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資料更新後重跑分析

案例演示 為北京空氣質量分析增加第二週觀測

增加觀測後，先保留基線，再用同一方法重跑並比較。本例使用真實的奧體中心 Aotizhongxin 小時 PM2.5 資料，先分析 2016 年 1 月 1—7 日，再加入 1 月 8—14 日。分兩次提供資料是歷史教學演示，不是實時監測。

1. 附加第一週並定義計算規則​

輸入取自 UCI Beijing Multi-Site Air Quality 資料集，按 CC BY 4.0 提供。下載第一週和第二週；來源署名與檔案身份見來源說明。

開啟專案會話，透過 + → Attach files 先只附加 air-week1.csv。選擇可用模型，在 Settings → Runtimes 中確認 Python 為 Ready 且已啟用，傳送：

Analyze the attached first week of Aotizhongxin hourly PM2.5 data.
Validate station, dates, numeric PM2.5, duplicate and missing timestamps.
Preserve missing observations; never replace them with zero.
Calculate daily means in micrograms per cubic metre and valid-hour
counts. Mark a day complete when at least 18 PM2.5 hours are valid;
this is our teaching convention, not an official air-quality standard.
Save air-analysis.py, air-daily-v1.csv, air-daily-v1.png and
air-report-v1.md. The script must accept one or more CSV paths plus
--output-prefix and --report. Execute it, reopen the files and record
input/script hashes. Stop after this baseline. Use English.

第一週附件與基線計算任務

檢查檔案讀取和計算內容後授權。在 Notebook 中確認執行完成，再開啟 air-daily-v1.csv。基線包含 168 行小時資料、7 行日彙總，PM2.5 沒有缺失。

儲存後的七天基線與有效小時數

2. 增加觀測，保持方法不變​

繼續同一會話，附加 air-week2.csv，保留第一份附件可用，傳送：

Read the newly attached air-week2.csv together with the original week 1.
Run the saved air-analysis.py unchanged using a new output prefix v2.
Do not overwrite the v1 files or regenerate a different analysis method.
Save air-daily-v2.csv, air-daily-v2.png and air-report-v2.md.
Compare every shared date and output field against air-daily-v1.csv.
Save air-update-check.csv and air-update-notes.md with new dates,
changed original rows, missing values and script/input hashes.
Reopen the saved results. This is a historical replay, not live data.
Use English and do not make health or causal claims.

在原分析會話中附加第二週資料

確認代理執行原指令碼，保留同一缺失值與完整性規則。若資料和方法同時改變，就難以判斷結果變化來自哪裡。

3. 檢查擴充套件後的結果​

開啟 air-daily-v2.png 和 air-daily-v2.csv。合併輸入有 336 行小時資料，沒有重複或缺失時間戳，但 1 月 11 日有一個 PM2.5 值缺失。日彙總為 14 天，均達到本例設定的至少 18 個有效小時要求。

Open-Science 中擴充套件後的十四天結果

1 月 11 日均值為 11.652 µg/m³，由 23 個有效小時計算。不能把缺失值當成零參與分母。時間戳完整也不代表測量值全部存在。

4. 與基線逐行比較​

開啟 air-update-check.csv。原來的 7 個共同日期在所有輸出欄位上完全一致，新增的只有 1 月 8—14 日。更新前後原指令碼的 SHA-256 一致。

逐行比較顯示基線日期的結果保持不變

開啟 air-update-notes.md，核對輸入身份、缺失觀測和保留的 v1 檔案。本次還獨立計算了全部 14 天的均值與有效小時數，與儲存輸出在其顯示精度內一致。

更新說明保留了程式碼未變、基線檔案與資料檢查資訊

5. 交付前核對報告日期​

檢查報告標題是否跟隨實際輸入範圍變化。初始指令碼在兩週報告中仍保留第一週標題，這個展示錯誤已在 air-analysis-reviewed.py 中修正，只改變標題模板。隨後用這一份修訂指令碼分別執行第一週和兩週資料，保留全部舊檔案。

修正後的報告標題顯示完整兩週日期

儲存的 air-daily-baseline.csv 與 air-daily-updated.csv 在每個欄位上分別與原 v1/v2 CSV 一致。air-update-verification.md 記錄同一修訂指令碼在兩次執行前後的相同雜湊，並核對兩個報告標題，區分了標籤修正和計算方法變化。

下載修訂後的 Python 指令碼、基線 CSV、更新 CSV、逐行比較、更新報告和核對記錄。使用具有 pandas、NumPy、Matplotlib 的 Python 環境，保留兩份輸入，並指定新字首：

python air-analysis-reviewed.py air-week1.csv air-week2.csv --output-prefix air-daily-rerun --report air-report-rerun.md

本例只描述一個站點的兩週歷史觀測，不用於 AQI 分級、暴露評估或干預因果判斷。若資料不變、希望改用另一種分析方法，見比較分析方法。

最後於 更新