Python数据分析与可视化典型项目实战（微课版）课件 模块二 天气与空气质量数据分析.pptx

模块二天气与空气质量数据分析Python数据分析与可视化典型项目实战（微课版）

【任务描述】Excel文件“长沙市天气数据.xlsx”共有365行、7列数据，列名分别为：日期、最高气温、最低气温、天气、风向、风力、空气质量指数。针对该数据集完成以下数据分析与可视化操作。（1）绘制2021年长沙市AQI（AirQualityIndex，空气质量指数）全年走势图。（2）绘制2021年长沙市空气质量指数季度箱形图。（3）绘制2021年1月长沙市空气质量饼图。（4）设置复杂条件查询所需的数据。（5）计算协方差和相关系数。【任务实现】JupyterNotebook开发环境中创建tc02-01.ipynb，然后在单元格中编写代码并输出对应的结果。【任务2-1】2021年长沙市天气数据分析

2021年长沙市天气数据分析1．导入模块fromcollectionsimportCounter2．读取数据path=.\data\长沙市天气数据.xlsxweatherDf=pd.read_excel(path,converters={日期:str})3．查看部分数据与数据集基本信息查看前5行数据#head()从0开始计数weatherDf.head()

2021年长沙市天气数据分析查看各列的数据类型weatherDf.dtypes查看数据集的基本信息weatherD()查看后5行数据weatherDf.tail()

2021年长沙市天气数据分析提取所有数字列统计结果获取最低气温低于0℃的数据weatherDf[weatherDf[最低气温]0].head()4．数据预处理移除掉气温的单位℃weatherDf.loc[:,最高气温]=weatherDf[最高气温].str.replace(℃,).astype(int32)weatherDf.loc[:,最低气温]=weatherDf[最低气温].str.replace(℃,).astype(int32)#输出前三行print(-*25,输出前三行的数据,-*25)print(weatherDf.head(3))#提取所有数字列统计结果print(-*25,提取所有数字列统计结果,-*25)print(weatherDf.describe())#查看单个序列的数据print(-*25,查看单个Series的数据,-*25)print(weatherDf[最高气温].mean())#最高气温print(weatherDf[最高气温].max())#最低气温print(weatherDf[最低气温].min())

2021年长沙市天气数据分析获取指定列的非重复数据唯一性去重一般不用于数字列，而用于枚举、分类列。对“天气”“风向”“风力”列按值计数print(-*25,按值计数,-*25)print(weatherDf[天气].value_counts())print(weatherDf[风向].value_counts())print(weatherDf[风力].value_counts())分离“空气质量指数”列数据#字符串用split()拆分后会得到列表aqiDf=weatherDf[空气质量指数].astype(str).str.split(,1,expand=True)#修改“空气质量指数”这一列的值weatherDf.loc[:,空气质量指数]=aqiDf[0]weatherDf[空气质量等级]=aqiDf[1]print(-*25,唯一去重性,-*25)print(weatherDf[天气].unique())print(weatherDf[风向].unique())print(weatherDf[风力].unique())

2021年长沙市天气数据分析将用汉字表示的“空气质量等级”用数字表示，并存入对应“aqiLevel”列defspaqi(aqi):aqilist=[]forstrinaqi:ifstr==优:aqiLevel=1elifstr==良:aqiLevel=2elifstr==轻度:aqiLevel=3elifstr==中度:aqiLevel=4elifstr==重度:aqiLevel=5aqilist.append(aqiLevel)aqiser=pd.Series(aqilist)returnaqiserwea