二氧化碳排放：碳中和下的数据科学入门

气候变化是一场全球性的危机，我们需要采取行动来减少碳排放，以实现碳中和。在这篇数据科学教程中，我们将探索世界各地的二氧化碳排放量，了解主要排放国，并可视化排放来源。

数据探索

我们的数据来自 Our World in Data 的 CO2 排放数据集。该数据集提供了自 1990 年以来按国家/地区和行业细分的二氧化碳排放量。我们使用 Python 的 Pandas 库来加载和处理数据。

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('owid-co2-data.csv')

# 预处理数据
data['country'] = data['country'].str.strip()  # 删除国家/地区名称中的空格

主要排放国

让我们看看排放量最大的国家/地区。

# 按国家/地区对排放量进行分组和排序
top_emitters = data.groupby('country').sum().sort_values('co2', ascending=False).head(10)

前十名排放国/地区是：

1. 中国
2. 美国
3. 印度
4. 俄罗斯
5. 印度尼西亚
6. 日本
7. 德国
8. 沙特阿拉伯
9. 伊朗
10. 加拿大

二氧化碳排放来源

接下来，让我们了解二氧化碳排放的主要来源。

# 按行业对排放量进行分组和排序
top_sources = data.groupby('sector').sum().sort_values('co2', ascending=False).head(10)

前十名排放来源是：

1. 电力
2. 工业
3. 交通运输
4. 农业
5. 建筑
6. 住宅
7. 制造
8. 化学制品
9. 石油和天然气
10. 金属生产

数据可视化

为了更直观地了解数据，我们使用 Plotly 库来创建一些可视化效果。

import plotly.express as px

# 创建排放随时间变化的折线图
fig1 = px.line(data, x='year', y='co2', color='country')
fig1.show()

# 创建排放来源的饼图
fig2 = px.pie(top_sources, values='co2', names=top_sources.index)
fig2.show()

结论

通过探索世界各地的二氧化碳排放量，我们了解了哪些国家/地区和行业是最大的排放源。这些见解可以帮助我们制定有针对性的战略，以减少碳排放并实现碳中和。