计算机毕业设计：Python全国空气质量大数据可视化平台 Django框架 Spark 线性回归 可视化 大数据 机器学习 深度学习（建议收藏）✅

博主介绍✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2025年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、最全计算机专业毕业设计选题大全建议收藏✅1、项目介绍技术栈采用 Python 语言开发基于 Django 框架搭建后端服务使用 MySQL 数据库进行数据存储前端利用 Echarts 实现可视化展示并结合 HTML 构建页面。通过 requests 爬虫技术从天气后报网站采集空气质量数据运用机器学习线性回归模型根据 PM2.5、SO₂、NO₂、O₃ 四个指标预测 AQI集成大数据技术栈Hadoop、Hive、Spark进行分布式数据处理。功能模块· 首页各城市日期筛选查看 AQI 均值分析、气体分析· 数据列表· 空气质量年度分析· AQI 月度分析· 气体分析· 城市分析· 词云图· AQI 预测· 注册登录· Spark 分析· 爬虫数据采集· 后台用户管理项目介绍本系统基于 Django 框架构建空气质量数据可视化分析平台通过爬虫技术从天气后报网站批量采集多城市空气质量数据存入 MySQL 数据库并利用 Spark 进行分布式计算与统计分析。系统提供首页多城市 AQI 与气体分析、数据列表查询、年度与月度 AQI 变化趋势、PM 颗粒物分析、气体污染物浓度分析、城市 AQI 地理分布、空气质量词云图等功能。用户可输入 PM2.5、SO₂、NO₂、O₃ 特征值通过线性回归模型预测 AQI 数值与等级。系统还包含注册登录与后台用户管理模块。2、项目界面1 、首页-各城市日期筛选查看AQI、各气体分析该页面为空气质量数据可视化分析系统支持选择日期与城市通过柱状图展示多城市AQI均值以仪表盘呈现单城市AQI等级用折线图分析各气体污染物含量直观展示城市空气质量相关数据。2、空气质量、颗粒物年度分析–年度城市筛选分析该页面为空气质量数据可视化分析系统的年度分析模块支持选择年份与城市通过折线图展示选定城市全年AQI最大值与最小值的月度变化趋势同时可查看PM颗粒物等污染物的相关分析直观呈现城市空气质量的年度波动情况。3、AQI月度分析—月份城市筛选该页面为空气质量数据可视化分析系统的月度分析模块支持选择年份、月份与城市通过柱状图与折线图结合的方式展示选定城市当月每日AQI值及排名直观呈现月度内每日空气质量的变化情况辅助月度空气质量分析。4、城市分析----中国地图各城市分布、按月份筛选该页面为空气质量数据可视化分析系统的城市分布模块支持选择年份与月份通过中国地图热力图的形式直观展示对应时段全国各城市AQI均值的地理分布情况可查看单个城市的具体空气质量数据直观呈现区域空气质量的空间分布特征。5、气体分析-----SO2 NO2 CO O3该页面为空气质量数据可视化分析系统的气体分析模块通过折线图展示多城市二氧化硫与二氧化氮的最大值对比同时以饼图分别呈现一氧化碳、臭氧的含量分布情况直观呈现不同城市各类气体污染物的浓度特征与占比规律。6、数据中心该页面为空气质量数据可视化分析系统的数据总览模块以表格形式集中展示各城市每日空气质量相关数据支持分页浏览、搜索查询与条目数量调整可查看城市、污染物浓度等详细信息实现空气质量数据的集中查阅与管理。7、词云图分析该页面为空气质量数据可视化分析系统的数据词云图模块通过词云的形式直观展示各类空气质量等级的出现频次高频等级以更大字号呈现可快速识别整体空气质量的主要特征与分布情况直观呈现空气质量等级的统计规律。8、AQI预测----输入特征值PM值 SO2值 NO2值 O3值该页面为空气质量数据可视化分析系统的空气质量预测模块支持输入PM值、SO2值、NO2值、O3值等污染物特征数据点击查看后即可输出对应的AQI数值与空气质量等级预测结果实现基于污染物浓度的空气质量智能预测。9、注册登录该页面为空气质量数据分析可视化系统的登录入口提供用户名、密码输入框支持记住我功能同时提供注册入口用于验证用户身份保障系统访问安全是进入系统各功能模块的前置入口。10、Spark大数据分析该页面是空气质量数据分析可视化系统的后端数据处理模块基于Spark实现空气质量数据的分布式计算可完成城市AQI均值统计等数据处理任务并将计算结果写入数据库为前端可视化分析提供数据支撑同时支持Hive数据仓库的集成与数据读取。11、数据采集该页面是空气质量数据分析可视化系统的数据采集模块基于Python爬虫实现可按指定年份、月份批量爬取多个目标城市的空气质量数据包含AQI、各类污染物浓度等信息为系统的数据分析与可视化提供原始数据支撑。12、后台数据管理该页面为空气质量数据分析可视化系统的后台管理用户表模块以列表形式展示系统用户信息支持分页浏览、用户增加与删除操作可对系统用户进行集中管理保障系统用户权限与账号的有序维护。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统采用 Python 语言开发基于 Django 框架搭建后端服务使用 MySQL 数据库进行数据存储前端利用 Echarts 实现可视化展示并结合 HTML 构建页面。通过 requests 爬虫技术从天气后报网站采集空气质量数据运用机器学习线性回归模型根据 PM2.5、SO₂、NO₂、O₃ 四个指标预测 AQI集成大数据技术栈Hadoop、Hive、Spark进行分布式数据处理。二、功能模块详细介绍· 首页各城市日期筛选查看 AQI 均值分析、气体分析该页面支持选择日期与城市通过柱状图展示多城市 AQI 均值以仪表盘呈现单城市 AQI 等级用折线图分析 PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO、O₃ 等气体污染物含量直观展示城市空气质量相关数据。· 数据列表该页面以表格形式集中展示各城市每日空气质量相关数据支持分页浏览、搜索查询与条目数量调整可查看城市、各类污染物浓度等详细信息实现空气质量数据的集中查阅与管理。· 空气质量年度分析该模块支持选择年份与城市通过折线图展示选定城市全年 AQI 最大值与最小值的月度变化趋势同时可查看 PM 颗粒物等污染物的相关分析直观呈现城市空气质量的年度波动情况。· AQI 月度分析该模块支持选择年份、月份与城市通过柱状图与折线图结合的方式展示选定城市当月每日 AQI 值及排名直观呈现月度内每日空气质量的变化情况辅助月度空气质量分析。· 气体分析该模块通过折线图展示多城市二氧化硫与二氧化氮的最大值对比同时以饼图分别呈现一氧化碳、臭氧的含量分布情况直观呈现不同城市各类气体污染物的浓度特征与占比规律。· 城市分析该模块支持选择年份与月份通过中国地图热力图的形式直观展示对应时段全国各城市 AQI 均值的地理分布情况可查看单个城市的具体空气质量数据直观呈现区域空气质量的空间分布特征。· 词云图该模块通过词云的形式直观展示各类空气质量等级的出现频次高频等级以更大字号呈现可快速识别整体空气质量的主要特征与分布情况直观呈现空气质量等级的统计规律。· AQI 预测该模块支持用户输入 PM 值、SO₂ 值、NO₂ 值、O₃ 值等污染物特征数据系统利用线性回归模型输出对应的 AQI 数值与空气质量等级预测结果实现基于污染物浓度的空气质量智能预测。· 注册登录该页面提供用户名、密码输入框支持记住我功能同时提供注册入口用于验证用户身份保障系统访问安全是进入系统各功能模块的前置入口。· Spark 分析该模块基于 Spark 实现空气质量数据的分布式计算可完成城市 AQI 均值统计等数据处理任务并将计算结果写入数据库为前端可视化分析提供数据支撑同时支持 Hive 数据仓库的集成与数据读取。· 爬虫数据采集该模块基于 Python 爬虫实现可按指定年份、月份批量爬取多个目标城市的空气质量数据包含 AQI、各类污染物浓度等信息为系统的数据分析与可视化提供原始数据支撑。· 后台用户管理该模块以列表形式展示系统用户信息支持分页浏览、用户增加与删除操作可对系统用户进行集中管理保障系统用户权限与账号的有序维护。三、项目总结本系统基于 Django 框架构建空气质量数据可视化分析平台通过爬虫技术从天气后报网站批量采集多城市空气质量数据存入 MySQL 数据库并利用 Spark 进行分布式计算与统计分析。系统提供首页多城市 AQI 与气体分析、数据列表查询、年度与月度 AQI 变化趋势、PM 颗粒物分析、气体污染物浓度分析、城市 AQI 地理分布、空气质量词云图等可视化功能。用户可输入 PM2.5、SO₂、NO₂、O₃ 特征值通过线性回归模型预测 AQI 数值与等级。系统还包含注册登录与后台用户管理模块为环境监测、健康出行和污染治理提供了数据支撑与决策参考。4、核心代码frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportmonotonically_increasing_idfrompyspark.sql.functionsimportcount,mean,col,sum,when,year,month,max,min,avgfrompyspark.sqlimportfunctionsasFfrompyspark.sql.typesimportStructType,StructField,IntegerType,StringType,FloatTypeif__name____main__:#构建sparkSparkSession.builder.appName(sparkSQL).master(local[*]).\ config(spark.sql.shuffle.partitions,2).\ config(spark.sql.warehouse.dir,hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse).\ config(hive.metastore.uris,thrift://node1:9083).\ enableHiveSupport().\ getOrCreate()scspark.sparkContext#读取airdataspark.read.table(airdata)#需求1 城市平均AQIprint(-------------------需求1 城市平均AQI--------------------)result1airdata.groupby(city)\.agg(mean(AQI).alias(avg_AQI))\.orderBy(avg_AQI,ascendingFalse)#dfdfresult1.toPandas()# print(df)# sqlresult1.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,avgCityAqi).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result1.write.mode(overwrite).saveAsTable(avgCityAqi,parquet)spark.sql(select * from avgCityAqi).show()#需求2 各气体分析print(-------------------需求2 各气体分析--------------------)result2airdata.groupby(city)\.agg(mean(PM).alias(avg_PM),mean(PM10).alias(avg_PM10),mean(So2).alias(avg_So2),mean(No2).alias(avg_No2),mean(Co).alias(avg_Co),mean(O3).alias(avg_O3),)# sqlresult2.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,avgCitySix).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result2.write.mode(overwrite).saveAsTable(avgCitySix,parquet)spark.sql(select * from avgCitySix).show()#需求三 年度空气质量分析print(-------------------需求3 年度空气质量分析--------------------)airdataairdata.withColumn(date,airdata[date].cast(date))result3airdata.groupby(city,year(date).alias(year),month(date).alias(month))\.agg(max(AQI).alias(max_AQI),min(AQI).alias(min_AQI))result3.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,maxCityAqi).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result3.write.mode(overwrite).saveAsTable(maxCityAqi,parquet)spark.sql(select * from maxCityAqi).show()#需求四print(-------------------需求4 计算每个城市每年每月的 PM 和 PM10 的平均值--------------------)result4airdata.groupby(city,year(date).alias(year),month(date).alias(month))\.agg(avg(PM).alias(max_PM),avg(PM10).alias(min_PM10))result4.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,avgCityPM).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result4.write.mode(overwrite).saveAsTable(avgCityPM,parquet)spark.sql(select * from avgCityPM).show()#需求五print(-------------------需求5 计算每个城市每年每月 AQI 小于 50 的天数。--------------------)result5airdata.groupby(city,year(date).alias(year),month(date).alias(month))\.agg(count(when(airdata[AQI]50,True)).alias(greatAirCount))result5.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,greatAir).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result5.write.mode(overwrite).saveAsTable(greatAir,parquet)spark.sql(select * from greatAir).show()#需求6print(-------------------需求6 计算每个城市的最大 So2 和 No2 值--------------------)result6airdata.groupby(city)\.agg(max(So2).alias(max_So2),max(No2).alias(max_No2))result6.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,maxSN).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result6.write.mode(overwrite).saveAsTable(maxSN,parquet)spark.sql(select * from maxSN).show()#需求7print(-------------------需求7 将 Co 值分为不同的区间并计算每个区间的记录数--------------------)airdataairdata.withColumn(Co_category,when((col(Co)0)(col(Co)0.25),0-0.25).when((col(Co)0.25)(col(Co)0.5),0.25-0.5).when((col(Co)0.5)(col(Co)0.75),0.5-0.75).when((col(Co)0.75)(col(Co)1.0),0.75-1).otherwise(1以上))result7airdata.groupby(Co_category).agg(count(*).alias(Co_count))result7.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,CoCategory).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result7.write.mode(overwrite).saveAsTable(CoCategory,parquet)spark.sql(select * from CoCategory).show()#需求8print(-------------------需求8 O3 值分为不同的区间并计算每个区间的记录数--------------------)airdataairdata.withColumn(O3_category,when((col(O3)0)(col(O3)25),0-25).when((col(O3)0.25)(col(O3)50),25-50).when((col(O3)50)(col(O3)75),50-75).when((col(O3)75)(col(O3)100),75-100).otherwise(100以上))result8airdata.groupby(O3_category).agg(count(*).alias(O3_count))result8.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,O3Category).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result8.write.mode(overwrite).saveAsTable(O3Category,parquet)spark.sql(select * from O3Category).show()#需求9print(-------------------需求9 计算每个城市每年每月的平均 AQI--------------------)reuslt9airdata.groupby(city,year(date).alias(year),month(date).alias(month))\.agg(avg(AQI).alias(month_AQI))reuslt9.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,monthAQI).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()reuslt9.write.mode(overwrite).saveAsTable(monthAQI,parquet)spark.sql(select * from monthAQI).show()5、项目列表6、项目获取由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式