Python实战教程：空气质量指数计算与数据爬取分析全解析

新增功能：数据读取与输出

读取数据文件并输出前5条记录

　　我们可以轻松读取已经获取的数据文件，并将前5条数据输出到新的文件中。这个功能特别适合需要快速查看数据样本的场景。

列表排序功能

　　列表排序功能允许我们指定排序方法，甚至可以通过自定义函数来实现。无论是升序还是降序，都能轻松搞定。

数据文件格式转换

将数据文件转换为CSV格式

　　CSV格式是一种通用且相对简单的文件格式，广泛应用于商业和科学领域。它的规则非常明确：

1. 以行为单位。
2. 每行表示一条记录。
3. 以英文逗分割每列数据（如果数据为空，逗也要保留）。
4. 列名通常放置在文件第一行。

　　使用.write()方法，我们可以将列表中的元素写入文件的一行中。

文件操作补充

文件读取

　　使用.readlines()方法，可以将每行记录作为列表返回。为了确保文件在处理过程中无论是否发生异常都能被正确关闭，推荐使用with语句操作文件对象。这样就不需要手动调用close()语句了。

跨平台文件操作

os模块提供了与系统、目录操作相关的功能，不受平台的限制。无论是Windows、Mac还是Linux，都能轻松应对。

网络爬虫：实时获取城市空气质量

什么是网络爬虫？

　　网络爬虫是一种自动抓取互联网信息的程序，利用互联网数据进行各种和产品。

网络爬虫的步骤

1. 通过网络链接获取网页内容。
2. 对获得的网页内容进行处理。

高效解析与处理HTML

使用BeautifulSoup解析HTML

　　BeautifulSoup是一个强大的HTML解析库，能够高效地解析和处理HTML文档。以下是使用BeautifulSoup的基本步骤：

1. 创建BeautifulSoup对象。
2. 查询节点，找到第一个或所有满足条件的节点。

创建BeautifulSoup对象

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser', encoding='utf-8')

查找节点

• 按节点类型查找节点：soup.find('tag')
• 按属性查找节点：soup.find('tag', class_='class_name')
• 按内容查找节点：soup.find('tag', text='text_content')

数据保存与处理

将城市空气质量保存为数据文件

　　我们可以将获取的所有城市空气质量数据保存成CSV文件，方便后续和处理。

使用Pandas进行数据处理

　　Pandas是一个强大的结构化数据处理工具集，广泛应用于数据挖掘和数据。它的基础是DataFrame，提供了高性能的矩阵运算功能。

数据结构与操作

Series数据结构

　　Series类似于一维数组，由数据和索引组成。索引在左，数据在右，索引是自动创建的。

DataFrame数据结构

　　DataFrame类似于表格数据，每列数据可以是不同的类型。索引包括列索引和行索引。

数据清洗与可视化

数据清洗

• 处理缺失数据：dropna()丢弃缺失数据，fillna()填充缺失数据。
• 数据过滤：df[condition]依据条件对数据进行过滤。

数据可视化

　　Pandas提供了内建的绘图功能，基于Matplotlib。我们可以轻松绘制各种图表，并保存为图片。

df.plot(x='column1', y='column2', title='Title', figsize=(10, 6))

plt.savefig('plot.png')

　　通过这些功能，我们可以高效地处理和数据，提升工作效率。