，dialect ='excel'，** fmtparams ）

使用with语句，不管在处理文件过程中是否发生异常，都能保证with语句执行完毕后关闭文件。不需要close()语句。

with open('filename') as somefile:for line in somefile:print(line)

4.4 实例

将json转换为CSV
第一步仍是解码json文件，排序；
第二步是按照排序后的键，取为第一行；
第三步是将字典遍历出来，取其值，依次放入行即可。
实现如下：

def main():"""主函数"""filepath = input('请输入json文件名称：')city_list = read_json_file(filepath)city_list.sort(key=lambda cities: cities['aqi'])lines = []# 列名lines.append(list(city_list[0].keys()))# 将value值取出放入列表中for city in city_list:lines.append(list(city.values()))f = open('aqi.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='')writer = csv.writer(f)for line in lines:writer.writerow(line)f.close()

5 CSV和json的综合

5.1 os模块

os模块提供了与系统、目录操作相关的功能，不受平台的限制。

函数	含义
os.remove()	删除文件
os.makedirs()	创建多层目录
os.rmdir()	删除单级目录
os.rename()	重命名文件
os.path.isfile()	判断是否为文件
os.path.isdir()	判断是否为目录
os.path.join()	连接目录，如 path1 连接 path2为path1/path2
os.path.splitext()	将文件分割成文件名与扩展名，如分割tmp.txt为 tmp 和 .txt

5.2 文件解码读取操作

def read_json_file(filepath):"""解码json文件"""with open(filepath, mode='r', encoding='utf-8') as f:city_list = json.load(f)print(city_list)def read_csv_file(filepath):"""处理csv文件"""with open(filepath, mode='r', encoding='utf-8', newline='') as f:reader = csv.reader(f)for row in reader:print(', '.join(row))

5.3 判断文件格式，并调用相应函数

使用os模块。

def main():"""主函数"""filepath = input('请输入文件名称：')filename, file_ext = os.path.splitext(filepath)if file_ext == '.json':# json文件read_json_file(filepath)elif file_ext == '.csv':# csv文件read_csv_file(filepath)else:print('不支持的文件格式！')

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