大气污染物分析 数据可视化

Question

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？

Answer 1

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。