本课程通过分析和可视化北京的空气质量数据，教授如何利用Python进行高效的数据处理和图表制作。
在本项目中，我们将深入探讨如何使用Python进行数据分析与可视化，并专注于《北京空气质量数据处理》这一主题。该作业参考内容来源于中国北京邮电大学的一门课程。我们将会利用提供的两个CSV文件：BeijingPM20100101_20151231.csv 和 PM_BeiJing.csv 来学习如何分析和理解北京的空气质量变化情况。
这两个CSV文件很可能包含了不同时间段或不同的指标，如PM2.5、PM10、SO2、NO2等污染物浓度。通过使用Python中的pandas库，我们可以方便地读取并处理这些数据：
```python
import pandas as pd
pm_data1 = pd.read_csv(BeijingPM20100101_20151231.csv)
pm_data2 = pd.read_csv(PM_BeiJing.csv)
```
接下来，我们需要对数据进行预处理。这包括检查并处理缺失值和异常值、统一日期格式以及删除无关的列等步骤。
在完成数据清洗后，我们可以开始数据分析部分，计算各种统计量以了解污染物浓度的变化情况：
```python
pm_data1[PM2.5].mean(), pm_data1[PM2.5].median()
```
由于这些数据包含时间信息，我们还可以利用Pandas的日期时间功能进行更深入的时间序列分析。
在数据分析的过程中，使用matplotlib或seaborn库可以帮助我们将结果可视化。例如：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(pm_data1[Date], pm_data1[PM2.5])
plt.xlabel(日期)
plt.ylabel(PM2.5浓度)
plt.title(北京2010-2015年PM2.5浓度变化趋势图)
plt.show()
```
通过对比两个数据集（如果它们代表不同的时间段或地点），我们可以进一步研究空气质量的变化趋势。
此外，我们还可以使用一个名为`statistics.py`的Python脚本来计算统计数据，并从中获得更深入的数据分析结果。此作业将帮助学生掌握从数据加载到处理、可视化和解读的实际数据分析工作流程，这对于理解和解决实际问题至关重要。
5星
