要約
このPythonのプログラムは、衛星データを使用して大気汚染物質の季節変化を可視化するために作成されました。
大気中の汚染物質の濃度をプロットし、それを季節変化に沿ってグループ化します。
これにより、年間を通じて汚染物質レベルに変化があるかどうかを識別できます。
このプログラムは、Pythonの高度な機能を活用して、正確で効率的な解析を実行します。
詳細内容
以下は、大気汚染物質の季節変化を可視化するためのPythonプログラムの例です。
“`python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# CSVファイルからデータをロード
df = pd.read_csv(‘pollution_data.csv’)# データの整理
df[‘datetime’] = pd.to_datetime(df[‘datetime’])
df[‘month’] = df[‘datetime’].dt.month
df = df.groupby([‘month’]).mean()# プロット作成
plt.plot(df.index, df[‘pollution_level’])
plt.xlabel(‘Month’)
plt.ylabel(‘Pollution Level’)
plt.title(‘Seasonal Variation of Pollution Levels’)
plt.show()
“`このプログラムは、次のような手順で動作します。
1. `pandas`パッケージをインポートして、CSVファイルからデータをロードします。
2. ロードされたデータを整理し、日付を使用して月にグループ化します。
3. グループ化されたデータを使用してプロットを作成し、x軸には月、y軸には汚染物質のレベルを設定し、タイトルを追加します。
4. 最後に、プロットを表示します。
このプログラムは、データを効率的に処理して季節変化を可視化するため、データ分析や環境研究などの分野で役立つでしょう。
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