【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

Python学习交流Q群：906715085####
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
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