使用Python绘制空气质量日历图

使用 Python 绘制空气质量日历图可以清晰地展示一年中每一天的空气质量情况，帮助我们更好地了解空气质量变化趋势。

以下是绘制空气质量日历图的完整攻略：

1. 安装必要的库

绘制日历图需要使用一些库，包括：pandas、numpy、matplotlib 和 calmap。在终端或命令提示符中运行以下命令来安装这些库：

pip install pandas numpy matplotlib calmap

2. 准备数据

空气质量数据通常是以年为单位的，每天一个数据点。准备数据时，需要将数据存储到一个 CSV 文件中。CSV 文件的格式应该如下：

date,pm25
2019-01-01,108
2019-01-02,82
2019-01-03,64
...

其中，date 表示日期，格式为“年-月-日”，pm25 表示当天的 PM2.5 值。

3. 读取数据

在 Python 中，可以使用 pandas 库读取 CSV 文件，将数据转换成 DataFrame 形式。以下代码演示了如何读取 CSV 文件：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('air_quality.csv', index_col='date', parse_dates=True)

其中，air_quality.csv为数据文件名，index_col='date' 表示将日期作为 DataFrame 的索引，parse_dates=True 表示解析日期列。

4. 数据预处理

为了绘制日历图，还需要将数据按照需要的格式进行处理。在这里，我们使用 calmap 库来绘制日历图，calmap 要求 DataFrame 数据的索引为日期，列为值。处理数据可以使用以下代码：

import calmap

# 将数据按月份求平均值
data_monthly = data.resample('M').mean()

# 绘制日历图
calmap.yearplot(data_monthly['pm25'], year=2019)

其中，data_monthly是按月份求平均值后的 DataFrame，year=2019 表示绘制 2019 年的日历图。

5. 添加标题和标签

为了使日历图更加直观，需要添加标题和标签。以下代码演示了如何添加标题和标签：

import calmap
import matplotlib.pyplot as plt

# 将数据按月份求平均值
data_monthly = data.resample('M').mean()

# 绘制日历图
fig, ax = calmap.yearplot(data_monthly['pm25'], year=2019)
ax.set_title('PM2.5 Daily Average in 2019')
ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('PM2.5')
plt.show()

其中，ax.set_title() 用于设置标题，ax.set_xlabel() 用于设置 X 轴标签，ax.set_ylabel() 用于设置 Y 轴标签。

此时，可以得到一张带有标题和标签的空气质量日历图。

以下是两条示例说明。

示例一

假设有如下数据，需要绘制 2020 年的空气质量日历图：

date,pm25
2020-01-01,84
2020-01-02,95
2020-01-03,136
...

可以使用以下代码绘制日历图：

import pandas as pd
import calmap
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('2020_air_quality.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 将数据按月份求平均值
data_monthly = data.resample('M').mean()

# 绘制日历图
fig, ax = calmap.yearplot(data_monthly['pm25'], year=2020)
ax.set_title('PM2.5 Daily Average in 2020')
ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('PM2.5')
plt.show()

运行代码后，可以得到 2020 年的空气质量日历图。

示例二

假设有如下数据，需要绘制 2019 年的二氧化氮日历图：

date,no2
2019-01-01,32
2019-01-02,44
2019-01-03,57
...