基于 Python 的空气质量数据分析与实践 本篇文章利用了 Python 爬虫技术对空气质量网站的数据进行获取，获取之后把数据生成 CSV 格式的文件，然后再存入数据库方便保存。再从之前 24 小时的 AQI（空气质量指数）的平均值中进行分析,把数据取出来后，对数据进行数据清洗，最后将数据提取出来做可视化的分析。在对数据的获取的过程中，使用了 Python 的 request 去获取 html 的一个文本，然后利用正则表达式 re 库和 beautifulSoup 这两个库去对数据进行筛选，拿到自己需要的一些空气质量的数据，并且同时写入CSV 文件。在对数据进行存储、分类时，利用了 Python 的 sqlalchemy 这个库，对写入 CSV 的数据去存进数据库，更简单直接的保存大群数据，然后再使用 pandas 这个库去读取数据库里面的数据，并且读取的数据可以直接去清洗、分类。在数据可视化的步骤中，则用 matplotlib 和 pyecharts 这两个库去将想要分析的数据进行可视化，绘制成条形图，方便比较各个城市的空气质量差异，将当天空气最好的前十五个城市可视化出来，并且通过 K-means 聚类算法等去分析城市的一些空气质量受到影响的原因，以及对应的治理措施。关键词： Python；爬虫；数据分析；数据库；数据可视化目 录第 1 章 绪 论................................................11.1 课题的研究背景及意义...................................11.2 互联网数据及其分析的研究现状...........................11.3 论文主要研究内容及框架结构.............................2第 2 章 需求分析..............................................32.1 功能性需求分析.........................................32.2 非功能性需求分析.......................................3第 3 章 介绍 BeautifulSoup 与爬虫的一些事项.....................43.1 BeautifulSoup 简介.......................................43.2 关于爬虫的一些注意事项以及对空气质量数据的搜集.........43.2.1 区分恶意爬虫和普通爬虫.............................43.2.2 关于反爬虫的一些介绍...............................53.2.3 对空气质量以及对应城市数据的爬取...................6第 4 章 数据处理工具与算法介绍................................94.1 Pandas 模块介绍........................................94.2 SQLAlchemy 模块...
