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同為發(fā)展中國(guó)家，印度也受到空氣質(zhì)量問(wèn)題的困擾，本文就以印度的城市為例進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。利用簡(jiǎn)單的Python代碼，分析城市空氣質(zhì)量及其每天在全國(guó)范圍內(nèi)（即印度水平）的排名。
在開(kāi)始之前，先介紹一下整個(gè)分析過(guò)程中使用的一些基本原理。印度政府中央污染控制委員會(huì)（CPCB）是該國(guó)環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)，每天為那些設(shè)有連續(xù)環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站的印度城市發(fā)布空氣質(zhì)量相關(guān)信息公告。該公告包含有特定城市的空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）、空氣質(zhì)量類(lèi)別、標(biāo)準(zhǔn)污染物以及該城市運(yùn)行的監(jiān)測(cè)站數(shù)量相關(guān)的信息。本文正是通過(guò)分析這個(gè)空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）來(lái)對(duì)城市進(jìn)行排名。
如下所示是對(duì)于公告中一些術(shù)語(yǔ)的解釋?zhuān)?/p>
- a）空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）：空氣質(zhì)量指數(shù)是一個(gè)表示空氣質(zhì)量狀況的無(wú)量綱數(shù)字。
- b）空氣質(zhì)量類(lèi)別或等級(jí)：根據(jù)空氣質(zhì)量指數(shù)，空氣質(zhì)量情況被分為6個(gè)類(lèi)別，即“優(yōu)秀”、“良好”、“中等”、“差”、“非常差”和“嚴(yán)重”。隨著空氣質(zhì)量的下降，該類(lèi)別從“優(yōu)秀”到“嚴(yán)重”，表明有可能對(duì)健康產(chǎn)生不利影響。
- c）標(biāo)準(zhǔn)污染物：尺寸為2.5和10微米的顆粒物、二氧化氮（NO2）、二氧化硫（SO2）、一氧化碳（CO）、臭氧（O3）、氨（NH3）和鉛（Pb）是空氣質(zhì)量指數(shù)計(jì)算中涉及的具有潛在不利健康影響的主要標(biāo)準(zhǔn)污染物。在計(jì)算單個(gè)污染物的空氣質(zhì)量指數(shù)值時(shí)，應(yīng)將空氣質(zhì)量指數(shù)最高的污染物宣布為該市的空氣質(zhì)量指數(shù)，并將相應(yīng)的污染物宣布為標(biāo)準(zhǔn)污染物。
- d）監(jiān)測(cè)站：表示該城市在特定日期內(nèi)運(yùn)行的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站的總數(shù)。這些監(jiān)測(cè)站監(jiān)測(cè)的污染物濃度（即標(biāo)準(zhǔn)污染物）用于評(píng)估任何城市的空氣質(zhì)量指數(shù)。
進(jìn)行此分析有何好處？
官員們從AQI公告中實(shí)際匯編了感興趣的城市信息。隨著所關(guān)注的城市的增加，這項(xiàng)工作變得更加困難，必須在下午6點(diǎn)前報(bào)告上級(jí)，而公告在每天4點(diǎn)后才發(fā)布，這可能會(huì)導(dǎo)致無(wú)意的人為錯(cuò)誤。由于這些原因開(kāi)發(fā)了這套Python代碼。這種分析的好處包括減少人工分析的人力，可靠的結(jié)果減少了人為的錯(cuò)誤，提高了公眾的知識(shí)水平，提高了政策制定者做出明智選擇的能力，包括監(jiān)測(cè)當(dāng)?shù)乜諝赓|(zhì)量管理的結(jié)果等。
現(xiàn)在開(kāi)始編碼：
第1步：導(dǎo)入庫(kù)
導(dǎo)入庫(kù)numpy、requests、pandas、sys和tabula。requests?庫(kù)是為了從出版商的頁(yè)面上采集AQI公告。然后tabula?庫(kù)將PDF格式的公告讀到數(shù)據(jù)框中。pandas和numpy用作數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算。
## 導(dǎo)入庫(kù)
import pandas as pd
import requests
from tabula import read_pdf
import numpy as np
import sys
第2步：用戶(hù)定義的輸入
a）感興趣的日期（YYYYMMDD格式）；
b）下載PDF格式的AQI公告文件的路徑；
c）特定城市/感興趣的城市名單（可選）。
最終分析提供了每日AQI公告中提到的所有城市的排名。然而，在提取特定城市/感興趣的城市的排名的情況下，可以在c）中提供這些城市的名單。確保與c）中提供的城市相關(guān)的信息必須出現(xiàn)于AQI公報(bào)中。
## 用戶(hù)輸入
date = input('a) Enter the date of interest (on or after 29th January 2018) in the format YYYYMMDD: ') ##20180129 onwards
pathway = input('b) Define the Pathway address to download the bulletin: ') ##example C:/Users/USER/Downloads
list_of_cities = input('c) Enter the list of cities separated by commas and no space: ') ##Example Mumbai,Bangalore,Kolkata. Disclaimer: Make sure the cities mentioned are present in the Bulletin list
警告：請(qǐng)確保調(diào)用的意向日期是在2018年1月29日或之后。
## 日期調(diào)用檢查
if date<'20180129':
sys.exit('Call the dates on or after 29th January 2018 and re-run the codes')
檢查完成后繼續(xù)進(jìn)行后續(xù)步驟。
第3步：下載AQI公告
使用request?庫(kù)下載AQI公告。使用tabula庫(kù)以數(shù)據(jù)幀格式讀取下載的pdf文件。如果在用戶(hù)定義的日期內(nèi)無(wú)法獲得AQI公報(bào)，運(yùn)行將被終止。
## 下載公告
k = requests.get('https://cpcb.nic.in//upload/Downloads/AQI_Bulletin_'+str(date)+'.pdf')
if k.status_code==404:
sys.exit('No Bulletin exists for the mentioned date. Please try different date')
with open(pathway+'/AQI_Bulletin_'+str(date)+'.pdf','wb') as f:
f.write(k.content)
## 以數(shù)據(jù)幀格式讀取pdf
pathway = pathway+'/AQI_Bulletin_'+str(date)+'.pdf'
file = read_pdf(pathway,pages='all')
第4步：基本數(shù)據(jù)清理
在這里，刪除重復(fù)的和不適用的數(shù)據(jù)，重新設(shè)置列名，并按AQI的降序?qū)?shù)據(jù)框進(jìn)行排序。包含AQI值的數(shù)據(jù)框列被命名為“索引”。
## 刪除重復(fù)的內(nèi)容
new_file = pd.DataFrame()
for i in range (0, len(file)):
if i%2==0:
extract_file = file[i]
new_file = pd.concat([new_file,extract_file], axis=0)
## 提取列名
k= new_file.loc[0, ]
k.reset_index(inplace=True)
column_names = k.loc[1, ]
column_names = column_names[1: ]
## 重置列
new_file.columns = column_names
##從`new_file`中刪除`NA`
new_file.dropna(inplace=True)
## 按AQI的降序?qū)?shù)據(jù)幀進(jìn)行排序
final_file = new_file.loc[(new_file['City']!='City'), ]
final_file['Index Value']= final_file['Index Value'].astype(int)
final_file.sort_values(by='Index Value',ascending=False, inplace=True)
final_file.reset_index(inplace=True)
final_file.drop(columns=['S.No', 'index'], inplace=True)
第5步：根據(jù)空氣質(zhì)量指數(shù)對(duì)城市進(jìn)行排名
當(dāng)天擁有最高AQI值的城市獲得最高排名。輸出final_file包括根據(jù)AQI值在AQI公告中指定的城市的排名。2個(gè)或更多具有相同AQI值的城市被提供相同的排名。
## 基于AQI的城市排名
final_file['ranking'] = np.arange(1, len(final_file)+1)
for i in range(0,len(final_file)-1):
if final_file.loc[i,'Index Value']== final_file.loc[(i+1), 'Index Value']:
final_file.loc[(i+1), 'ranking']= final_file.loc[i, 'ranking']
for k in range(i+2,len(final_file)):
final_file.loc[k, 'ranking'] = final_file.loc[k, 'ranking']-1
第6步：對(duì)用戶(hù)定義的城市進(jìn)行排名并生成單獨(dú)的數(shù)據(jù)幀
生成的輸出文件名為city_ranking，包含了用戶(hù)定義的特定城市的所有必要信息。
## 用戶(hù)定義的城市排名
if len(city_list)> 0:
city_list = list_of_cities.split(',')
city_ranking = final_file.loc[final_file['City'].isin(city_list), ]
數(shù)據(jù)分析
首先運(yùn)行代碼。現(xiàn)在輸入每個(gè)用戶(hù)定義的預(yù)設(shè)條件：
- a) 輸入分析的日期，格式為YYYMMDD：20230401
- b) 定義下載公告的Pathway地址：由用戶(hù)決定，這里使用C:/Users/USER/Downloads
- c) 輸入由逗號(hào)和無(wú)空格分隔的城市列表：Mumbai、Delhi、Bangalore、Hyderabad、Ahmedabad、Chennai、Kolkata、Surat、Vadodara、Pune
輸出如下圖所示：
輸出（city_ranking）顯示了用戶(hù)定義的城市的空氣質(zhì)量狀況、指數(shù)、主要污染物、監(jiān)測(cè)空氣污染的監(jiān)測(cè)站數(shù)量和排名。注：在用戶(hù)定義的分析日期，AQI公報(bào)中沒(méi)有與Bangalore和Vadodara有關(guān)的信息，因此沒(méi)有顯示在數(shù)據(jù)框中。
使用這套代碼，可以了解許多有用的內(nèi)容。例如，使用for循環(huán)，就可以使用來(lái)自AQI公告庫(kù)的數(shù)據(jù)，并查看數(shù)據(jù)是如何隨時(shí)間變化的。
網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題：用Python監(jiān)控并分析城市空氣質(zhì)量
網(wǎng)頁(yè)URL：http://www.5511xx.com/article/dpdghdc.html
