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一、项目背景与目标

  水质安全是一个全球性问题，影响着数十亿人的健康。通过分析水质数据中的化学物质含量，我们可以识别潜在的危险因素，为水质管理和政策制定提供科学依据。

二、数据集介绍

  本数据集包含7999条模拟水质记录，涵盖多种化学物质的浓度测量值，以及一个指示水样是否安全的分类变量。化学物质包括铝、氨、砷、钡、镉等，每种物质都有对应的安全阈值。

三、完整代码实现

1. 环境准备与数据加载

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 配置可视化样式
plt.style.use('ggplot')
%matplotlib inline# 加载数据
df = pd.read_csv('/path/to/water_quality.csv')

2. 数据预处理

# 查看数据基本信息
print(df.info())
print(df.describe())# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())# 数据重命名，方便后续处理
df = df.rename(columns={'aluminium': 'Al','ammonia': 'NH3','arsenic': 'As','barium': 'Ba','cadmium': 'Cd','chloramine': 'ClNH2','chromium': 'Cr','copper': 'Cu','flouride': 'F','bacteria': 'Bacteria','viruses': 'Viruses','lead': 'Pb','nitrates': 'NO3','nitrites': 'NO2','mercury': 'Hg','perchlorate': 'ClO4','radium': 'Ra','selenium': 'Se','silver': 'Ag','uranium': 'U'
})

3. 探索性分析（EDA）

3.1 化学物质含量与水质安全性的关联

# 计算相关系数矩阵（皮尔逊相关系数）
corr_matrix = df.corr()# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f")
plt.title('化学物质含量与水质安全性的相关性热力图')
plt.show()

# 绘制关键化学物质与安全性的散点图
key_substances = ['Al', 'NH3', 'As', 'Ba', 'Cd', 'ClNH2', 'Cr', 'Cu', 'F', 'Bacteria', 'Viruses', 'Pb', 'NO3', 'NO2', 'Hg', 'ClO4', 'Ra', 'Se', 'Ag', 'U']for substance in key_substances:plt.figure(figsize=(10, 6))sns.scatterplot(x=substance, y='is_safe', data=df, hue='is_safe', palette='viridis')plt.title(f'{substance} 含量与水质安全性关系')plt.xlabel(f'{substance} 浓度')plt.ylabel('是否安全')plt.grid(True)plt.show()

3.2 安全与不安全水样的特性

# 绘制关键化学物质在安全与不安全水样中的分布
fig, axes = plt.subplots(4, 5, figsize=(30, 18))  # 创建一个5行4列的画布
axes = axes.flatten()  # 将2D的axes数组转换为1Dfor idx, substance in enumerate(key_substances):# 在指定的子图上绘制散点图sns.boxplot(x='is_safe', y=substance, data=df, ax=axes[idx])#sns.scatterplot(x=substance, y='is_safe', data=df, hue='is_safe', palette='viridis', ax=axes[idx])axes[idx].set_title(f'{substance} 在安全与不安全水样中的分布')axes[idx].set_xlabel(f'{substance} 浓度')axes[idx].set_ylabel('是否安全')axes[idx].grid(True)plt.tight_layout()  # 自动调整子图参数，防止重叠
plt.show()

3.3 识别潜在的危险化学物质

# 绘制箱线图识别各化学物质中的异常值
fig, axes = plt.subplots(4, 5, figsize=(30, 18))  # 创建一个5行4列的画布
axes = axes.flatten()  # 将2D的axes数组转换为1D# 绘制箱线图识别各化学物质中的异常值
for idx, substance in enumerate(key_substances):# plt.figure(figsize=(10, 6))sns.boxplot(x=df[substance],ax=axes[idx])axes[idx].set_title(f'{substance} 含量的异常值分析')axes[idx].set_xlabel(f'{substance} 浓度')axes[idx].set_ylabel('是否安全')axes[idx].grid(True)plt.tight_layout()  # 自动调整子图参数，防止重叠
plt.show()

4. 分析结论与洞见

关键发现

1. 砷 (As)、铅 (Pb) 和 镉 (Cd) 与水质安全性呈现显著负相关，浓度越高，水质越可能不安全。
2. 细菌 (Bacteria) 和 病毒 (Viruses) 的存在显著降低了水质安全性。
3. 硝酸盐 (NO3) 和 亚硝酸盐 (NO2) 的浓度升高与水质不安全存在关联。

业务建议

1. 加强砷、铅和镉的监测：重点关注这些化学物质的排放源和处理过程。
2. 改善微生物污染控制：加强对水体中细菌和病毒的处理，确保微生物指标达标。
3. 综合水质管理：结合多种化学和生物指标，制定全面的水质安全标准。

五、优化方向与思考

数据深化

1. 整合时空数据：结合水质数据的时空信息，分析污染源的扩散路径。
2. 引入外部数据：如气象数据、工业活动数据等，探索更广泛的水质影响因素。

模型构建

1. 构建预测模型：使用机器学习算法预测水质安全趋势。
2. 开发预警系统：实时监控关键指标，及时发出水质安全预警。

  通过数据可视化，我们能够清晰地看到化学物质含量与水质安全性的关系，为水质管理和政策制定提供有力支持。希望本文能为相关领域的研究和实践提供有价值的参考。

六、完整代码

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 配置可视化样式
plt.style.use('ggplot')
%matplotlib inline# 加载数据
df = pd.read_csv('/path/to/water_quality.csv')# 查看数据基本信息
print(df.info())
print(df.describe())# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())# 数据重命名，方便后续处理
df = df.rename(columns={'aluminium': 'Al','ammonia': 'NH3','arsenic': 'As','barium': 'Ba','cadmium': 'Cd','chloramine': 'ClNH2','chromium': 'Cr','copper': 'Cu','flouride': 'F','bacteria': 'Bacteria','viruses': 'Viruses','lead': 'Pb','nitrates': 'NO3','nitrites': 'NO2','mercury': 'Hg','perchlorate': 'ClO4','radium': 'Ra','selenium': 'Se','silver': 'Ag','uranium': 'U'
})# 计算相关系数矩阵（皮尔逊相关系数）
corr_matrix = df.corr()# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f")
plt.title('化学物质含量与水质安全性的相关性热力图')
plt.show()# 绘制关键化学物质与安全性的散点图
key_substances = ['Al', 'NH3', 'As', 'Ba', 'Cd', 'ClNH2', 'Cr', 'Cu', 'F', 'Bacteria', 'Viruses', 'Pb', 'NO3', 'NO2', 'Hg', 'ClO4', 'Ra', 'Se', 'Ag', 'U']for substance in key_substances:plt.figure(figsize=(10, 6))sns.scatterplot(x=substance, y='is_safe', data=df, hue='is_safe', palette='viridis')plt.title(f'{substance} 含量与水质安全性关系')plt.xlabel(f'{substance} 浓度')plt.ylabel('是否安全')plt.grid(True)plt.show()# 绘制关键化学物质在安全与不安全水样中的分布
fig, axes = plt.subplots(4, 5, figsize=(30, 18))  # 创建一个5行4列的画布
axes = axes.flatten()  # 将2D的axes数组转换为1Dfor idx, substance in enumerate(key_substances):# 在指定的子图上绘制散点图sns.boxplot(x='is_safe', y=substance, data=df, ax=axes[idx])#sns.scatterplot(x=substance, y='is_safe', data=df, hue='is_safe', palette='viridis', ax=axes[idx])axes[idx].set_title(f'{substance} 在安全与不安全水样中的分布')axes[idx].set_xlabel(f'{substance} 浓度')axes[idx].set_ylabel('是否安全')axes[idx].grid(True)plt.tight_layout()  # 自动调整子图参数，防止重叠
plt.show()# 绘制箱线图识别各化学物质中的异常值
fig, axes = plt.subplots(4, 5, figsize=(30, 18))  # 创建一个5行4列的画布
axes = axes.flatten()  # 将2D的axes数组转换为1D# 绘制箱线图识别各化学物质中的异常值
for idx, substance in enumerate(key_substances):# plt.figure(figsize=(10, 6))sns.boxplot(x=df[substance],ax=axes[idx])axes[idx].set_title(f'{substance} 含量的异常值分析')axes[idx].set_xlabel(f'{substance} 浓度')axes[idx].set_ylabel('是否安全')axes[idx].grid(True)plt.tight_layout()  # 自动调整子图参数，防止重叠
plt.show()

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