### Python 空气质量数据分析与可视化系统 构建一个完整的空气质量数据分析和可视化系统的源码涉及多个方面的工作，包括数据获取、预处理、特征工程、模型训练以及结果展示。下面提供了一个简化版的实现框架。 #### 数据准备阶段 为了进行有效的空气质量管理，通常会从公开API或政府网站下载历史AQI（Air Quality Index）指数和其他气象参数的数据集[^1]： ```python import pandas as pd from datetime import timedelta, date def fetch_data(start_date, end_date): dates = [] current_date = start_date while current_date <= end_date: url = f"https://example.com/api/air_quality?date={current_date}" response = requests.get(url).json() df_temp = pd.DataFrame(response['data']) dates.append(df_temp) current_date += timedelta(days=1) final_df = pd.concat(dates, ignore_index=True) return final_df ``` #### 预处理与探索性分析 在获得原始数据之后，需要对其进行清洗并执行初步统计描述来理解其分布特性: ```python df_airquality = fetch_data(date(2023, 1, 1), date(2023, 12, 31)) print("Data Overview:") display(df_airquality.describe()) # 处理缺失值 df_cleaned = df_airquality.dropna() # 特征缩放 scaler = StandardScaler().fit_transform(df_cleaned[['pm2_5', 'ozone']]) scaled_features = pd.DataFrame(scaler, columns=['pm2_5_scaled', 'ozone_scaled']) # 添加到原DataFrame中 final_dataset = pd.concat([df_cleaned.reset_index(drop=True), scaled_features], axis=1) ``` #### 构建预测模型 利用随机森林回归算法建立PM2.5浓度预测模型作为例子说明如何应用机器学习技术来进行更深入的研究: ```python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( final_dataset[['temperature', 'humidity', ...]], final_dataset['pm2_5'], test_size=.2, random_state=42) rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=None, min_samples_split=2, n_jobs=-1) rf_model.fit(X_train, y_train) predictions = rf_model.predict(X_test) mse_score = mean_squared_error(y_test, predictions) r2score = r2_score(y_test, predictions) print(f'Mean Squared Error: {mse_score:.4f}') print(f'R² Score: {r2score:.4f}') ``` #### 结果呈现 最后通过Matplotlib库创建图表直观地表示出不同污染物随时间变化的趋势图以及其他重要发现: ```python plt.figure(figsize=(8,6)) for pollutant in ['pm2_5', 'so2', 'no2']: plt.plot(final_dataset.index.values, final_dataset[pollutant], label=pollutant.upper(), alpha=.7) plt.title('Pollution Levels Over Time') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Concentration (µg/m³)') plt.legend(loc='best') plt.show() ```