使用Python绘制空气质量日历图

前言

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()

最后

这一篇给大家简单的制作这么一个日历图，代码就放到上面了，喜欢的小伙伴记得点赞收藏，下一章见啦。

来源：https://www.cnblogs.com/123456feng/p/16112309.html