2014年至2018年期间的全国城市空气质量历史数据数据集。

简介：
该资源的核心数据集名为“2014--2018全国城市空气质量历史数据-数据集”，它聚焦于中国各地城市在2014年至2018年间积累的空气质量历史记录。该数据集很可能包含每日或每月产生的空气质量指数（AQI）以及其他关键指标，这些指标旨在全面评估城市地区的空气污染状况。描述“全国城市空气质量历史数据 (真气网),新增城市与省份映射字典”表明，此数据的来源是“真气网”，这是一个专门致力于发布中国空气质量信息的平台。除了空气质量数据本身，该数据集还特别强调了“城市与省份映射字典”，通常是一个文件或表格，它将每个城市的名称与其所属的省份进行明确关联，从而为地理分析和区域间的比较提供了便利。标签“数据集”则确认了其作为数据分析资源的性质，预计包含多个数据文件，这些文件可用于研究、可视化呈现或构建模型。压缩包内的文件列表如下：首先，`aqi_data_u.csv` 极有可能作为主数据文件，其中包含了空气质量指数（AQI）的具体数值。CSV（逗号分隔值）是一种广泛使用的标准数据格式，便于进行高效的数据处理和分析。文件名中的“u”可能代表“更新”或“统一”，这暗示着这份数据集是一份内容全面且最新的信息集合。该文件中很可能包含了日期、城市名称、AQI值以及其他相关污染物的浓度信息，例如PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3和CO等。其次，`city.csv` 文件可能包含所有涉及城市的详细信息，包括城市名称、经纬度坐标和人口数量等行政信息；这些细节有助于精确的地理定位和更深入的分析工作。最后，`city_province.txt` 文件则是一个“城市与省份映射字典”，它以文本形式列出每个城市的名称及其对应的省份信息，方便将城市数据与省份数据进行关联整合。利用这些关联的数据可以对不同时间段内各城市的空气质量变化进行研究分析，识别污染严重的区域热点，探究季节性或长期趋势的变化规律，评估环保政策的实施效果并预测未来的空气质量状况。对于从事环境科学研究的科学家、参与政策制定的人员、以及关注环境质量的数据分析师们来说，这些信息都具有极高的价值。在利用这些数据时, 可以运用各种强大的数据分析工具, 例如Python中的Pandas库来进行数据的清洗与处理, 使用Matplotlib或Seaborn进行可视化呈现, 或者采用统计软件如R或SPSS来进行更为复杂的建模分析.