月度趋势与对比分析Python代码示例
月度趋势和对比的代码，蛮适合做空气质量可视化的入门案例。用的是Pandas做分组平均，逻辑清晰，代码也不复杂。你只要有两个城市的PM2.5数据，用groupby(['Month'])['Value'].mean()一算，趋势图马上能画出来。挺适合放在报告或Dash图表里用。
数据结构上要求不高，只要有Month和Value两个字段就能跑。如果你数据是按日期排的，可以先加个df['Month'] = df['Date'].dt.month。嗯，挺方便的。
整个流程下来，就四段代码，每年每地一组。像这样：
gz2015_month = df_gz2015.groupby(['Month'])['Value'].mean()
gz2016_month = df_gz2016.groupby(['Month'])['Value'].mean()
bj2015_month = df_bj2015.groupby(['Month'])['Value'].mean()
bj2016_month = df_bj2016.groupby(['Month'])['Value'].mean()如果你想对比多个城市、多年份，用Matplotlib或Seaborn画图都挺顺。对了，index别忘了是月份哦，画折线图时才不会出问题。
类似的空气质量项目，我也翻了些资源，像Python 实战：空气质量指数爬取与数据可视化这种，就挺有参考价值。如果你对硬件感兴趣，还有基于单片机的空气质量检测系统设计可以看看。
，如果你手上有城市空气数据，又想快速做出点图表，拿这个代码模板来用，还挺省事的。
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