python空气质量分析与预测_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()

data.isnull().sum(axis=0) #按列查找空值，并将空值累加

如上两种方式都可以看出，Precipitation列中有四个空值

2 缺失值处理

对于缺失值，我们可以使用如下方式处理：

删除缺失值

仅适用于缺失数量很少的情况

填充缺失值

1 数值变量

▷均值填充

▷中位数填充

2 类别变量

▷众数填充

▷单独作为一个类别

3 额外处理说明

▷缺失值小于20%，直接填充

▷缺失值在20%-80%，填充变量后，同时增加一列，标记该列是否缺失，方便参与后续建模

▷缺失值大于80%，不使用原始列，而是增加一列，标记该列是否缺失，方便参与后续建模

#查看数据分布情况

print(data['Precipitation'].skew()) #查看偏度值，确认左偏或右偏

偏度值大于0，轻微右偏

sns.distplot(data['Precipitation'].dropna())

#distplot中不允许有空值，故使用dropna函数将空值去除

根据偏度值及图像可知，数据呈右偏分布，故使用中位数填充，代码如下：

data['Precipitation'].fillna(data[].median(), inplace=True)

异常值

1 异常值探索

我们可以使用如下方式，发现异常值：

通过describe查看数值信息

3σ方式

使用箱线图辅助

相关异常检测算法

describe方法

调用DataFrame对象的describe方法，可以显示数据的统计信息，不过此种方法仅能作为一种简单的异常探索方式。

data.describe()

3σ方法

根据正态分布的特性，我们可以将3σ之外的数据，视为异常值。我们以GDP为例，首先绘制GDP的分布。

sns.distplot(data['GDP'])

print(data['GDP'].skew()) #偏度值

可以看出此列呈严重的右偏分布，也就是存在部分极大的异常值，可以获取这些异常值。

mean, std = data['GDP'].mean(), data['GDP'].std()

lower, upper = mean-3*std, mean+3*std

print('均值：',mean)

print('标准差：',std)

print('下限：',lower)

print('上限：',upper)

data[(data['GDP']upper)] #获取全部异常信息

箱线图

箱线图是一种常见的异常检测方式。

sns.boxplot(data=data['GDP'])

2 异常值处理

对于异常值，我们可以采用如下的方式处理：

删除异常值

视为缺失值处理

对数转换

使用临界值填充

使用分箱法离散化处理

对数转换

如果数据中存在较大的异常值，我们可以通过取对数来进行转换，这样可以得到一定的缓解。例如，GDP变量呈现右偏分布，我们可以进行取对数转换。

fig, ax = plt.subplots(1, 2)

fig.set_size_inches(15, 5)

sns.distplot(data['GDP'], ax=ax[0])

sns.distplot(np.log(data['GDP']), ax=ax[1])

取对数的方式比较简单，不过也存在一些局限：

取对数只能针对正数操作，不过我们可以通过如下的方式进行转换：

np.sign(X) * np.log(np.abs(X)+1)

适合于右偏分布，不适合左偏分布

使用边界值替换

我们可以对异常值进行“截断”处理，即使用临界值替换异常值。例如：在3σ与箱线图中，就可以这样处理。

分箱离散化

有时候，特征对目标值存在一定的影响，但是这种影响可能未必是线性的增加，此时我们就可以使用分箱方式，对特征进行离散化处理。

重复值

1 重复值探索

使用duplicate检查重复值，可配合keep参数进行调整。

#发现重复值

print(data.duplicated().sum())

#查看哪些记录出现了重复值

data[data.duplicated(keep=False)] #显示所有重复值

2 重复值处理

重复值对数据分析通常没用，直接删除即可。

data.drop_duplicates(inplace=True) #删除重复值

data.duplicated().sum() #检验重复值是否成功删除