【python项目】中国五大城市PM2.5 数据分析（含数据集及完整代码）

报告聚焦于中国五个主要城市——北京、上海、广州、成都和沈阳的PM2.5（细颗粒物）浓度数据分析。作者利用Python语言处理和分析了近年每日的PM2.5观测数据，旨在揭示各城市空气质量状况及其地理、气候和经济特征之间的关联。 报告详细内容包括： 数据预处理：清洗数据、处理缺失值，并计算日均PM2.5浓度。 数据可视化：通过图表展示各城市PM2.5浓度的季节性变化、不同监测点的数据对比、中美数据源的差异与一致性，以及与其他城市数据的比较。 代码实现：展示了部分Python代码，用于数据读取、处理和绘图，完整代码见附件。 报告还探讨了不同数据源的差异，分析了可能的成因，如观测方法、设备差异、观测点位置、数据处理方式和潜在的政治社会因素。 适合人群： 对中国城市空气质量感兴趣的环境保护者、研究人员和学生。 使用Python进行数据分析的学习者和从业者，特别是关注环境科学领域。 对PM2.5监测和数据分析有兴趣的政策制定者和政府官员。 需要了解中国主要城市PM2.5污染情况的公共卫生专家和城市规划师。