中国主要城市空气质量数据采集、清洗与可视化分析产品系统

一、环境监测行业规模持续扩容，空气质量监测为核心刚需赛道
中国环境监测行业市场规模从2018年的470.58亿元持续增长至2024年的859.11亿元，整体保持稳健上行态势。在“双碳”目标、“十四五”生态环境保护规划等政策的持续推动下，环境管理、污染治理、城市规划、生态保护等下游领域对监测数据的需求不断释放，行业增长具备长期政策支撑。其中大气环境监测是环境监测体系中的核心细分领域，重点城市空气质量的常态化监测、污染源追踪、治理效果评估均是刚性需求场景，市场空间稳步扩大。
二、数据可视化技术深度落地，升级空气质量分析价值
随着大数据、云计算等技术的普及，数据可视化已成为环保监测领域的核心应用方向之一。当前空气质量数据分析已从传统的数值报表，升级为动态地图、实时趋势曲线、污染扩散模拟等可视化呈现形式，大幅提升了数据解读效率与决策支撑能力。同时多源数据融合、实时数据处理等技术的成熟，推动空气质量分析从“结果展示”向“趋势预警、污染溯源”延伸，进一步拓展了项目的应用价值与落地场景。
三、项目覆盖多类场景，落地前景广阔
中国主要城市空气质量数据分析项目，契合了当前城市环境精细化管理的发展方向：面向管理端可支撑污染治理决策、重点污染源监管；面向公众端可提供空气质量信息服务，提升公众环境知情权；面向规划端可辅助城市产业布局、生态建设规划。在政策驱动与技术升级的双重利好下，此类项目具备明确的落地需求与广阔的市场空间。

1.爬虫模块 (spider.py) - 数据采集：使用requests爬取网页数据，用正则和XPath提取城市、AQI、PM2.5、PM10、气温等字段
2. Pandas模块 (clean.py) - 数据清洗：DataFrame创建、查看、缺失值处理、排序、分组统计
3. 可视化模块 (visualize.py)- 数据可视化：Pyecharts制作AQI前10柱状图、空气质量等级饼图、城市AQI折线图、中国空气质量地图

我负责了项目的全部开发工作，包含数据采集、数据清洗和数据可视化三个核心模块。技术栈方面，使用 requests 库配合正则表达式和XPath实现网页数据爬取，利用 Pandas 进行数据清洗、缺失值处理、排序和分组统计，最后基于 Pyecharts 生成了AQI排名柱状图、空气质量等级饼图、城市AQI折线图和中国空气质量地图四张交互式可视化图表，直观呈现中国主要城市的空气质量分布规律。项目亮点在于完整实现了从数据获取到可视化展示的全流程闭环，并同时使用了正则表达式和XPath两种数据提取方式。