AQI分析与预测AQI全称是Air Quality Index,指空气质量指数,用来衡量空气清洁或者污染的程度,值越小,表示空气质量越好。 + r8 R h+ W6 }. h0 C* X2 G' L' @' C本文的分析目标是: ) r) X& O4 w, p' \, A) Y; f一、描述性统计: Q# ?; d: U% ` 那些城市的空气质量较好/较差?空气质量在地理位置分布上,是否具有一定的规律?二、推断统计 5 b, j4 V& |& l6 Z$ H8 `5 b4 a临海城市的空气质量是否优于内陆城市?三、相关系数分析 ( L, E+ v$ W' F- V- N8 C8 b空气质量主要受哪些因素的影响?四、区间估计! h7 w C$ n( [# }$ s 全国城市空气质量普遍处于哪种水平?五、统计建模 * \4 l1 z; C, N怎样预测一个城市的空气质量?导包并读取数据:import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns S( X0 T, ?- ?3 m: Y# O; u s; C sns.set(style="darkgrid")plt.rcParams["font.family"] = "SimHei"plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False 7 T# U& R# L) U; I H; O2 Vdata = pd.read_csv("data/data.csv")print(data.shape)data.head() 4 [5 Q4 v6 Z9 A5 m% j- F2 \! K* F
数据集描述:: A2 h7 l& V7 R/ ]) R4 j' h
; O9 @8 s/ k o
City:城市名 6 b" Z+ ~. |5 O- K) _! B4 n, {1 b Z2 V" } e u
AQI:空气质量指数' I$ G. J+ H9 Y
9 n4 {- ?* O8 h# x! B" z6 j
Precipitation:降雨量 % X, j1 i' _4 h# _! u2 X / ]$ f4 u9 O/ s6 F+ }GDP:人均生产总值) _+ h7 o+ |# t! H' j
p) e. {1 ]8 j1 t I) p* k$ ^Tempearture:温度$ o+ H/ L: q3 H+ ^3 f, O- Z6 ?
' T/ b S/ b2 c2 {0 R4 V$ ?6 f5 KLongitude/Latitude:经/纬度 * E4 S4 V2 z% l, p5 ~* ? }7 ?3 I6 y% f0 ~1 m# D
Altitude:海拔高度7 n% E) H+ X. v2 \7 Y
- f! ]# S: A, H0 z
PopulationDensity:人口密度 & X8 W6 o: X& }) K2 @8 b f0 z 9 P8 c. l z5 j! KCoastal:是否沿海* C) a' `6 N7 E! P' l9 G
) ?# S z% a) B' H$ P z$ b
GreenCoverageRate:绿化覆盖率 4 l) O+ C9 t8 ^, u+ D; s" B3 y d! b1 `+ A0 A# n. O
Incineration(10,000ton):焚烧量(w吨)1 k5 L6 h0 `6 y2 e