python可视化 | 单站空气质量日历图可视化

在github中经常可以看到下面的日历图，可以用来表示每一天在github上的活跃程度。

类似的方法也可以用到空气质量的可视化方式中来，只要有每天的空气质量指数就可以。

数据

我这里使用的是2020年北京市各个监测站点的空气质量观测数据，原始数据包含PM2.5，PM10，AQI指数，这里选择AQI作为示例。
这里对原始数据做了简单处理，具体过程不赘述，感兴趣的话也可以看文末获取方式。处理后的数据形式如下：

calmap

绘制日历图可以用calmap库直接绘制，安装直接用pip。
详细可视化方法如下：

定义可视化方式

def calendar_heatmap(df, title):# 定义颜色color_list = ['#009966', '#FFDE33', '#FF9A32', '#CC0033', '#660099']levels = [0, 50, 100, 150, 200, 300]cmap = colors.ListedColormap(color_list)  norm = colors.BoundaryNorm(levels, cmap_aqi.N)# 绘图fig, ax = plt.subplots(figsize=(18, 9))calmap.yearplot(df,              vmin=0, vmax=300,                  cmap=cmap, norm=norm, how=None, year=2020,)cbar_ax  = fig.add_axes([0.94, 0.4, 0.015, 0.2])cb  = mpl.colorbar.ColorbarBase(cbar_ax, cmap=cmap, ticks=levels,              norm=norm, orientation='vertical',               extend='neither', extendrect=True,                         extendfrac=0.15)# 色标cb.set_ticks([0, 50, 100, 150, 200, 300])cb.ax.yaxis.set_tick_params(length=0.01)ax.set_ylabel('2020', fontdict=dict(fontsize=25, color='grey'))# 标题ax.set_title(f'AQI of {title}', fontweight = 'bold', fontsize = 25)plt.savefig(f'{title}_calendar_heatmap.png')

绘图

cp = df.resample('1d').mean().round(2)['昌平']
calendar_heatmap(cp, 'Changping')

dx = df.resample('1d').mean().round(2)['大兴']
calendar_heatmap(dx, 'DaXing')

最后也对两个测站的空气质量做了个统计

cp_bin = pd.cut(cp, bins=[0, 50, 100, 150, 200, 300],right=False
).value_counts()

dx_bin = pd.cut(dx, bins=[0, 50, 100, 150, 200, 300],right=False
).value_counts()

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python可视化 | 单站空气质量日历图可视化

数据

calmap

定义可视化方式

绘图

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