（CHAP）数据集处理过程

Question

逐日中国高空气污染物（CHAP）数据集该如何处理成可以使用的网格数据，如何批量处理

Answer 1

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针对逐日中国高空气污染物数据集，可以采用以下步骤处理成网格数据：

1. 获取原始数据集，每日数据包括城市名称、经度、纬度、日期和各种污染物的浓度值。
2. 将原始数据按照经纬度进行网格化处理，每个网格的大小可以根据研究需要进行设定，通常为1公里x1公里或0.1度x0.1度。
3. 对于每个网格，将该区域内所有城市各污染物浓度值进行加权平均，作为该网格的浓度值。加权平均的系数可以根据城市人口密度或其他因素进行设定。
4. 将每个网格的浓度值存储为网格数据，可使用多种格式存储，如CSV、NetCDF等。 针对批量处理，可以编写Python脚本，将以上步骤封装成函数，循环读取每日数据集并进行处理，最后输出网格数据。 以下是Python示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
def preprocess_data(raw_data, grid_size):
    # 将经纬度网格化
    raw_data['lat_grid'] = raw_data.apply(lambda row: round(row.latitude/grid_size)*grid_size, axis=1)
    raw_data['lon_grid'] = raw_data.apply(lambda row: round(row.longitude/grid_size)*grid_size, axis=1)
    # 计算权重系数
    weight = 1 / raw_data.groupby(['lat_grid', 'lon_grid'])['population'].sum()
    # 计算网格污染物浓度
    pollutants = ['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'NO2', 'CO', 'O3']
    for pollutant in pollutants:
        raw_data[pollutant+'_weighted'] = raw_data[pollutant] * weight
    grid_data = raw_data.groupby(['lat_grid', 'lon_grid'])[pollutants+'_weighted'].mean().reset_index()
    return grid_data
# 读取原始数据集
raw_data = pd.read_csv('raw_data.csv')
# 处理成网格数据
grid_data = preprocess_data(raw_data, 0.1)  # 网格大小为0.1度
# 输出网格数据
grid_data.to_csv('grid_data.csv', index=False)