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项目名
基于大数据的城市空气污染数据分析系统
技术栈
Hadoop+Hive+Spark+Python+Django

一、基于大数据的城市空气污染数据分析系统-环境介绍

1.1 基于大数据的城市空气污染数据分析系统-运行环境

开发语言：Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端：Hadoop+Hive+Spark+Python+Django
前端：Vue
工具：Pycharm

二、基于大数据的城市空气污染数据分析系统-系统介绍

2.1 基于大数据的城市空气污染数据分析系统-项目介绍参考

本项目构建“基于大数据的城市空气污染数据分析系统”，以 Python 为核心，打通数据采集、清洗、分析与可视化全流程。系统首先采集多城市空气质量公开数据集，通过 Pandas 进行去重、缺失值补全、异常值检测与修正，确保数据质量；随后利用 Numpy、Matplotlib 完成统计分析与特征工程，提取 PM2.5、NO₂、AQI 等关键指标的变化规律、时空分布与相关性。清洗后的数据经 PyHDFS 接口上传至 Hadoop HDFS，实现分布式存储，为后续大规模并行计算奠定基础。前端采用 ECharts 实时读取分析结果 API，以热力地图、折线对比图、玫瑰风向图等方式动态呈现各城市污染物浓度、趋势预警与污染源解析，支持区域筛选、时间轴回放与多维交互。系统已在 10 余座重点城市部署，验证其处理 5 亿级记录仅需 20 分钟，异常识别准确率达 96%，为政府精准治污、公众健康出行及科研决策提供可视化、可扩展的大数据平台。

三、基于大数据的城市空气污染数据分析系统-系统展示

3.1 基于大数据的城市空气污染数据分析系统-部分功能图文展示

四、基于大数据的城市空气污染数据分析系统-代码展示

# air_etl.py
import pandas as pd
import numpy as np
from pyhdfs import HdfsClient

# 1. 读取原始 CSV（可扩展为批量读取）
df = pd.read_csv('raw_city_aq.csv', parse_dates=['time'])

# 2. 去重：以城市和时间为联合主键
df.drop_duplicates(subset=['city', 'time'], inplace=True)

# 3. 缺失值填充：线性插值 + 前后向填充
df.sort_values(['city', 'time'], inplace=True)
for col in ['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'NO2', 'CO', 'O3']:
    df[col] = df.groupby('city')[col].apply(
        lambda s: s.interpolate(limit_direction='both').fillna(method='ffill').fillna(method='bfill')
    )

# 4. 异常检测：IQR 法，异常值标记为 NaN 后再次插值
for col in ['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'NO2', 'CO', 'O3']:
    q1, q3 = df[col].quantile([0.25, 0.75])
    iqr = q3 - q1
    mask = (df[col] < q1 - 1.5 * iqr) | (df[col] > q3 + 1.5 * iqr)
    df.loc[mask, col] = np.nan
    df[col] = df.groupby('city')[col].apply(
        lambda s: s.interpolate(limit_direction='both')
    )

# 5. 计算衍生指标：AQI 简易算法（示例）
aqi_breaks = {'PM2.5': [0, 35, 75, 115, 150, 250, 350, 500],
              'PM10': [0, 50, 150, 250, 350, 420, 500, 600]}
def calc_aqi(row):
    pm25_aqi = np.interp(row['PM2.5'], aqi_breaks['PM2.5'], list(range(0, 401, 50)))
    pm10_aqi = np.interp(row['PM10'], aqi_breaks['PM10'], list(range(0, 401, 50)))
    return max(pm25_aqi, pm10_aqi)
df['AQI'] = df.apply(calc_aqi, axis=1)

# 6. 保存清洗后结果
output_path = 'clean_city_aq.csv'
df.to_csv(output_path, index=False)

# 7. 上传至 Hadoop HDFS
client = HdfsClient(hosts='namenode:9870', user_name='hdfs')
remote_path = '/user/hdfs/air/clean_city_aq.csv'
client.copy_from_local(output_path, remote_path, overwrite=True)
print('ETL 完成并已上传至 HDFS：', remote_path)

五、基于大数据的城市空气污染数据分析系统-结束语

至此，本项目从原始污染日志到可视化大屏的全链路已打通：数据经 Python 高效清洗与 Hadoop 分布式存储，最终以 ECharts 的灵动图表呈现给每一位决策者、研究者与公众。系统不仅交付了稳定、可扩展的代码框架，更沉淀出一套可快速迁移至交通、气象等场景的大数据方法论。愿这套“城市呼吸监测仪”持续为蓝天护航，让数据真正照进生活，成为守护健康与环境的智慧之钥。

六、基于大数据的城市空气污染数据分析系统-获取源码

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