Python水质监测数据分析：缺失值处理、相关性分析及可视化

本文将利用Python及其常用库对一批水质监测数据进行分析，包括缺失值处理、相关性分析以及数据可视化。

数据来源: 一个记录水质监测点监测数据的Excel表格，包含省份、流域、断面名称、监测时间、水质类别、水温、pH值、溶解氧、电导率、浊度、高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总氮、叶绿素α、藻密度、站点情况等17列信息，共计126条记录。

数据预处理:

缺失值处理: 针对溶解氧数据的缺失值，采用均值填补法进行处理。2. 数据标准化: 分别对电导率和高锰酸盐指数进行归一化和标准化处理。

数据分析:

箱线图绘制: 绘制溶解氧数据的箱线图，直观地展示数据的分布情况。2. 偏度和峰度计算: 计算溶解氧数据的偏度和峰度，分析数据的分布特征。3. 相关性分析: 分析溶解氧与电导率、高锰酸盐指数、氨氮等指标之间的相关关系，使用相关系数矩阵进行展示。

**代码实现:**pythonimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScalerfrom scipy.stats import skew, kurtosis

读取Excel表格数据data = pd.read_excel('水质监测数据.xlsx')

处理缺失值mean_value = data['溶解氧（mg/L）'].mean()data['溶解氧（mg/L）'].fillna(mean_value, inplace=True)

绘制箱线图plt.boxplot(data['溶解氧（mg/L）'])plt.xlabel('溶解氧（mg/L）')plt.show()

计算偏度和峰度skewness = skew(data['溶解氧（mg/L）'])kurt = kurtosis(data['溶解氧（mg/L）'])

print('溶解氧数据的偏度为:', skewness)print('溶解氧数据的峰度为:', kurt)

归一化电导率和高锰酸盐指数min_max_scaler = MinMaxScaler()data['电导率（μS/cm）_normalized'] = min_max_scaler.fit_transform(data['电导率（μS/cm）'].values.reshape(-1, 1))data['高锰酸盐指数_normalized'] = min_max_scaler.fit_transform(data['高锰酸盐指数'].values.reshape(-1, 1))

标准化电导率和高锰酸盐指数standard_scaler = StandardScaler()data['电导率（μS/cm）_standardized'] = standard_scaler.fit_transform(data['电导率（μS/cm）'].values.reshape(-1, 1))data['高锰酸盐指数_standardized'] = standard_scaler.fit_transform(data['高锰酸盐指数'].values.reshape(-1, 1))

分析溶解氧与电导率、高锰酸盐指数、氨氮的相关关系correlation = data[['溶解氧（mg/L）', '电导率（μS/cm）', '高锰酸盐指数', '氨氮（mg/L）']].corr()print('相关系数矩阵:')print(correlation)

环境配置:

请确保已安装以下Python库：

pip install pandas matplotlib scikit-learn

使用方法:

将代码保存为.py文件，例如'water_quality_analysis.py'。2. 将Excel数据文件与代码文件放置于同一目录下，并将代码中读取数据的文件名修改为实际文件名。3. 在命令行中运行代码：python water_quality_analysis.py

结果解读:

代码运行后，将生成溶解氧数据的箱线图，并输出溶解氧数据的偏度和峰度值，以及溶解氧与其他指标之间的相关系数矩阵。通过分析这些结果，可以了解水质数据的分布特征以及各指标之间的关系。