python数据分析实战之AQI分析

文章目录1、数据分析的基本流程2、明确需求和目的2.1 需求和目的3、数据收集4、数据预处理4.1 数据整合4.1.1 加载相关库和数据集4.1.2 数据总体概览4.2 数据清洗4.2.1 缺失值的处理4.2.2 异常值的处理4.2.3 重复值的处理5、数据分析5.1 描述性统计分析（1）哪些城市的空气质量较好/较差？（2）对城市的空气质量按照等级划分，每个等级城市数量分布情况如何？（3）空气质量在地里位置分布上，是否具有一定的规律性？5.2 推断统计分析（1）临海城市的空气质量是否有别于内陆城市？（2）全国城市空气质量普遍处于何种水平？5.3 相关系数分析（1）空气质量主要受哪些因素影响？6 【Python数据分析实战之AQI分析】 在Python数据分析领域，AQI（空气质量指数）的分析是一项重要的实践应用。本文将深入探讨如何使用Python进行数据分析的基本流程，以解决与空气质量相关的问题。 1、数据分析的基本流程 数据分析通常包括以下几个步骤： - 明确需求和目的：在开始分析之前，首先需要清晰地定义研究目标，例如本案例中是了解全国城市空气质量的状况。 - 数据收集：获取数据，可能来源于内部数据库、购买、网络爬虫、调查问卷或其他来源。 - 数据预处理：整合数据、清洗数据（处理缺失值、异常值和重复值）、数据转换等，为后续分析做准备。 - 数据分析：包括描述性统计分析（理解数据的基本特性）、推断统计分析（检验假设、比较组间差异）、数据建模（如预测、分类）和数据可视化（呈现结果）。 - 编写报告：将分析结果整理成报告，解释发现并提出建议。 2、明确需求和目的 在AQI分析中，我们的目标是： - 识别空气质量好的和差的城市。 - 分析不同空气质量等级的城市分布。 - 探索地理位置对空气质量的影响。 - 比较沿海与内陆城市的空气质量。 - 确定影响空气质量的主要因素。 3、数据收集 本案例中，我们使用了2015年的全国主要城市AQI数据集，包含了相关环境指标和地理位置信息。 4、数据预处理 数据预处理是数据分析的关键步骤，主要包括： - 数据整合：加载数据集，如使用pandas库读取CSV文件，并结合numpy、matplotlib和seaborn库进行数据操作和可视化。 - 数据清洗： - 缺失值处理：检查并填充缺失值，如使用中位数填充“Precipitation”的缺失值。 - 异常值处理：通过描述性统计初步识别异常值，可能需要进一步的判断和处理。 - 重复值处理：删除或合并重复的记录，保持数据的一致性。 5、数据分析 - 描述性统计分析： - 使用描述性统计量（如平均值、中位数、标准差等）分析城市空气质量的整体水平。 - 通过分组统计，了解不同空气质量等级城市的数量分布。 - 地理空间分析，可能利用地图可视化工具（如geopandas）展示空气质量与地理位置的关系。 - 推断统计分析： - 比较沿海与内陆城市的空气质量差异，可能采用t检验或Mann-Whitney U测试。 - 全国城市空气质量的总体水平评估，可计算平均AQI或使用其他集中趋势度量。 - 相关系数分析： - 计算不同变量（如GDP、人口密度、绿化覆盖率等）与AQI之间的相关系数，以确定影响空气质量的主要因素。 6、编写报告 将上述分析过程和结果整理成一份结构清晰、结论明确的报告，以便于非技术人员理解。 通过以上步骤，我们可以利用Python进行深入的数据探索，为环保政策制定者和公众提供有价值的洞察，帮助改善空气质量。