Python水质监测数据分析：预处理与相关性探索

本文将利用Python中的pandas、Matplotlib和scikit-learn等库，对一份包含溶解氧、电导率、高锰酸盐指数等指标的水质监测数据进行预处理和分析。

数据准备

假设我们有一份名为'水质监测数据.xlsx'的Excel表格，包含17列126行数据，记录了不同监测点的水质信息。其中，第8列为溶解氧数据，部分行存在缺失值。

数据预处理

缺失值处理: 使用均值填补法处理溶解氧数据的缺失值。2. 数据可视化: 绘制溶解氧数据的箱线图，观察数据分布情况。3. 数据特征计算: 计算溶解氧数据的偏度和峰度，进一步了解数据分布特征。4. 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，消除不同指标量纲的影响。

相关性分析

利用相关系数矩阵，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。

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.loc[32:32, '溶解氧（mg/L）'].mean()data.loc[32:32, '溶解氧（mg/L）'].fillna(mean_value, inplace=True)

mean_value = data.loc[50:50, '溶解氧（mg/L）'].mean()data.loc[50:50, '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['高猛酸盐指数_normalized'] = min_max_scaler.fit_transform(data['高猛酸盐指数'].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['高猛酸盐指数_standardized'] = standard_scaler.fit_transform(data['高猛酸盐指数'].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）', '高猛酸盐指数', '氨氮（mg/L）']].corr()print('相关系数矩阵:')print(correlation)

总结

本文介绍了如何使用Python对水质监测数据进行预处理和相关性分析。通过数据清洗、特征工程和可视化等手段，我们可以更好地理解数据，并从中挖掘有价值的信息。