AQI(空气质量指数)分析与预测（一）

任务说明

期望能够运用数据分析的相关技术，对全国城市空气质量进行研究与分析，希望能够解决如下疑问：

• 哪些城市的空气质量较好/较差？【描述性统计分析】
• 空气质量在地理位置上，是否具有一定的规律？【描述性统计分析】
• 临海城市的空气质量是否有别于内陆城市？【推断统计分析】
• 空气质量主要受哪些因素影响？【相关系数分析】
• 全国城市空气质量普遍处于何种水平？【区间估计】
• 怎样预测一个城市的空气质量？【统计建模】

数据集描述

我们获取了2015年空气质量数据集，该数据集包含全国主要城市的相关数据以及空气质量指数。

读取数据

导入需要的库，同时进行一些初始化的设置

#导入相关库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings

sns.set(style='darkgrid')
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
warnings.filterwarnings('ignore')

加载数据集

#加载之后可以使用head/tail/sample等方法查看数据的大致情况
data = pd.read_csv('data.csv')
data.head()

数据清洗

缺失值
1 缺失值探索
我们可以使用如下方法查看缺失值：

• info
• isnull

data.info()