我们要做如下两张图。
空气质量指数AQI的分布图。
PM2.5的分布图。
一、获取空气质量指数AQI和PM2.5浓度数据
刚开始想找这个网站，可网页打开的速度太慢，导致代码执行一度停滞。
网站提供的实时数据排行榜，已经有快半年没有更新了。
我就重新选择这个作为Python爬取的数据来源。
打开Anaconda的Jupyter Notebook，新建New一个Python文件。这次使用的库有点多，后几个是为了坐标转换用的，此次没有转换，因为区域广，影响不大。
把网页实例化。
现在显示的是358，上午我尝试的时候是350。
我们通过xpath解析出所有的城市名，但有重复的，正好多了一倍。716是最后一个，正好显示排行榜的最后一名，也就是说，要从中间截一半。
得到城市名，从358开始，到715结束。
类似的，通过xpath解析出所有的空气质量状况。
通过xpath解析出所有的省份。
得到空气质量状况和省份，从358开始，到715结束。
通过xpath解析出所有的空气质量指数AQI。
通过xpath解析出所有的PM2.5浓度。
得到空气质量指数AQI和PM2.5浓度，后者从359开始，到716结束，因为解析出来的数量是717，第一个是标题。
把所有的内容都输出下，看看是否显示完整。
把所有内容转换为DataFrame结构，并导出为csv保存，因为一个小时会更新一次，下面操作以今天下午15点的数据为例。
二、获取城市坐标
获取城市坐标的url，key记得用(高德开放平台)Web服务的。
还是放在这里看吧，结构清晰多了，我们主要需要城市名city和坐标loaction。有的同学会有疑问，前面我们不是已经有了城市名了，怎么还获取呢？用ArcGIS作图的时候就有影响了。
获取城市坐标的函数。
把城市名作为参数依次调用city函数，并把获取的坐标拆分出来，添加到DataFrame结构中。
导出为csv文件格式。
三、ArcGIS制图
打开ArcGIS中的ArcMap，把刚才产生的cvs文件和城市shp文件拖到中间。
在csv文件上，右键，点击显示XY数据。
在打开的对话框中，设置X、Y字段分别为lng和lat。
在cities图层，右键，点击连接和关联—>连接。
设置本图层NAME和csv文件中的city连接。
接着往下操作时，会出现大片的空白。右键打开属性表，你会发现，大部分的值都是空值。为什么？因为csv文件里的city字段，没有市(或其他)，连接不到一起。
我们回到Jupyter Notebook，把从city函数中获取的城市名赋值给DataFrame结构中的city列，导出csv文件。
把刚才在ArcMap中的操作再进行一次，然后右键cities，点击属性，符号系统—>显示—>数量—>分级色彩—>字段—>值，选AQI。
在最后带事件的图层(显示XY数据产生的)，右键，点击标注要素，就能把城市名显示出来；在cities点击也可以，有少许区别。
最后的成图，点击菜单文件—>导出地图可以产生。
结尾
PM2.5的需要重新加载一个新的cities图层。
空白的地方，就是数据为空，没数据或数据未清洗造成的。
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