有一个问题想请教一下大家。我现在有一组数据,该数据是关于大气环境中的so2的浓度,每天24小时在整点逐时采样数据,形成了全年数据(一共8100行)。 现在数据已经比较规则,除时间信息外其余全部为数值,没有空值, 我通过Python绘制图形观察一下数据的规律,现在可以用
fig = plt.figure(figsize=(20,8)) plt.plot(data['时间'],df['SO2'],'b',lw=1.5,linestyle ='--', label='SO2')
plt.show()
实现图形绘制,绘图图形如图所示。
我的问题是:
.如果按全年绘制图形则图形能提供的规律很少,如果按季节(比如春、夏、秋、冬)或者按月将每天24小时浓度变化绘制到一个图上,请问如何能实现?
大气污染物分析 数据可视化
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- 是小闫同学 2023-03-08 21:22关注
要按季节或月份绘制每天24小时的SO2浓度数据,可以使用Python的pandas库进行数据处理和重采样。
首先,需要将日期时间数据转换为pandas的DateTimeIndex对象,这可以通过以下代码实现:
import pandas as pd
将时间列转换为日期时间索引
data['时间'] = pd.to_datetime(data['时间'])
data.set_index('时间', inplace=True)
然后,可以使用resample函数对数据进行重采样,以按季节或月份对数据进行聚合。例如,以下代码将数据按季节进行聚合,并计算每个季节的平均值:将数据按季节聚合,并计算平均值
data_seasonal = data.resample('QS-DEC').mean()
类似地,以下代码将数据按月份聚合,并计算每个月的平均值:将数据按月份聚合,并计算平均值
data_monthly = data.resample('M').mean()
最后,可以使用Matplotlib绘制按季节或月份聚合的数据。例如,以下代码绘制按季节聚合的数据:import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 8))
ax.plot(data_seasonal.index, data_seasonal['SO2'], 'b', lw=1.5, linestyle='--', label='SO2')
ax.set_xlabel('季节')
ax.set_ylabel('SO2浓度')
ax.legend()
plt.show()
类似地,以下代码绘制按月份聚合的数据:fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 8))
ax.plot(data_monthly.index, data_monthly['SO2'], 'b', lw=1.5, linestyle='--', label='SO2')
ax.set_xlabel('月份')
ax.set_ylabel('SO2浓度')
ax.legend()
plt.show()
注意,以上代码中的“SO2”应该替换为实际数据中SO2浓度的列名。本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏 举报 编辑记录
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