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本课程属于：018-环境数据分析与Python应用 环境资源与绿色工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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Python环境监测数据处理入门项目

共计 30 章节
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01
课程导入与环境监测数据认知
环境监测数据的类型（空气质量 · 水质 · 噪声等）
课程导入环境监测数据认知
02
Python开发环境搭建与工具准备
安装Anaconda · Jupyter Notebook · VS Code
Python开发环境搭建
03
环境监测数据采集基础
使用Python读取本地CSV/Ex… · 理解文件编码与分隔符 · 处理表头与缺失值
环境监测数据采集…Python
04
数据清洗实战
处理环境监测数据中的缺失值 · 异常值（如超出量程的读数） · 重复记录
数据清洗实战处理环境监测数据
05
时间序列数据处理
将监测时间列转换为datetime类… · 设置时间索引 · 按时间排序
时间序列数据处理datetime
06
监测数据探索性分析
计算描述性统计量（均值 · 中位数 · 标准差
监测数据探索性分…计算描述性统计量
07
空气质量数据案例
PM2.5与PM10浓度分析 · 计算日均值 · 绘制时间序列图
空气质量数据案例PM2.5
08
水质监测数据案例
pH与溶解氧分析：读取水质监测数据 · 处理不同监测站点的数据合并 · 计算各站点统计指标
水质监测数据案例pH
09
数据可视化基础
使用matplotlib绘制折线图 · 散点图 · 柱状图
数据可视化基础matplotlib
10
数据可视化进阶
使用seaborn绘制热力图 · 配对图 · 小提琴图
数据可视化进阶seaborn
11
监测数据中的相关性分析
计算污染物之间的相关系数矩阵 · 绘制热力图 · 解释相关性含义
监测数据相关性分析
12
时间序列趋势分析与移动平均
使用rolling窗口计算移动平均 · 平滑噪声 · 识别长期趋势
时间序列趋势分析移动平均
13
异常检测与处理
使用统计方法（Z-score · IQR）识别异常值 · 结合业务规则（如仪器故障标志）标记异…
异常检测处理
14
数据合并与分组聚合
使用merge连接多个监测站点数据 · 使用groupby按站点 · 时间聚合
数据合并分组聚合
15
环境监测数据报告自动化
使用pandas生成统计报表 · 结合matplotlib生成图表 · 使用Jupyter Notebook…
环境监测数据报告…pandas
16
实战项目一
城市空气质量日报生成：从原始数据出发 · 完成数据清洗 · 按日聚合
实战项目一城市空气质量日报…
17
实战项目二
水质监测站点对比分析 · 计算关键指标均值与超标率 · 绘制对比图
实战项目二水质监测站点对比…
18
实战项目三
噪声监测数据时空分析 · 按小时和区域分组 · 绘制热力图展示时空分布
实战项目三噪声监测数据时空…
19
数据存储与导出
将处理后的数据保存为CSV · Excel · JSON格式
数据存储导出
20
使用SQL进行环境监测数据查询
通过sqlite3或SQLAlche… · 执行SQL查询筛选数据 · 将结果读入DataFrame
SQL使用
21
环境监测数据中的地理信息处理
读取含经纬度的监测站点数据 · 使用folium绘制地图标记 · 展示站点分布与污染物浓度空间分布
环境监测数据地理信息处理
22
监测数据质量控制
介绍数据审核规则（如变化率检验 · 阈值检验） · 使用Python实现自动质控标记
监测数据质量控制介绍数据审核规则
23
时间序列预测入门
使用简单移动平均与线性回归预测未来污… · 评估预测误差 · 绘制预测结果图
时间序列预测入门使用简单移动平均
24
环境监测数据中的文本数据处理
处理监测报告中的文本描述字段 · 提取关键信息（如超标因子） · 使用字符串方法进行清洗与分类
环境监测数据文本数据处理
25
使用pandas进行高效数据操作
学习apply · map · applymap函数
pandas使用
26
环境监测数据可视化仪表板
使用Plotly或Dash创建交互式… · 展示实时监测数据 · 实现简单仪表板布局
环境监测数据可视…Plotly
27
实战项目四
多源监测数据融合分析：整合空气质量 · 气象数据 · 分析污染物与气象因素关系
实战项目四多源监测数据融合…
28
环境监测数据报告撰写与展示
学习如何组织分析结果 · 使用Markdown撰写报告 · 结合图表讲述数据故事
环境监测数据报告…展示
29
课程回顾与知识体系梳理
回顾全部章节核心技能 · 构建环境监测数据处理流程思维导图 · 总结常见问题与解决方案
课程回顾知识体系梳理
30
综合实战
端到端环境监测数据处理项目 · 清洗 · 分析
综合实战端到端环境监测数…