【Python】芜湖市空气质量指数可视化
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一、简介
空气质量指数（Air Quality Index，AQI ）简而言之就是能够对空气质量进行定量描述的数据。空气质量(Air Quality )的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。空气污染是一个复杂的现象，在特定的时间和地点，空气污染物浓度受到许多因素影响。
下图是安徽芜湖市2020年空气质量指数的部分数据，请使用所给数据完成下列任务。
二、题目要求
（1）使用pandas库读取芜湖市2020年空气质量指数统计数据。
（2）绘制AQI和PM2.5的关系散点图。
（3）绘制空气质量等级分类散点图。
（4）绘制空气质量等级单变量分布图。
（5）绘制PM2.5与AQI的线性回归拟合图。
（6）计算相关系数。
（7）绘制特征相关性热力图。
三、输出结果
AQI和PM2.5的关系散点图
绘制空气质量等级分类散点图
绘制空气质量等级单变量分布图
绘制PM2.5与AQI的线性回归拟合图
计算相关系数
绘制特征相关性热力图
四、源代码
# 何壮壮 20302211009
import pandas as pd
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
# 正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
# 1、读取数据
aqi = pd.read_csv('aqi.csv', encoding='gbk')
# ['日期', 'AQI', '质量等级', 'PM2.5含量（ppm）', 'PM10含量（ppm）', 'SO2含量（ppm）',
# 'CO含量（ppm）', 'NO2含量（ppm）', 'O3_8h含量（ppm）']
# 绘制 aqi 和 pm2.5 的关系散点图
# 设置图像尺寸
plt.figure(figsize=(15, 10))
# 绘制散点图，横坐标为aqi数据的第二列，纵坐标为aqi数据的第四列
plt.scatter(aqi[aqi.columns[1]], aqi[aqi.columns[3]])
# 设置横轴标签为'AQI'，字体大小为20
plt.xlabel('AQI', fontsize=20)
# 设置纵轴标签为'PM2.5'，字体大小为20
plt.ylabel('PM2.5', fontsize=20)
# 设置图像标题为'芜湖市AQI和PM2.5的关系散点图'，字体大小为25
plt.title('芜湖市AQI和PM2.5的关系散点图', fontsize=25)
# 显示图像
plt.show()
# 绘制空气质量等级分类散点图
# 设定画布大小
plt.figure(figsize=(15, 10))
# 绘制散点图，x轴：AQI数据，y轴：空气等级数据
sn.stripplot(x=aqi[aqi.columns[2]], y=aqi[aqi.columns[1]], data=aqi, jitter=True)
# 设定x轴标签和字体大小
plt.xlabel('AQI', fontsize=20)
# 设定y轴标签和字体大小
plt.ylabel('空气等级', fontsize=20)
# 设定标题和字体大小
plt.title('芜湖市空气质量等级分类散点图', fontsize=25)
# 显示图形
plt.show()
# 绘制空气质量等级单变量分布图
# 绘制以第三列为 x 轴，数据来源为 aqi 的计数图
sn.countplot(x=aqi.columns[2], data=aqi)
# 设置标题为“空气质量等级单变量分布图”
plt.title("空气质量等级单变量分布图")
# 设置 x 轴标签为“质量等级”
plt.xlabel("质量等级")
# 设置 y 轴标签为“频数”
plt.ylabel("频数")
# 显示图像
plt.show()
# 绘制PM2.5与AQI的线性回归拟合图
# 调用seaborn库的regplot函数，将PM2.5含量（ppm）作为x轴，AQI作为y轴，数据源为aqi
sn.regplot(x='PM2.5含量（ppm）', y='AQI', data=aqi)
# 设定图表标题为 'PM2.5与AQI的线性回归拟合图'
plt.title('PM2.5与AQI的线性回归拟合图')
# 设定图表x轴标签为'PM2.5含量（ppm）'
plt.xlabel('PM2.5含量（ppm）')
# 设定图表y轴标签为'AQI'
plt.ylabel('AQI')
# 显示图表
plt.show()
# 计算相关系数
# 计算相关系数并赋值给变量 corr
corr = aqi[['AQI', 'PM2.5含量（ppm）', 'PM10含量（ppm）', 'SO2含量（ppm）', 'CO含量（ppm）', 'NO2含量（ppm）', 'O3_8h含量（ppm）']].corr()
print("AQI与其他因素的相关系数如下：\n", corr)
# 绘制特征相关性热力图
# 设置画布大小
plt.figure(figsize=(17, 14))
# 计算相关系数并赋值给变量 corr
corr = aqi[['AQI', 'PM2.5含量（ppm）', 'PM10含量（ppm）', 'SO2含量（ppm）', 'CO含量（ppm）', 'NO2含量（ppm）', 'O3_8h含量（ppm）']].corr()
# 以热图的形式展示相关性，并用蓝红色调表示，同时在每个方格中显示数值，并设置线宽为1
sn.heatmap(corr, cmap='RdBu_r', annot=True, linewidths=1)
# 设置热图的标题，并设置字体大小为25
plt.title("各污染物之间的特征相关性热力分布图", fontsize=25)
# 设置x轴标签字体大小为15
plt.xticks(fontsize=15)
# 设置y轴标签字体大小为15
plt.yticks(fontsize=15)
# 展示画布
plt.show()
