城市信息数据库SQL脚本（天气、PM2.5数据）

此文档包含了2018年美国各州PM2.5数据，提供了详细的空气质量统计信息。数据分析显示，PM2.5对环境和健康有重要影响，反映了空气污染的严重程度。

用电量与污染物数据集可以帮你挖掘能源消耗和空气质量的关系。这个数据集涉及四个大城市：上海、北京、天津和重庆，包含了它们的用电量和 PM2.5 浓度。PM2.5 对人体健康有不小的影响，所以这种数据可以为政策制定者有价值的信息。 这些数据其实也蛮，，你得用Pandas加载 csv 文件，用一些常见的方法比如.head()查看数据，清洗数据，缺失值，做做特征工程，比如算算日均值、周均值，甚至时间序列的特征。 如果你想看看数据趋势，可以用Matplotlib或Seaborn做些可视化图表，展示电量和污染物之间的关系，顺便可以下哪些特征影响比较大。，你可以选择机器学习算法建个模型，像随机森林或线性回归

国控点全国 PM2.5 站点监测数据（2013~至今）持续更新中，数据还是挺全面的，适合对环境质量、空气质量监控有兴趣的同仁。你可以通过这个资源，实时获取全国范围内的 PM2.5 数据，趋势，做点数据什么的。适合用来做环境监测或者空气质量相关的项目。嗯，数据一直在更新，挺稳定的，质量也是比较有保障的。 如果你是搞前端开发的，应该知道做数据可视化时，获取实时数据就重要，这个资源的 PM2.5 数据，可以让你轻松绘制实时监控图表，展示空气质量的动态变化。推荐给需要展示实时数据的开发者，直接接入 API，起来会更方便。 不过，记得检查数据源的稳定性哦，虽然一般情况都稳定，但偶尔的更新延迟也要考虑进去

Spark 项目里的空气质量数据资源，用的就是BeijingPM20101_20151231_1.csv这个文件，挺经典的一个。北京 2010 到 2015 年的 PM2.5 数据，按小时排的，清洗过的数据也还算干净。拿来做Spark Streaming、机器学习、时间序列预测啥的都挺顺手。 老实说，像这种格式规整的数据，拿来练手是再合适不过的了。你直接用pandas.read_csv就能读，字段名清楚，时间戳也标准，基本不用怎么预，省了不少事。 我之前做Apache Spark的流项目，就是靠这个数据来模拟实时推送。想搭建一个本地模拟的Kafka+Spark环境，它合适。每小时一条记录，改改

基于数据挖掘和机器学习，该研究比较了三种模型（LSTM、自回归和SVM）对德里地区PM2.5空气水平的预测能力。实验结果表明，支持向量回归模型在预测准确率方面优于其他模型，通过输入包括氮氧化物、二氧化硫等其他污染物的信息，模型能够更全面地预测PM2.5浓度。该研究重点关注了德里阿南德·维哈尔地区，这是一个严重受污染的地区。

中国天气网城市代码数据库挺好用的，包含了全球超过 8000 个城市的代码。这个数据库了丰富的城市信息，尤其对天气应用和定位功能开发有。无论你是在做气象相关的项目，还是需要用到城市的详细代码，都可以用它。最棒的是，这些数据也可以导入到数据库中，快速查询，方便。 其实如果你需要更具体的城市数据，比如省市区的详细数据，也有多不错的资源。例如你可以去查看 WeatherCities.db，它也了全国主要城市的详细信息。如果你使用 SQLite 或者 MySQL 进行数据库开发，这些数据库文件合适，直接使用就行。 ，这个天气网城市代码数据库资源适合需要城市数据支持的项目，简单方便，操作起来也比较直接。

设计一个数据库表格，用于统计各地区热门商品数据。利用Spark SQL从MySQL中提取城市信息（城市ID、城市名称、地区），并与用户访问行为数据进行关联（城市ID、城市名称、地区、商品ID）。将RDD转换为DataFrame，并注册为临时表。

该数据库包含中国所有城市的详细信息，包括城市 ID、国家、省份、经度、纬度和城市名称。还提供了按直辖市、特别行政区、省会城市、市及下属地区、省级、省内城市和县级信息进行搜索的归类语句。

这是用于创建国内城市信息数据库并导入数据的SQL脚本。