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서울 5년 시간별 대기질

기상/환경이용 조건: 키 없음행 수: 43824

원천: Open-Meteo Air Quality API

설명: 시간별 데이터라 CSV가 커서 최근 일부 기간부터 다루는 예제로 권장

CSV 직접 열기 · 원천 API/CSV 직접 테스트 · 공식 문서

버튼을 누르면 이 페이지에서 CSV를 직접 fetch하고, 데이터셋별 교육용 맞춤 시각화를 표시합니다.

CSV 미리보기

Head: 처음 5행

locationlatitudelongitudetimepm10pm2_5carbon_monoxidenitrogen_dioxideozone
Seoul37.6127.02021-05-18T00:00
Seoul37.6127.02021-05-18T01:00
Seoul37.6127.02021-05-18T02:00
Seoul37.6127.02021-05-18T03:00
Seoul37.6127.02021-05-18T04:00

Tail: 마지막 5행

locationlatitudelongitudetimepm10pm2_5carbon_monoxidenitrogen_dioxideozone
Seoul37.6127.02026-05-17T19:0041.031.9223.025.285.0
Seoul37.6127.02026-05-17T20:0045.636.7256.032.967.0
Seoul37.6127.02026-05-17T21:0054.245.6289.039.552.0
Seoul37.6127.02026-05-17T22:0062.954.4323.043.642.0
Seoul37.6127.02026-05-17T23:0070.361.2356.046.635.0

열 설명

공식 문서와 이 저장소의 데이터 생성 스크립트(scripts/update_datasets.py)에서 확인한 필드만 설명했습니다. 원천별 단위·코드 체계는 위의 공식 문서 링크를 함께 확인하세요.

의미
location이 저장소에서 붙인 측정 위치 이름입니다.
latitude요청 지점의 위도입니다.
longitude요청 지점의 경도입니다.
time시간별 대기질 데이터의 기준 시각입니다.
pm10PM10 미세먼지 농도입니다.
pm2_5PM2.5 초미세먼지 농도입니다.
carbon_monoxide일산화탄소 농도입니다.
nitrogen_dioxide이산화질소 농도입니다.
ozone오존 농도입니다.

Streamlit 기본 코드

import pandas as pd
import streamlit as st

URL = "https://thinkervis.github.io/free-api-data-science-edu/data/open_meteo_seoul_air_quality_hourly.csv"

st.title("open_meteo_seoul_air_quality_hourly.csv")
df = pd.read_csv(URL)
st.write(df.shape)
st.dataframe(df.head(100))

# 숫자 컬럼이 있으면 빠르게 차트 확인
num_cols = df.select_dtypes("number").columns.tolist()
if num_cols:
    st.line_chart(df[num_cols[:3]])