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同為發(fā)展中國家,印度也受到空氣質(zhì)量問題的困擾,本文就以印度的城市為例進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。利用簡單的Python代碼,分析城市空氣質(zhì)量及其每天在全國范圍內(nèi)(即印度水平)的排名。

在開始之前,先介紹一下整個(gè)分析過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)是該國環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測的監(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)量類別、標(biāo)準(zhǔn)污染物以及該城市運(yùn)行的監(jiān)測站數(shù)量相關(guān)的信息。本文正是通過分析這個(gè)空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)來對城市進(jìn)行排名。
如下所示是對于公告中一些術(shù)語的解釋:
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,而公告在每天4點(diǎn)后才發(fā)布,這可能會(huì)導(dǎo)致無意的人為錯(cuò)誤。由于這些原因開發(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,提高了公眾的知識水平,提高了政策制定者做出明智選擇的能力,包括監(jiān)測當(dāng)?shù)乜諝赓|(zhì)量管理的結(jié)果等。
導(dǎo)入庫numpy、requests、pandas、sys和tabula。requests?庫是為了從出版商的頁面上采集AQI公告。然后tabula?庫將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
import pandas as pd
import requests
from tabula import read_pdf
import numpy as np
import sys
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。
使用request?庫下載AQI公告。使用tabula庫以數(shù)據(jù)幀格式讀取下載的pdf文件。如果在用戶定義的日期內(nèi)無法獲得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')
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)
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
生成的輸出文件名為city_ranking,包含了用戶定義的特定城市的所有必要信息。
## 用戶定義的城市排名
if len(city_list)> 0:
city_list = list_of_cities.split(',')
city_ranking = final_file.loc[final_file['City'].isin(city_list), ]
首先運(yùn)行代碼?,F(xiàn)在輸入每個(gè)用戶定義的預(yù)設(shè)條件:
輸出如下圖所示:
輸出(city_ranking)顯示了用戶定義的城市的空氣質(zhì)量狀況、指數(shù)、主要污染物、監(jiān)測空氣污染的監(jiān)測站數(shù)量和排名。注:在用戶定義的分析日期,AQI公報(bào)中沒有與Bangalore和Vadodara有關(guān)的信息,因此沒有顯示在數(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),就可以使用來自AQI公告庫的數(shù)據(jù),并查看數(shù)據(jù)是如何隨時(shí)間變化的。

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