《Python 语言程序设计》
综合项目报告
综合项目二
题目： 中国城市 PM2.5 值分析
姓名：
班级：
学号：
2023-2024 学年第二学期
一、实践目的
1．使用 numpy、matplotlib、pandas 对数据进行分析；
2. 并能对数据分析结果进行图形化展示，为使用者提供分析结果。
二、实践内容
对所给的数据进行分析并进行可视化，可以使用折线图、柱状图、饼图、散点图等适合
的图形化方式，要求分析内容包括：
1. PM2.5 平均分布情况
(1) 各个城市 PM2.5 平均值情况。
(2) 各个城市各年份 PM2.5 的平均值情况。
(3) 各个城市 PM2.5 随季节的变化情况。
(4) 各个城市 PM2.5 随月份的变化情况。
(5) 各个城市 PM2.5 随日的变化情况。
2. 降水量的情况
(1)各个城市各年份降水量的平均值情况。
(2)各个城市降水量随季节的变化情况。
(3)各个城市降水量随月份的变化情况。
3. PM2.5 与各城市风速关系。
4. PM2.5 与各城市温度关系。
5. PM2.5 与各城市湿度关系。
6. PM2.5 与各城市大气压强关系。
三、实践步骤
1. 算法描述
（1）定义一个名为 Weather_relation 的类，对来自不同城市的天气数据进行各种
分析。 __init__(self): 初始化类并从 CSV 文件中加载五个城市（北京、成都、广州、
上海和沈阳）的天气数据。
（2） avg_PM(self): 计算每个城市的平均 PM2.5 值，并创建条形图可视化结果。
（3） avg_year_PM(self): 计算各个城市每年的平均 PM2.5 值，并创建折线图展示
结果。
（4） relation_PM_season(self): 分析每个城市 PM2.5 随季节的变化情况，并创建
折线图展示结果。
（5） relation_PM_month(self): 各个城市 PM2.5 随月份的变化情况。
（6） relation_PM_date(self): 各个城市 PM2.5 随日的变化情况.
（7） avg_year_rain(self): 各个城市各年份降水量的平均值情况。
（8） relation_rain_season(self): 各个城市降水量随季节的变化情况。
（9） relation_rain_month(self): 各个城市降水量随月份的变化情况。
（10） relation_PM_wind(self): PM2.5 与各城市风速关系。
后续类似
2. 代码描述
部分函数大体内容相同，只改变某些参数，只展示部分函数。
3. 调试过程
在绘制时发现数据类型的不一致回导致绘图错误，所以在进行数据处理时要保持数
据类型的一致性。
四、结果及分析
1. 测试数据
给定的
BeijingPM20100101_20151231.csv
ChengduPM20100101_20151231.csv
GuangzhouPM20100101_20151231.csv
ShanghaiPM20100101_20151231.csv
ShenyangPM20100101_20151231.csv 文件
2. 实验结果
（1）各个城市 PM2.5 平均值情况及各个城市各年份 PM2.5 的平均值情况
