本文主要讲解“python空气质量数据示例分析”，简单明了，易学易懂。请跟随边肖的思路，一起学习学习《蟒蛇空气质量数据实例分析》！
计算日平均空气质量指数后，根据空气质量指数数据，计算相应的日污染水平。您需要在一个月的数据中添加一个新列，并直接将其添加到数据框的括号中。
Monthdata['level']是利用map函数，根据AQI的数据值计算相应的污染水平。map可以使用函数。
month data[' level ']=month data[' AQI ']。map(ComputeLevel)aqilevels=NP . array([.])
Levels=np.array([u '优秀'，U '良好'，U '轻度污染'，
U '中度污染'，U '重度污染'，U '重度污染'，U '无数据'])
def ComputeLevel(x):
if(不是math.isnan(x)):
index=np.where(aqilevels=x)
返回级别[索引[0][0]]
else:
返回“无数据”用无数据填充无数据的部分，方便数据统计时查看。
month data[' level ']=month data[' level ']。fillna('无数据')接下来，根据污染等级，统计DataFrame中的数据，计算每个月每个污染等级的天数，其中level的列名转换为count，level作为列名，而不是作为索引。
levelscount=pd。DataFrame(monthdata['level'])。
groupby(monthdata['level'])。count())levels count=levels count . rename(columns={ ' level ' : ' count ' })
LevelsCount=LevelsCount。Reset _ index ('level ')使用matplotlib计算每个月每个级别中的天数，并以直方图显示。
图=PLT . fig(fig size=(8，5))
dataax=图add _子图(1，1，1)
dataax.bar(inde，levelscount['count'])。tolist()，
0.35，颜色=lecolor，edgecolor=' white ')感谢阅读。以上就是“python空气质量数据分析示例”的内容。看完这篇文章，相信大家对python空气质量数据分析的问题有了更深层次的理解，具体用法还需要实践验证。在这里，边肖将为您推送更多关于知识点的文章，敬请关注！
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