這篇文章主要介紹“怎么用python分析空氣質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)”，在日常操作中，相信很多人在怎么用python分析空氣質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”怎么用python分析空氣質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

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根據(jù)月份計(jì)算天數(shù)，python中提供了現(xiàn)有的函數(shù)，根據(jù)年份和月份計(jì)算每月的天數(shù)，導(dǎo)入calendar庫，使用其中的monthrange，計(jì)算每月有幾天，返回的結(jié)果是一個(gè)元組，第一個(gè)為此月第一天是星期幾，第一個(gè)參數(shù)就是當(dāng)月的天數(shù)。

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import calendar
def MonthDay(_year, _month):
   return (calendar.monthrange(_year, _month))[1]

---

循環(huán)月份中的每一天，讀取每個(gè)小時(shí)中的數(shù)據(jù)，使用timedelta加上天數(shù)，新建空的DataFrame，存儲整個(gè)月份的數(shù)據(jù)，循環(huán)過程中，將每天的數(shù)據(jù)添加到月數(shù)據(jù)的df中，直接使用mean()函數(shù)計(jì)算每天的小時(shí)平均值，為了不漏掉每天的數(shù)據(jù)，將沒有數(shù)據(jù)的天數(shù)，也加上空數(shù)據(jù)。

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for idx in range(daycount):
   nowdate = startDate + timedelta(days=idx)
monthdata = pd.DataFrame(columns=["datetime", "type", "AQI", 'level'])

monthdata = monthdata.append(
{'datetime': nowdate, 'type': 'AQI', 'AQI': daydata['AQI'].mean()},
                            ignore_index=True)

monthdata = monthdata.append(
{'datetime': nowdate, 'type': 'AQI', 'AQI': np.nan},
                            ignore_index=True)

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每天的AQI數(shù)據(jù)值：

使用下邊代碼，可以自動(dòng)旋轉(zhuǎn)日期，讓顯示效果更好。

plt.gcf().autofmt_xdate()

到此，關(guān)于“怎么用python分析空氣質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！

網(wǎng)頁題目：怎么用python分析空氣質(zhì)量歷史數(shù)據(jù)
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