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Python获取全国城市PM2.5和臭氧等空气质量数据详解

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简介:
本教程详细讲解如何使用Python编程语言从官方API获取中国各城市的PM2.5、臭氧及其他关键空气质量指标的数据。 本段落主要介绍了如何使用Python获取全国各城市PM2.5、臭氧等空气质量数据的过程解析,并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对学习或工作中需要此类数据的人具有一定的参考价值,有需求的朋友可以参考这篇文章。

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  • PythonPM2.5
    优质
    本教程深入讲解如何利用Python代码获取中国各城市的PM2.5、臭氧及其他重要空气质量指标的数据,并进行数据分析。适合环境监测与研究者参考学习。 随着国家发展,许多城市的空气质量并不理想。虽然国家气象局会实时统计这些数据,但直接爬取可能会遇到反爬虫措施的挑战,因此使用现成的免费接口是较为便捷的选择之一。下面提供一个利用Python调用API查询空气质量指数的例子: ```python # -*- coding: utf-8 -*- # flake8: noqa __author__ = wukong import urllib from urllib import urlencode # 配置您申请的应用密钥和用户标识符(例如:app_key、open_id) app_key = *** open_id = *** request_url = http://api.example.com/air_quality # 示例API地址,实际使用时需替换为真实接口 params = { key: app_key, id: open_id, } data_encode = urlencode(params) url_with_params = request_url + ? + data_encode response = urllib.urlopen(url_with_params).read() print(response.decode(utf-8)) ``` 注意:上述代码中的`app_key`和`open_id`需要根据实际情况替换,而URL部分则应使用真实的API接口地址。
  • PythonPM2.5
    优质
    本教程详细讲解如何使用Python编程语言从官方API获取中国各城市的PM2.5、臭氧及其他关键空气质量指标的数据。 本段落主要介绍了如何使用Python获取全国各城市PM2.5、臭氧等空气质量数据的过程解析,并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对学习或工作中需要此类数据的人具有一定的参考价值,有需求的朋友可以参考这篇文章。
  • 概览
    优质
    本资料汇集了中国各大城市的实时及历史空气质量数据,涵盖PM2.5、PM10、二氧化硫等关键指标,旨在为公众提供全面准确的环境信息。 需要获取空气质量的小时计数据,包括PM2.5、PM10、二氧化碳(CO2)、硝酸盐(NO3)、风力、天气状况、风向以及主要污染物等信息,请私信告知详情。
  • 监测工具
    优质
    本工具旨在提供便捷途径访问全国空气质量监测数据,涵盖PM2.5、二氧化硫等关键指标,助力用户实时了解并改善生活环境中空气状况。 从中国环境监测总站每小时发布的空气质量监测数据网上自动获取的数据包括600多个监测点和120个城市。
  • 2014年站点的
    优质
    该数据集包含2014年中国各大城市及监测站点的空气质量记录,涵盖PM2.5、PM10、二氧化硫等关键污染物的日均浓度值。 展示空间有限,因此提供了详细的数据说明,并在文章中有更全面的介绍。实时更新内容如下: - type:数据类型 单位 - AQI:AQI 实时值 N/A - PM2.5:PM2.5 实时浓度 微克/立方米 - PM2.5_24h :PM2.5 24小时滑动均值 微克/立方米 - PM10 :PM10 实时浓度 微克/立方米 - PM10_24h:PM10 24小时滑动均值 微克/立方米 - SO2:SO2 实时浓度 微克/立方米 - SO2_24h:SO2 24小时滑动均值 微克/立方米 - NO2 :NO2 实时浓度 微克/立方米 - NO2_24h:NO2 24小时滑动均值 微克/立方米 - O3:O3 实时浓度 微克/立方米 - O3_24h:O3 24小时最大值 微克/立方米 - O3_8h :O3 8小时滑动均值 微克/立方米 - O3_8h_24h:O3 8小时滑动均值 的24小时最大值 微克/立方米 - CO:CO 实时浓度 毫克/立方米 - CO_24h :CO 24小时滑动均值 毫克/立方米
  • 优质
    本数据集收录了中国各大城市的空气质量信息,包括PM2.5、二氧化硫等关键指标的日均值,旨在为研究者提供详实的城市环境质量分析依据。 简述 拥有12个城市的空气和环境数据。 数据描述: 如今气候变化已成为一个主要问题,空气污染日益严重,导致由空气污染引发的疾病数量增加。现在是时候利用技术来评估这个问题并帮助人类。 其中字段意义如下: - year:年份 - month:月份 - day:日期 - hour:小时 - PM2.5:PM2.5指数 - PM10:PM10指数 - SO2:SO2指数 - NO2: 二氧化氮指数 - CO: 一氧化碳浓度 - O3: 臭氧浓度 - TEMP:温度 - PRES : 气压 内容范围: 我通过网络抓取获取了数据。该时间段为从2013年3月1日到2017年2月28日。 数据来源: 我要感谢加州大学尔湾分校的机器学习社区成员,他们提供了帮助并配合了我的任务。 探索方向: 我希望人们能够计算和分析不同城市的空气质量指数,并研究它与环境之间的关系。深入了解数据的传播方式以及每个因素如何影响各种污染物浓度等。
  • Python各监测点的历史
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    本项目旨在通过Python编程语言,自动抓取并分析特定城市的空气质量历史数据。用户可选择不同监测站的数据,便于研究和环保应用开发。 使用Python爬取某城市各监测站点的历史空气质量数据。
  • 2014-2020年集.zip
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    该数据集包含2014年至2020年间中国各大城市的空气质量记录,包括PM2.5、二氧化硫等关键污染物的日均值,便于研究空气污染变化趋势。 2014-2020全国所有城市空气质量数据集.zip
  • 2014-2018年历史
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    该数据集收录了2014年至2018年间中国各城市的空气质量监测记录,涵盖PM2.5、二氧化硫等关键指标,为研究空气污染趋势和制定环保政策提供详实依据。 标题“2014--2018全国城市空气质量历史数据-数据集”涵盖了中国各地城市在2014年至2018年间的空气质量记录。这个数据集可能包含每日或每月的空气质量指数(AQI)和其他关键指标,用于评估空气污染水平。 描述中提到“真气网”,这是一个专门发布中国空气质量信息的平台。此数据集不仅包括了全国各城市的空气质量数据,还特别提供了一个城市与省份映射字典文件,便于进行地理分析和区域比较。该字典将每个城市的名称与其所在的省份关联起来。 标签“数据集”表明这是一份用于研究、可视化或建模的数据资源。压缩包内的子文件包括: 1. `aqi_data_u.csv`:此主数据文件包含空气质量指数(AQI)的信息,可能还包括其他污染物浓度如PM2.5、PM10、SO2等。u可能是“更新”或“统一”的意思。 2. `city.csv`:该文件包含了所有涉及城市的详细信息,包括城市名称、经纬度和人口数量。 3. `city_province.txt`:这是城市与省份映射字典文本格式的文件,列出每个城市及其对应的省份。 这些数据可以用于研究不同时间段内各城市的空气质量变化情况,找出污染热点区域,并分析季节性或长期趋势。此外,还可以评估环保政策的效果和预测未来的空气质量状况。对于环境科学家、政策制定者及数据分析人员而言,这些都是非常有价值的信息资源。使用这些数据时,可以通过Python的Pandas库进行数据清洗与处理,在Matplotlib或Seaborn中生成可视化图表,并利用统计软件如R或SPSS来进行更复杂的建模分析。