2010~2014 年北京市 PM2.5 数据分析
概述
本资源提供了对 2010 年至 2014 年间北京市 PM2.5 数据的深入分析，旨在展示使用 Python 进行大数据分析的技术和流程。该项目作为 Python 编程课程设计的一部分，详细阐述了数据清洗、处理、可视化等关键步骤，为学习数据科学和环境监测提供了实践案例。
目录结构
- 代码：包含所有 Python 脚本，用于执行数据处理、分析和可视化。
data_analysis.py: 主分析脚本，包含数据读取、预处理、汇总和转存功能。
- 报告：详细的课设报告，阐明研究背景、方法、结果和结论。
- 数据集：
- 原始数据：CSV 或 Excel 格式的原始数据文件，用作分析基础。
- 衍生数据：经过处理并保存的数据文件，便于后续分析。
- 图表和结果：项目生成的图表、表格和其他可视化分析结果。
技术栈
- Python: 编程语言框架
- Pandas: 数据处理和分析库
- NumPy: 数学运算支持（可能依赖）
- Matplotlib: 数据可视化工具
- Scikit-learn（可选）：用于高级数据处理或模型训练
使用说明
- 环境准备：确保已安装 Pandas、Matplotlib 等 Python 库。建议使用 Anaconda 或虚拟环境管理依赖项。
- 数据加载：按照路径配置导入原始数据文件到项目中。
- 运行代码：在终端或命令提示符中，导航到脚本目录并执行 Python 脚本。
- 查看结果：分析完成后，检查生成的报告、图表和数据输出，了解 PM2.5 在指定期间的变化趋势以及对北京空气质量的影响。
注意事项
- 在确保兼容性的环境中运行代码。
- 资源中的数据集仅供学术研究使用，不得用于商业目的。
- 鼓励探索代码并根据需要调整，以深入了解数据分析的可能性。
结论
通过本项目，用户可以获得宝贵的经验，了解如何利用 Python 进行实际数据分析，并深入了解北京市过去几年中的 PM2.5 污染情况。该资源为环境保护研究提供了有价值的信息，促进了数据科学知识的传播和应用。