【Py】pyecharts数据可视化案例——地下室空气治理

Python 3.10.0发布

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几周前为了治理地下室的空气环境，先后购入三样设备：

• 青萍空气检测仪（以下简称空检仪）
• 德业除湿机DYD-N20A3（9月15日）（以下简称除湿机）
• 小米空气净化器4Pro（9月22日）（以下简称空净器）

环境：地下室面积很大，大致估计有几百平，需要治理的空间约有50平，与外界有一扇防盗门相连，以及一个约0.25平的常开窗户。
要求：早上8点到下午6点时间段内空气质量满足办公条件

从空检仪后台导出的数据可以看到，一共有四个指标

其中我比较关注的有Humi及tVOC，Humi即湿度，tVOC即总挥发性有机化合物。通过pyecharts进行可视化后（代码地址）我们发现地下室的湿度变化相对稳定，基本维持在80%左右，在开启除湿机后可降至60%左右（最低档位且湿度设定值为60%），从早8点到下午5点半，水箱蓄水量约2/3。综上，除湿机基本满足我的需求。

对于tVOC来说，其值的波动幅度就比较大了，而且非常随机，峰值可能出现在一天内的任何时间，且值非常高，经常超过1mg/m3.