python开发：空气质量历史数据分析（二）

接上篇python开发：空气质量历史数据分析（一），从数据中读取小时数据后，按照每天的AQI 24小时数据（缺失数据置为空）求每天的AQI均值，按月统计AQI的每天变化情况。

根据月份计算天数，python中提供了现有的函数，根据年份和月份计算每月的天数，导入calendar库，使用其中的monthrange，计算每月有几天，返回的结果是一个元组，第一个为此月第一天是星期几，第一个参数就是当月的天数。

import calendar
def MonthDay(_year, _month):
    return (calendar.monthrange(_year, _month))[1]

循环月份中的每一天，读取每个小时中的数据，使用timedelta加上天数，新建空的DataFrame，存储整个月份的数据，循环过程中，将每天的数据添加到月数据的df中，直接使用mean()函数计算每天的小时平均值，为了不漏掉每天的数据，将没有数据的天数，也加上空数据。

for idx in range(daycount):
    nowdate = startDate + timedelta(days=idx)
monthdata = pd.DataFrame(columns=["datetime", "type", "AQI", 'level'])
monthdata = monthdata.append(
{'datetime': nowdate, 'type': 'AQI', 'AQI': daydata['AQI'].mean()},
                             ignore_index=True)
monthdata = monthdata.append(
{'datetime': nowdate, 'type': 'AQI', 'AQI': np.nan},
                             ignore_index=True)

每天的AQI数据值：

参照上一篇，可以按月根据每天变化，绘制折线图，使用下边代码，可以自动旋转日期，让显示效果更好。

plt.gcf().autofmt_xdate()