可视化空气质量数据

可视化空气质量数据

空气质量和健康是复杂的。了解城市和工业空气质量的实时地位 - 以及对此良好的沟通 - 对于环境空气质量控制很重要。

空气质量可视化- 数据的图形显示 - 有助于我们了解大气中空气污染物的分布。这只是通过使用其数字显示器的现代空气质量监视器来做。

通过将实时监测数据与Python编程相结合,可以轻松地可视化空气监测数据。可以创建交互式图,这使得更容易检查空气质量,越来越多的颜色可以在视觉上突出空气质量水平。数据可视化具有比原始数据表(更多图像和更有洞察力)的弹性表达式,这有利于进一步分析数据。

在本文中,我将分享数据可视化的示例,这些数据可视化有助于变色的地球更清楚地传达空气质量的信息。im电竞亚博

加热器

第一个例子是热图 - 比较2019年3月的上一周期间的颗粒物质水平(PM2.5)的数据的曲线图。这里显示的可视化的目的是在锁定期间比较空气质量同时在上一年的时间段内。

颗粒物质小于2.5微米。这种污染物会导致心脏呼吸系统疾病,并通过车辆污染和燃烧活动发出

在本图中,我在2019年3月22日至31日和2020年3月22日和2020年绘制了PM2.5级别,使用Python编程和绘图包。

观察:

在图1中,右侧的传奇通过颜色编码 - 绿色表示安全水平,紫色和棕色表示不安全的水平的安全水平。

乍一看,该图明确表示2019年PM2.5在3月份同一周的5个城市的2020年的PM2.5高于PM2.5。例如,2019图显示德里的PM2.5水平始终如一高于60μg/ m3,甚至甚至超过160μg/ m3几天,而在2020年,PM2.5级别一直在安全区内那些日子。环境24小时平均PM2.5的CPCB标准小于60μg/ m3。

我做了什么:

从2019年和2020年获取每个城市的CPCB中的数据:空气质量数据从CPCB网站轻松下载(https://app.cpcbccr.com/ccr/#/caaqm-dashboard-all/caaqm-landing)

数据清洁并将其处理到数据帧中:这里缺少缺失的值和异常值从数据集中删除,并且在一列中的日期和时间值分为2个不同的列

创建两个子图,并将它们组合成数字中的单个绘图:为每年创建两个子图,将x轴设置为日期,y轴到城市和z轴i.e.e.pm2.5值。

设置布局:这涉及将颜色比例设置为空气质量指数,格式化每个曲线中的轴的文本,以使其在布局中可读

绘制数字以及布局采用组合的子图并将其设置为在步骤4中创建的布局,绘制整个图形以获取上述视觉。

散点图

这是我已经绘制了PM2.5的第二个图表,以防止纯天天安装在不同行业部门的天数。亚博电竞最新招聘使用NUMPY,I定义的功能来计算趋势线使用OLSM(普通最小二乘法)来显示PM2.5的趋势随着时间的推移。

这种视觉的目的是了解纯天天在不同行业和不同时间的疗效。亚博电竞最新招聘

图2:PM2.5的散点图在安装纯天天的各个行业的数天内几天减少水平。亚博电竞最新招聘来源:DefiC-Beart

观察:

PM2.5减少随着时间的推移而改善,特别是在基线空气污染较高的重型机械产业中。显示稳定增加的趋势线也表示相同的。趋势线指示在前150天内的PM2.5减少40-60%。之后,PM2.5减少了80%。

我做了什么:

  1. 根据行业类型划分数据集。

  2. 使用普通最小二乘方法定义计算趋势线(y = mx + c,其中m是斜率和c的斜坡)的函数(来源:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linalg.lstsq.html)

  3. 对于绘图,使用每个划分的数据集作为散点图的单独跟踪,x轴是作为pm2.5的y轴的天数和y轴,将所有迹线与图中的一个阵列组合。

  4. 设置布局中轴和文本的格式以使其可读。

  5. 运行在步骤2中创建的函数给出图表中的x和y的值,然后添加一个线绘图的迹线,保持x轴与m * x + c相同。

  6. 用布局绘制整个数字。

“一张图片说千言万语”

数据可视化为人类大脑制作大小的数据,以理解。可视化还可以更容易地识别数据集中的模式,趋势和异常值。良好的数据可视化应将意义放入复杂的数据集中,以便其重要性是明确的和简要的。

在业务方面,数据可视化加快了决策和分析的过程,而不是计算趋势或模式,可以在图表上轻松看到它,从而节省可测量的时间。由于可视化是每个人都可以理解它在业务中跨部门的通信,因此使其更有效。

在空气质量方面 - 通常无法看到 - 数据可视化消除了这种缺点,因此展示了人呼吸的空气质量。它甚至展示了空气控制设备的功效,这将有助于企业在投资空气控制设备时。

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