爬虫分析-基于Python的空气质量数据分析与实践

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 读取数据
data = pd.read_csv('air_pollution_data.csv')
 
# 查看数据的前几行
print(data.head())
 
# 数据可视化
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data['date'], data['pm2.5'], label='PM 2.5')
plt.plot(data['date'], data['pm10'], label='PM 10')
plt.legend()
plt.title('PM 2.5 and PM 10 over Time')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Air Pollution Level')
plt.show()
 
# 分析数据
# 例如，计算每日平均空气质量指数
daily_avg = data.groupby('date').mean()
print(daily_avg)
 
# 保存分析结果到CSV文件
daily_avg.to_csv('daily_avg_air_quality.csv')

这段代码首先导入了必要的Python库，并读取了一个假设的空气质量数据CSV文件。接着，它打印了数据的前几行以便于理解数据结构，并使用matplotlib库对PM2.5和PM10随时间变化的趋势进行了可视化。最后，代码通过对数据进行分组并计算每日平均值，展示了对数据的基本分析方法，并将结果保存到了一个新的CSV文件中。