delhi-pollutants-trends-analysis.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "_cell_guid": "b1076dfc-b9ad-4769-8c92-a6c4dae69d19",
    "_uuid": "8f2839f25d086af736a60e9eeb907d3b93b6e0e5",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:27.870511Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:27.869619Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:27.874260Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:27.873464Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.047239,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:27.874477",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:27.827238",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed\n",
    "# It is defined by the kaggle/python Docker image: https://github.com/kaggle/docker-python\n",
    "# For example, here's several helpful packages to load\n",
    "\n",
    "import numpy as np # linear algebra\n",
    "import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)\n",
    "\n",
    "# Input data files are available in the read-only \"../input/\" directory\n",
    "# For example, running this (by clicking run or pressing Shift+Enter) will list all files under the input directory\n",
    "\n",
    "import os\n",
    "for dirname, _, filenames in os.walk('/kaggle/input'):\n",
    "    for filename in filenames:\n",
    "        print(os.path.join(dirname, filename))\n",
    "\n",
    "# You can write up to 20GB to the current directory (/kaggle/working/) that gets preserved as output when you create a version using \"Save & Run All\" \n",
    "# You can also write temporary files to /kaggle/temp/, but they won't be saved outside of the current session"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:27.952127Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:27.951366Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:28.696438Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:28.696919Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.785863,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:28.697102",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:27.911239",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using Kaggle's public dataset BigQuery integration.\n",
      "Setup Complete\n",
      "Tables list: ['global_air_quality']\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>name</th>\n",
       "      <th>type</th>\n",
       "      <th>mode</th>\n",
       "      <th>description</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>location</td>\n",
       "      <td>STRING</td>\n",
       "      <td>NULLABLE</td>\n",
       "      <td>Location where data was measured</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>city</td>\n",
       "      <td>STRING</td>\n",
       "      <td>NULLABLE</td>\n",
       "      <td>City containing location</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>country</td>\n",
       "      <td>STRING</td>\n",
       "      <td>NULLABLE</td>\n",
       "      <td>Country containing measurement in 2 letter ISO...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>pollutant</td>\n",
       "      <td>STRING</td>\n",
       "      <td>NULLABLE</td>\n",
       "      <td>Name of the Pollutant being measured. Allowed ...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>value</td>\n",
       "      <td>FLOAT</td>\n",
       "      <td>NULLABLE</td>\n",
       "      <td>Latest measured value for the pollutant</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>timestamp</td>\n",
       "      <td>TIMESTAMP</td>\n",
       "      <td>NULLABLE</td>\n",
       "      <td>The datetime at which the pollutant was measur...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>unit</td>\n",
       "      <td>STRING</td>\n",
       "      <td>NULLABLE</td>\n",
       "      <td>The unit the value was measured in coded by UC...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>source_name</td>\n",
       "      <td>STRING</td>\n",
       "      <td>NULLABLE</td>\n",
       "      <td>Name of the source of the data</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>8</th>\n",
       "      <td>latitude</td>\n",
       "      <td>FLOAT</td>\n",
       "      <td>NULLABLE</td>\n",
       "      <td>Latitude in decimal degrees. Precision &gt;3 deci...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>9</th>\n",
       "      <td>longitude</td>\n",
       "      <td>FLOAT</td>\n",
       "      <td>NULLABLE</td>\n",
       "      <td>Longitude in decimal degrees. Precision &gt;3 dec...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>10</th>\n",
       "      <td>averaged_over_in_hours</td>\n",
       "      <td>FLOAT</td>\n",
       "      <td>NULLABLE</td>\n",
       "      <td>The number of hours the value was averaged over.</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                      name       type      mode  \\\n",
       "0                 location     STRING  NULLABLE   \n",
       "1                     city     STRING  NULLABLE   \n",
       "2                  country     STRING  NULLABLE   \n",
       "3                pollutant     STRING  NULLABLE   \n",
       "4                    value      FLOAT  NULLABLE   \n",
       "5                timestamp  TIMESTAMP  NULLABLE   \n",
       "6                     unit     STRING  NULLABLE   \n",
       "7              source_name     STRING  NULLABLE   \n",
       "8                 latitude      FLOAT  NULLABLE   \n",
       "9                longitude      FLOAT  NULLABLE   \n",
       "10  averaged_over_in_hours      FLOAT  NULLABLE   \n",
       "\n",
       "                                          description  \n",
       "0                    Location where data was measured  \n",
       "1                            City containing location  \n",
       "2   Country containing measurement in 2 letter ISO...  \n",
       "3   Name of the Pollutant being measured. Allowed ...  \n",
       "4             Latest measured value for the pollutant  \n",
       "5   The datetime at which the pollutant was measur...  \n",
       "6   The unit the value was measured in coded by UC...  \n",
       "7                      Name of the source of the data  \n",
       "8   Latitude in decimal degrees. Precision >3 deci...  \n",
       "9   Longitude in decimal degrees. Precision >3 dec...  \n",
       "10   The number of hours the value was averaged over.  "
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# import package with helper functions \n",
    "import bq_helper\n",
    "\n",
    "# create a helper object for this dataset\n",
    "open_aq = bq_helper.BigQueryHelper(active_project=\"bigquery-public-data\",\n",
    "                                   dataset_name=\"openaq\")\n",
    "\n",
    "print(\"Setup Complete\")\n",
    "\n",
    "# print list of tables in this dataset (there's only one!)\n",
    "print('Tables list: {}'.format(open_aq.list_tables()))\n",
    "\n",
    "open_aq.table_schema('global_air_quality')\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:28.783038Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:28.782378Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:29.102834Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:29.102343Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.370081,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:29.102973",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:28.732892",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>location</th>\n",
       "      <th>city</th>\n",
       "      <th>country</th>\n",
       "      <th>pollutant</th>\n",
       "      <th>value</th>\n",
       "      <th>timestamp</th>\n",
       "      <th>unit</th>\n",
       "      <th>source_name</th>\n",
       "      <th>latitude</th>\n",
       "      <th>longitude</th>\n",
       "      <th>averaged_over_in_hours</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>BTM Layout, Bengaluru - KSPCB</td>\n",
       "      <td>Bengaluru</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>co</td>\n",
       "      <td>910.00</td>\n",
       "      <td>2018-02-22 03:00:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>12.912811</td>\n",
       "      <td>77.60922</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>BTM Layout, Bengaluru - KSPCB</td>\n",
       "      <td>Bengaluru</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>no2</td>\n",
       "      <td>131.87</td>\n",
       "      <td>2018-02-22 03:00:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>12.912811</td>\n",
       "      <td>77.60922</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>BTM Layout, Bengaluru - KSPCB</td>\n",
       "      <td>Bengaluru</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>o3</td>\n",
       "      <td>15.57</td>\n",
       "      <td>2018-02-22 03:00:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>12.912811</td>\n",
       "      <td>77.60922</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>BTM Layout, Bengaluru - KSPCB</td>\n",
       "      <td>Bengaluru</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>pm25</td>\n",
       "      <td>45.62</td>\n",
       "      <td>2018-02-22 03:00:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>12.912811</td>\n",
       "      <td>77.60922</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>BTM Layout, Bengaluru - KSPCB</td>\n",
       "      <td>Bengaluru</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>so2</td>\n",
       "      <td>4.49</td>\n",
       "      <td>2018-02-22 03:00:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>12.912811</td>\n",
       "      <td>77.60922</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                        location       city country pollutant   value  \\\n",
       "0  BTM Layout, Bengaluru - KSPCB  Bengaluru      IN        co  910.00   \n",
       "1  BTM Layout, Bengaluru - KSPCB  Bengaluru      IN       no2  131.87   \n",
       "2  BTM Layout, Bengaluru - KSPCB  Bengaluru      IN        o3   15.57   \n",
       "3  BTM Layout, Bengaluru - KSPCB  Bengaluru      IN      pm25   45.62   \n",
       "4  BTM Layout, Bengaluru - KSPCB  Bengaluru      IN       so2    4.49   \n",
       "\n",
       "                  timestamp   unit source_name   latitude  longitude  \\\n",
       "0 2018-02-22 03:00:00+00:00  µg/m³        CPCB  12.912811   77.60922   \n",
       "1 2018-02-22 03:00:00+00:00  µg/m³        CPCB  12.912811   77.60922   \n",
       "2 2018-02-22 03:00:00+00:00  µg/m³        CPCB  12.912811   77.60922   \n",
       "3 2018-02-22 03:00:00+00:00  µg/m³        CPCB  12.912811   77.60922   \n",
       "4 2018-02-22 03:00:00+00:00  µg/m³        CPCB  12.912811   77.60922   \n",
       "\n",
       "   averaged_over_in_hours  \n",
       "0                    0.25  \n",
       "1                    0.25  \n",
       "2                    0.25  \n",
       "3                    0.25  \n",
       "4                    0.25  "
      ]
     },
     "execution_count": 3,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "open_aq.head('global_air_quality')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:29.181953Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:29.181293Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:29.184525Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:29.183955Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.045575,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:29.184669",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:29.139094",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def run_query(query , client):\n",
    "    if (client.estimate_query_size(query) >= 1):\n",
    "        return \"Query too big!\"\n",
    "    else:\n",
    "        return client.query_to_pandas_safe(query)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:29.265673Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:29.264381Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:31.106535Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:31.105922Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 1.885716,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:31.106683",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:29.220967",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>COUNTRY</th>\n",
       "      <th>TOTAL_ENTRIES</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>US</td>\n",
       "      <td>3723</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>ES</td>\n",
       "      <td>2123</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>FR</td>\n",
       "      <td>1608</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>1531</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>DE</td>\n",
       "      <td>1455</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>93</th>\n",
       "      <td>GN</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>94</th>\n",
       "      <td>CR</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>95</th>\n",
       "      <td>TM</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>96</th>\n",
       "      <td>TJ</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>97</th>\n",
       "      <td>LA</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>98 rows × 2 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   COUNTRY  TOTAL_ENTRIES\n",
       "0       US           3723\n",
       "1       ES           2123\n",
       "2       FR           1608\n",
       "3       IN           1531\n",
       "4       DE           1455\n",
       "..     ...            ...\n",
       "93      GN              1\n",
       "94      CR              1\n",
       "95      TM              1\n",
       "96      TJ              1\n",
       "97      LA              1\n",
       "\n",
       "[98 rows x 2 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "query = \"\"\"\n",
    "        SELECT COUNTRY , COUNT(1) AS TOTAL_ENTRIES\n",
    "        FROM `bigquery-public-data.openaq.global_air_quality`\n",
    "        GROUP BY COUNTRY\n",
    "        ORDER BY TOTAL_ENTRIES DESC;\n",
    "\"\"\"\n",
    "run_query(query,open_aq)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:31.189207Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:31.188317Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:32.948612Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:32.948071Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 1.805179,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:32.948761",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:31.143582",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>CITY</th>\n",
       "      <th>TOTAL_ENTRIES</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>Phoenix-Mesa-Scottsdale</td>\n",
       "      <td>88</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>Houston</td>\n",
       "      <td>82</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>Los Angeles-Long Beach-Santa Ana</td>\n",
       "      <td>68</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>Riverside-San Bernardino-Ontario</td>\n",
       "      <td>60</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>New York-Northern New Jersey-Long Island</td>\n",
       "      <td>60</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>776</th>\n",
       "      <td>Kalispell</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>777</th>\n",
       "      <td>YUKON-KOYUKUK</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>778</th>\n",
       "      <td>Atlanta</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>779</th>\n",
       "      <td>Mammoth Cave NP</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>780</th>\n",
       "      <td>Moscow</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>781 rows × 2 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                                         CITY  TOTAL_ENTRIES\n",
       "0                     Phoenix-Mesa-Scottsdale             88\n",
       "1                                     Houston             82\n",
       "2            Los Angeles-Long Beach-Santa Ana             68\n",
       "3            Riverside-San Bernardino-Ontario             60\n",
       "4    New York-Northern New Jersey-Long Island             60\n",
       "..                                        ...            ...\n",
       "776                                 Kalispell              1\n",
       "777                             YUKON-KOYUKUK              1\n",
       "778                                   Atlanta              1\n",
       "779                           Mammoth Cave NP              1\n",
       "780                                    Moscow              1\n",
       "\n",
       "[781 rows x 2 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "query = \"\"\"\n",
    "        SELECT CITY, COUNT(1) AS TOTAL_ENTRIES\n",
    "        FROM `bigquery-public-data.openaq.global_air_quality`\n",
    "        WHERE country = 'US'\n",
    "        GROUP BY CITY\n",
    "        ORDER BY TOTAL_ENTRIES DESC\n",
    "\"\"\"\n",
    "run_query(query,open_aq)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:33.031739Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:33.031082Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:35.212711Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:35.212208Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 2.226382,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:35.212868",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:32.986486",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>CITY</th>\n",
       "      <th>TOTAL_ENTRIES</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>247</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>Bengaluru</td>\n",
       "      <td>44</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>Kolkata</td>\n",
       "      <td>41</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>Patna</td>\n",
       "      <td>39</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>Faridabad</td>\n",
       "      <td>30</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>160</th>\n",
       "      <td>Navi Mumbai</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>161</th>\n",
       "      <td>S.E. POLICE CONTROL ROOM</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>162</th>\n",
       "      <td>Collectorate Campus</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>163</th>\n",
       "      <td>Birla Colony Campus</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>164</th>\n",
       "      <td>Satna</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>165 rows × 2 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                         CITY  TOTAL_ENTRIES\n",
       "0                       Delhi            247\n",
       "1                   Bengaluru             44\n",
       "2                     Kolkata             41\n",
       "3                       Patna             39\n",
       "4                   Faridabad             30\n",
       "..                        ...            ...\n",
       "160               Navi Mumbai              4\n",
       "161  S.E. POLICE CONTROL ROOM              4\n",
       "162       Collectorate Campus              4\n",
       "163       Birla Colony Campus              4\n",
       "164                     Satna              4\n",
       "\n",
       "[165 rows x 2 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "query = \"\"\"\n",
    "        SELECT CITY, COUNT(1) AS TOTAL_ENTRIES\n",
    "        FROM `bigquery-public-data.openaq.global_air_quality`\n",
    "        WHERE country = 'IN'\n",
    "        GROUP BY CITY\n",
    "        ORDER BY TOTAL_ENTRIES DESC\n",
    "\"\"\"\n",
    "run_query(query,open_aq)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.037834,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:35.288943",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:35.251109",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "For the purpose of this project , we are focusing only on Delhi."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:35.372444Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:35.371740Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:37.175576Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:37.176164Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 1.849136,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:37.176357",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:35.327221",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>CITY</th>\n",
       "      <th>TOTAL_ENTRIES</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>247</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>New Delhi</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "        CITY  TOTAL_ENTRIES\n",
       "0      Delhi            247\n",
       "1  New Delhi              6"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "query = \"\"\"\n",
    "        SELECT CITY, COUNT(1) AS TOTAL_ENTRIES\n",
    "        FROM `bigquery-public-data.openaq.global_air_quality`\n",
    "        WHERE CITY LIKE '%Delhi%'\n",
    "        GROUP BY CITY\n",
    "        ORDER BY TOTAL_ENTRIES DESC;\n",
    "\"\"\"\n",
    "run_query(query,open_aq)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.039077,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:37.254645",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:37.215568",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "New Delhi and Delhi are the same city hence we will need to change new delhi to delhi in the final dataset we obtain."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:37.339921Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:37.339205Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:38.880711Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:38.881205Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 1.587716,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:38.881418",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:37.293702",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>CITY</th>\n",
       "      <th>LAST_RECORDED_YEAR</th>\n",
       "      <th>FIRST_RECORDED_YEAR</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>New Delhi</td>\n",
       "      <td>2020</td>\n",
       "      <td>2020</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>2020</td>\n",
       "      <td>2015</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "        CITY  LAST_RECORDED_YEAR  FIRST_RECORDED_YEAR\n",
       "0  New Delhi                2020                 2020\n",
       "1      Delhi                2020                 2015"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "query = \"\"\"\n",
    "        SELECT CITY , MAX(EXTRACT(YEAR FROM TIMESTAMP)) AS LAST_RECORDED_YEAR , MIN(EXTRACT(YEAR FROM TIMESTAMP)) AS FIRST_RECORDED_YEAR\n",
    "        FROM `bigquery-public-data.openaq.global_air_quality`\n",
    "        WHERE CITY LIKE '%Delhi%'\n",
    "        GROUP BY CITY\n",
    "\"\"\"\n",
    "run_query(query,open_aq)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.04147,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:38.964219",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:38.922749",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "From this we can see that we have a total record of 5 years. This is more than sufficient for our analysis."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:39.050011Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:39.048912Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:40.521049Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:40.521681Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 1.517156,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:40.521901",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:39.004745",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>LOCATION</th>\n",
       "      <th>TOTAL_ENTRIES</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>R K Puram</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>NSIT Dwarka</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>Income Tax Office</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>Income Tax Office, Delhi - CPCB</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>Mandir Marg</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>8</th>\n",
       "      <td>Shadipur</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>9</th>\n",
       "      <td>Punjabi Bagh</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>10</th>\n",
       "      <td>Civil Lines</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>11</th>\n",
       "      <td>IHBAS, Delhi - CPCB</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>12</th>\n",
       "      <td>Delhi Technological University, Delhi - CPCB</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>13</th>\n",
       "      <td>Delhi College Of Engineering</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>14</th>\n",
       "      <td>Aya Nagar, Delhi - IMD</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>15</th>\n",
       "      <td>Dr. Karni Singh Shooting Range, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>16</th>\n",
       "      <td>Okhla Phase-2, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>17</th>\n",
       "      <td>Sri Aurobindo Marg, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>18</th>\n",
       "      <td>Sirifort, Delhi - CPCB</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>19</th>\n",
       "      <td>CRRI Mathura Road, Delhi - IMD</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>20</th>\n",
       "      <td>IGI Airport (T3), Delhi - IMD</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21</th>\n",
       "      <td>R K Puram, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>22</th>\n",
       "      <td>Nehru Nagar, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>23</th>\n",
       "      <td>Najafgarh, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>24</th>\n",
       "      <td>Lodhi Road, Delhi - IMD</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>25</th>\n",
       "      <td>NSIT Dwarka, Delhi - CPCB</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>26</th>\n",
       "      <td>ITO, Delhi - CPCB</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>27</th>\n",
       "      <td>ITO, New Delhi - CPCB</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>28</th>\n",
       "      <td>Mandir Marg, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>29</th>\n",
       "      <td>Pusa, Delhi - IMD</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>30</th>\n",
       "      <td>Pusa, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>31</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>32</th>\n",
       "      <td>Shadipur, Delhi - CPCB</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>33</th>\n",
       "      <td>East Arjun Nagar, Delhi - CPCB</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>34</th>\n",
       "      <td>North Campus, DU, Delhi - IMD</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>35</th>\n",
       "      <td>Punjabi Bagh, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>36</th>\n",
       "      <td>IHBAS, Dilshad Garden, Delhi - CPCB</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>37</th>\n",
       "      <td>Mundka, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>38</th>\n",
       "      <td>Ashok Vihar, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>39</th>\n",
       "      <td>Wazirpur, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>40</th>\n",
       "      <td>Sonia Vihar, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>41</th>\n",
       "      <td>Burari Crossing, Delhi - IMD</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>42</th>\n",
       "      <td>Rohini, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>43</th>\n",
       "      <td>Jahangirpuri, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>44</th>\n",
       "      <td>DTU, Delhi - CPCB</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>45</th>\n",
       "      <td>Bawana, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>46</th>\n",
       "      <td>Narela, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>47</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>48</th>\n",
       "      <td>Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                                        LOCATION  TOTAL_ENTRIES\n",
       "0                 Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC               6\n",
       "1                                    IGI Airport              5\n",
       "2                                      R K Puram              6\n",
       "3                                    NSIT Dwarka              5\n",
       "4                              Income Tax Office              2\n",
       "5                Income Tax Office, Delhi - CPCB              3\n",
       "6                                    Mandir Marg              6\n",
       "7                                    Anand Vihar              6\n",
       "8                                       Shadipur              5\n",
       "9                                   Punjabi Bagh              6\n",
       "10                                   Civil Lines              4\n",
       "11                           IHBAS, Delhi - CPCB              4\n",
       "12  Delhi Technological University, Delhi - CPCB              2\n",
       "13                  Delhi College Of Engineering              1\n",
       "14                        Aya Nagar, Delhi - IMD              5\n",
       "15  Dr. Karni Singh Shooting Range, Delhi - DPCC              6\n",
       "16                   Okhla Phase-2, Delhi - DPCC              6\n",
       "17              Sri Aurobindo Marg, Delhi - DPCC              6\n",
       "18                        Sirifort, Delhi - CPCB              6\n",
       "19                CRRI Mathura Road, Delhi - IMD              5\n",
       "20                 IGI Airport (T3), Delhi - IMD              5\n",
       "21                       R K Puram, Delhi - DPCC              6\n",
       "22                     Nehru Nagar, Delhi - DPCC              6\n",
       "23                       Najafgarh, Delhi - DPCC              6\n",
       "24                       Lodhi Road, Delhi - IMD              5\n",
       "25                     NSIT Dwarka, Delhi - CPCB              5\n",
       "26                             ITO, Delhi - CPCB              6\n",
       "27                         ITO, New Delhi - CPCB              6\n",
       "28                     Mandir Marg, Delhi - DPCC              6\n",
       "29                             Pusa, Delhi - IMD              5\n",
       "30                            Pusa, Delhi - DPCC              1\n",
       "31                     Anand Vihar, Delhi - DPCC              6\n",
       "32                        Shadipur, Delhi - CPCB              6\n",
       "33                East Arjun Nagar, Delhi - CPCB              3\n",
       "34                 North Campus, DU, Delhi - IMD              5\n",
       "35                    Punjabi Bagh, Delhi - DPCC              6\n",
       "36           IHBAS, Dilshad Garden, Delhi - CPCB              5\n",
       "37                          Mundka, Delhi - DPCC              6\n",
       "38                     Ashok Vihar, Delhi - DPCC              6\n",
       "39                        Wazirpur, Delhi - DPCC              6\n",
       "40                     Sonia Vihar, Delhi - DPCC              6\n",
       "41                  Burari Crossing, Delhi - IMD              5\n",
       "42                          Rohini, Delhi - DPCC              6\n",
       "43                    Jahangirpuri, Delhi - DPCC              6\n",
       "44                             DTU, Delhi - CPCB              6\n",
       "45                          Bawana, Delhi - DPCC              5\n",
       "46                          Narela, Delhi - DPCC              6\n",
       "47                 Anand Vihar, New Delhi - DPCC              6\n",
       "48                Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC              6"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "query = \"\"\"\n",
    "        SELECT LOCATION , COUNT(1) AS TOTAL_ENTRIES \n",
    "        FROM `bigquery-public-data.openaq.global_air_quality`\n",
    "        WHERE CITY LIKE '%Delhi%'\n",
    "        GROUP BY LOCATION\n",
    "\n",
    "\"\"\"\n",
    "run_query(query,open_aq)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.040298,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:40.603763",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:40.563465",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "We can clearly see from this that the locations are scattered all over Delhi. Let's obtain a dataframe with all the coordinates of the given stations."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:40.691689Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:40.691025Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:42.341106Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:42.341700Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 1.697666,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:42.341883",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:40.644217",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>LOCATION</th>\n",
       "      <th>LATITUDE</th>\n",
       "      <th>LONGITUDE</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>28.571028</td>\n",
       "      <td>77.0719</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>28.560000</td>\n",
       "      <td>77.0940</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>R K Puram</td>\n",
       "      <td>28.564800</td>\n",
       "      <td>77.1744</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>NSIT Dwarka</td>\n",
       "      <td>28.591000</td>\n",
       "      <td>77.0500</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>Income Tax Office</td>\n",
       "      <td>28.623500</td>\n",
       "      <td>77.2494</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                         LOCATION   LATITUDE  LONGITUDE\n",
       "0  Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC   28.571028    77.0719\n",
       "1                     IGI Airport  28.560000    77.0940\n",
       "2                       R K Puram  28.564800    77.1744\n",
       "3                     NSIT Dwarka  28.591000    77.0500\n",
       "4               Income Tax Office  28.623500    77.2494"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "query = \"\"\"\n",
    "        SELECT DISTINCT LOCATION , LATITUDE , LONGITUDE \n",
    "        FROM `bigquery-public-data.openaq.global_air_quality`\n",
    "        WHERE CITY LIKE '%Delhi%'\n",
    "\"\"\"\n",
    "aq_stations_delhi = run_query(query,open_aq)\n",
    "aq_stations_delhi.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.040614,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:42.423518",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:42.382904",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "We might add to this dataset in future. For now , let's plot all the stations on a map, shall we?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:42.513607Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:42.512771Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:42.888071Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:42.887508Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.422878,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:42.888238",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:42.465360",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div style=\"width:100%;\"><div style=\"position:relative;width:100%;height:0;padding-bottom:60%;\"><span style=\"color:#565656\">Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook</span><iframe src=\"about:blank\" style=\"position:absolute;width:100%;height:100%;left:0;top:0;border:none !important;\" data-html=%3C%21DOCTYPE%20html%3E%0A%3Chead%3E%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%3Cmeta%20http-equiv%3D%22content-type%22%20content%3D%22text/html%3B%20charset%3DUTF-8%22%20/%3E%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cscript%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20L_NO_TOUCH%20%3D%20false%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20L_DISABLE_3D%20%3D%20false%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/script%3E%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%3Cstyle%3Ehtml%2C%20body%20%7Bwidth%3A%20100%25%3Bheight%3A%20100%25%3Bmargin%3A%200%3Bpadding%3A%200%3B%7D%3C/style%3E%0A%20%20%20%20%3Cstyle%3E%23map%20%7Bposition%3Aabsolute%3Btop%3A0%3Bbottom%3A0%3Bright%3A0%3Bleft%3A0%3B%7D%3C/style%3E%0A%20%20%20%20%3Cscript%20src%3D%22https%3A//cdn.jsdelivr.net/npm/leaflet%401.6.0/dist/leaflet.js%22%3E%3C/script%3E%0A%20%20%20%20%3Cscript%20src%3D%22https%3A//code.jquery.com/jquery-1.12.4.min.js%22%3E%3C/script%3E%0A%20%20%20%20%3Cscript%20src%3D%22https%3A//maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.2.0/js/bootstrap.min.js%22%3E%3C/script%3E%0A%20%20%20%20%3Cscript%20src%3D%22https%3A//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Leaflet.awesome-markers/2.0.2/leaflet.awesome-markers.js%22%3E%3C/script%3E%0A%20%20%20%20%3Clink%20rel%3D%22stylesheet%22%20href%3D%22https%3A//cdn.jsdelivr.net/npm/leaflet%401.6.0/dist/leaflet.css%22/%3E%0A%20%20%20%20%3Clink%20rel%3D%22stylesheet%22%20href%3D%22https%3A//maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.2.0/css/bootstrap.min.css%22/%3E%0A%20%20%20%20%3Clink%20rel%3D%22stylesheet%22%20href%3D%22https%3A//maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.2.0/css/bootstrap-theme.min.css%22/%3E%0A%20%20%20%20%3Clink%20rel%3D%22stylesheet%22%20href%3D%22https%3A//maxcdn.bootstrapcdn.com/font-awesome/4.6.3/css/font-awesome.min.css%22/%3E%0A%20%20%20%20%3Clink%20rel%3D%22stylesheet%22%20href%3D%22https%3A//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Leaflet.awesome-markers/2.0.2/leaflet.awesome-markers.css%22/%3E%0A%20%20%20%20%3Clink%20rel%3D%22stylesheet%22%20href%3D%22https%3A//cdn.jsdelivr.net/gh/python-visualization/folium/folium/templates/leaflet.awesome.rotate.min.css%22/%3E%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cmeta%20name%3D%22viewport%22%20content%3D%22width%3Ddevice-width%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20initial-scale%3D1.0%2C%20maximum-scale%3D1.0%2C%20user-scalable%3Dno%22%20/%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cstyle%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20position%3A%20relative%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3A%20100.0%25%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3A%20100.0%25%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20left%3A%200.0%25%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20top%3A%200.0%25%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/style%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%3C/head%3E%0A%3Cbody%3E%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22folium-map%22%20id%3D%22map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%22%20%3E%3C/div%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%3C/body%3E%0A%3Cscript%3E%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%20%3D%20L.map%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20center%3A%20%5B28.7041%2C%2077.1025%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20crs%3A%20L.CRS.EPSG3857%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20zoom%3A%2010%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20zoomControl%3A%20true%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20preferCanvas%3A%20false%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20tile_layer_087fba53c5574d4084ca8ca3aaa23f81%20%3D%20L.tileLayer%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22https%3A//%7Bs%7D.tile.openstreetmap.org/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22attribution%22%3A%20%22Data%20by%20%5Cu0026copy%3B%20%5Cu003ca%20href%3D%5C%22http%3A//openstreetmap.org%5C%22%5Cu003eOpenStreetMap%5Cu003c/a%5Cu003e%2C%20under%20%5Cu003ca%20href%3D%5C%22http%3A//www.openstreetmap.org/copyright%5C%22%5Cu003eODbL%5Cu003c/a%5Cu003e.%22%2C%20%22detectRetina%22%3A%20false%2C%20%22maxNativeZoom%22%3A%2018%2C%20%22maxZoom%22%3A%2018%2C%20%22minZoom%22%3A%200%2C%20%22noWrap%22%3A%20false%2C%20%22opacity%22%3A%201%2C%20%22subdomains%22%3A%20%22abc%22%2C%20%22tms%22%3A%20false%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_0823b71e2d6344f89b1163bae906ae9c%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.571028%2C%2077.0719%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_0823b71e2d6344f89b1163bae906ae9c.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Dwarka-Sector%208%2C%20Delhi%20-%20DPCC%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_2eb0d15fc3c540649eb1328e879cf3c2%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.56%2C%2077.094%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_2eb0d15fc3c540649eb1328e879cf3c2.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20IGI%20Airport%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_b9c9e0059b424801b804c37dff7fed2c%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.5648%2C%2077.1744%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_b9c9e0059b424801b804c37dff7fed2c.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20R%20K%20Puram%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_b994ace1ef87447fa5554e25171e0290%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.591%2C%2077.05%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_b994ace1ef87447fa5554e25171e0290.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20NSIT%20Dwarka%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_db4bba22658e4a4581558e8d36ce1e69%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.6235%2C%2077.2494%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_db4bba22658e4a4581558e8d36ce1e69.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Income%20Tax%20Office%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_7416d2992dba40bbbfb8505ba87dbf1f%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.6235%2C%2077.2494%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_7416d2992dba40bbbfb8505ba87dbf1f.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Income%20Tax%20Office%2C%20Delhi%20-%20CPCB%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_68f32c8b47654d169e59672cd0e30899%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.6341%2C%2077.2005%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_68f32c8b47654d169e59672cd0e30899.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Mandir%20Marg%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_51535d49d861430dbf40bb69c8c86deb%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.6508%2C%2077.3152%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_51535d49d861430dbf40bb69c8c86deb.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Anand%20Vihar%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_b9b3414669b74af4a3d865c6f820564e%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.6517%2C%2077.1581%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_b9b3414669b74af4a3d865c6f820564e.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Shadipur%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_e50df033195d404e8d3c3d18c53b6778%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.6683%2C%2077.1167%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_e50df033195d404e8d3c3d18c53b6778.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Punjabi%20Bagh%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_cbc556c4fec540fa91319d79e143a6e8%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.6787%2C%2077.2262%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_cbc556c4fec540fa91319d79e143a6e8.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Civil%20Lines%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_9df31b1aea0b4a60bb5f76d389ac4b2b%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.6821%2C%2077.305%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_9df31b1aea0b4a60bb5f76d389ac4b2b.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20IHBAS%2C%20Delhi%20-%20CPCB%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_bd77d4955afe43c1aacabb6ab7e89fee%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.744%2C%2077.12%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_bd77d4955afe43c1aacabb6ab7e89fee.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Delhi%20Technological%20University%2C%20Delhi%20-%20CPCB%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_1efcdacc03264f0cb80e3e0a85b0ce84%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.744%2C%2077.12%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_1efcdacc03264f0cb80e3e0a85b0ce84.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Delhi%20College%20Of%20Engineering%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_f719bc38a3ab485b9e898cbf9b21725f%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.470692%2C%2077.10994%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_f719bc38a3ab485b9e898cbf9b21725f.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Aya%20Nagar%2C%20Delhi%20-%20IMD%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_3853eaf872064ebf87a5bc5ac043b6c4%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.498571%2C%2077.26484%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_3853eaf872064ebf87a5bc5ac043b6c4.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Dr.%20Karni%20Singh%20Shooting%20Range%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_daef1f4046b9485ebe0fa6eb2d1520c5%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.530785%2C%2077.271255%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_daef1f4046b9485ebe0fa6eb2d1520c5.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Okhla%20Phase-2%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_404d1431fb9448e1b730b65494edfa30%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.531345%2C%2077.190155%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_404d1431fb9448e1b730b65494edfa30.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Sri%20Aurobindo%20Marg%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_bd332376c65946bd911187c85830ad88%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.550425%2C%2077.215935%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_bd332376c65946bd911187c85830ad88.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Sirifort%2C%20Delhi%20-%20CPCB%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_5749a2e1109a4fdfb311c9d3f370f02c%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.5512%2C%2077.273575%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_5749a2e1109a4fdfb311c9d3f370f02c.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20CRRI%20Mathura%20Road%2C%20Delhi%20-%20IMD%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_30e0f70f20ea43878aacfd8cc8c7bad3%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.562777%2C%2077.118004%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_30e0f70f20ea43878aacfd8cc8c7bad3.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20IGI%20Airport%20%28T3%29%2C%20Delhi%20-%20IMD%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_f35b2caf830741b196b0852b34fc55eb%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.563263%2C%2077.186935%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_f35b2caf830741b196b0852b34fc55eb.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20R%20K%20Puram%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_3705c698f2ba40e8be102b9e8be023b5%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.56789%2C%2077.25052%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_3705c698f2ba40e8be102b9e8be023b5.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Nehru%20Nagar%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_43e0d5a510ca4c9895b5c7fd9c7e94a5%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.570173%2C%2076.93376%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_43e0d5a510ca4c9895b5c7fd9c7e94a5.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Najafgarh%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_70fbfb68c21748b5a590d487c9d167c3%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.591824%2C%2077.22731%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_70fbfb68c21748b5a590d487c9d167c3.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Lodhi%20Road%2C%20Delhi%20-%20IMD%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_40b1c2ffb0b9435699d046d4905414b9%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.60909%2C%2077.03254%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_40b1c2ffb0b9435699d046d4905414b9.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20NSIT%20Dwarka%2C%20Delhi%20-%20CPCB%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_e0e6d7435ffb41cd944d0205c77972af%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.628624%2C%2077.24106%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_e0e6d7435ffb41cd944d0205c77972af.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ITO%2C%20Delhi%20-%20CPCB%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_92dca3646d434f2692169f1dcfee6dcf%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.631695%2C%2077.249435%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_92dca3646d434f2692169f1dcfee6dcf.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ITO%2C%20New%20Delhi%20-%20CPCB%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_05d347c573fb4bdc8a13e959f32d52b7%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.636429%2C%2077.201065%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_05d347c573fb4bdc8a13e959f32d52b7.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Mandir%20Marg%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_494a4b082d7b48929b60926f68b1dc04%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.639645%2C%2077.14626%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_494a4b082d7b48929b60926f68b1dc04.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Pusa%2C%20Delhi%20-%20IMD%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_3bcd8b049aea4192a667d26c97f2db39%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.639645%2C%2077.14626%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_3bcd8b049aea4192a667d26c97f2db39.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Pusa%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_324e55d5706e49f780c283ded34c983f%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.646835%2C%2077.31603%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_324e55d5706e49f780c283ded34c983f.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Anand%20Vihar%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_4af1b8a70eb84b20909ae7410614bf32%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.651478%2C%2077.14731%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_4af1b8a70eb84b20909ae7410614bf32.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Shadipur%2C%20Delhi%20-%20CPCB%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_f18c7767ccac45b28a5a4f174a1c3caf%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.655935%2C%2077.29491%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_f18c7767ccac45b28a5a4f174a1c3caf.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20East%20Arjun%20Nagar%2C%20Delhi%20-%20CPCB%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_47da7e00d32d451985a1c6f6f716c04e%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.657381%2C%2077.15855%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_47da7e00d32d451985a1c6f6f716c04e.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20North%20Campus%2C%20DU%2C%20Delhi%20-%20IMD%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_2f405de1b244405e9134903e8bc48385%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.674046%2C%2077.13102%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_2f405de1b244405e9134903e8bc48385.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Punjabi%20Bagh%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_b9b30c34256644e39289bacc0ec434db%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.681173%2C%2077.30252%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_b9b30c34256644e39289bacc0ec434db.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20IHBAS%2C%20Dilshad%20Garden%2C%20Delhi%20-%20CPCB%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_c83f70e5f5504d85a7c40d2cd988c2c2%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.684677%2C%2077.07658%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_c83f70e5f5504d85a7c40d2cd988c2c2.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Mundka%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_928de7017d5e486aa22dc9cae0607a7c%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.695381%2C%2077.18166%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_928de7017d5e486aa22dc9cae0607a7c.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Ashok%20Vihar%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_9929710a4f564999a3076c316147d483%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.699793%2C%2077.16545%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_9929710a4f564999a3076c316147d483.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Wazirpur%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_6e73fbe119a94da582504ed9174826a0%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.710508%2C%2077.24948%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_6e73fbe119a94da582504ed9174826a0.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Sonia%20Vihar%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_b18b5c48920d494f9490bbd4ef9c4bd3%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.72565%2C%2077.20116%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_b18b5c48920d494f9490bbd4ef9c4bd3.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Burari%20Crossing%2C%20Delhi%20-%20IMD%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_3d88439921e544a0b13a1fc864b17e74%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.732529%2C%2077.11992%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_3d88439921e544a0b13a1fc864b17e74.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Rohini%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_80e80d59d77e44008f56eee1fe143c00%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.73282%2C%2077.17063%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_80e80d59d77e44008f56eee1fe143c00.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Jahangirpuri%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_43ef1685d37e4cc3a58d255d95e34f6a%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.75005%2C%2077.11126%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_43ef1685d37e4cc3a58d255d95e34f6a.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20DTU%2C%20Delhi%20-%20CPCB%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_121b31e724914588ba49ebfef0740a80%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.7762%2C%2077.05107%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_121b31e724914588ba49ebfef0740a80.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Bawana%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_b7d32dd3ae1344eeac2f804997080030%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.822836%2C%2077.10198%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_b7d32dd3ae1344eeac2f804997080030.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Narela%2C%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_e88e5ecb3bbc409c891570ed5daa063f%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.65274%2C%2077.29779%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_e88e5ecb3bbc409c891570ed5daa063f.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Anand%20Vihar%2C%20New%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var%20marker_f5b03ac8c85d4729bcf3eaad0edfa506%20%3D%20L.marker%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B28.667086%2C%2077.13013%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22fillColor%22%3A%20%22red%22%2C%20%22radius%22%3A%208%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29.addTo%28map_5366181663ce4d32b05f9ba223088132%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_f5b03ac8c85d4729bcf3eaad0edfa506.bindTooltip%28%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%60%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Punjabi%20Bagh%2C%20New%20Delhi%20-%20DPCC%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C/div%3E%60%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22sticky%22%3A%20true%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%29%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%0A%3C/script%3E onload=\"this.contentDocument.open();this.contentDocument.write(    decodeURIComponent(this.getAttribute('data-html')));this.contentDocument.close();\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe></div></div>"
      ],
      "text/plain": [
       "<folium.folium.Map at 0x7f9b72e8a890>"
      ]
     },
     "execution_count": 12,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import folium \n",
    "map_delhi_stations = folium.Map(location= [28.7041,77.1025] , zoom_start = 10)\n",
    "latlong = [(row['LATITUDE'],row['LONGITUDE'],row['LOCATION']) for _,row in aq_stations_delhi.iterrows()]\n",
    "for coord in latlong:\n",
    "    folium.Marker( location=[ coord[0], coord[1] ],tooltip=coord[2], fill_color='red', radius=8 ).add_to( map_delhi_stations )\n",
    "map_delhi_stations"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.041982,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:42.972969",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:42.930987",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "Let's obtain the complete dataset now!"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:43.066088Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:43.065393Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:44.555900Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:44.555248Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 1.541067,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:44.556071",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:43.015004",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "query = \"\"\"\n",
    "        SELECT * FROM `bigquery-public-data.openaq.global_air_quality`\n",
    "        WHERE CITY LIKE '%Delhi%'\n",
    "        ORDER BY EXTRACT(YEAR FROM TIMESTAMP);\n",
    "        \"\"\"\n",
    "delhi_data = run_query(query , open_aq)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:44.663875Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:44.662864Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:44.668561Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:44.667856Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.069365,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:44.668727",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:44.599362",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>location</th>\n",
       "      <th>city</th>\n",
       "      <th>country</th>\n",
       "      <th>pollutant</th>\n",
       "      <th>value</th>\n",
       "      <th>timestamp</th>\n",
       "      <th>unit</th>\n",
       "      <th>source_name</th>\n",
       "      <th>latitude</th>\n",
       "      <th>longitude</th>\n",
       "      <th>averaged_over_in_hours</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>co</td>\n",
       "      <td>910.00</td>\n",
       "      <td>2015-07-10 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>28.56</td>\n",
       "      <td>77.094</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>no2</td>\n",
       "      <td>39.18</td>\n",
       "      <td>2015-07-10 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>28.56</td>\n",
       "      <td>77.094</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>o3</td>\n",
       "      <td>61.66</td>\n",
       "      <td>2015-07-10 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>28.56</td>\n",
       "      <td>77.094</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>pm10</td>\n",
       "      <td>1.05</td>\n",
       "      <td>2015-07-10 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>28.56</td>\n",
       "      <td>77.094</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>pm25</td>\n",
       "      <td>56.82</td>\n",
       "      <td>2015-07-10 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>28.56</td>\n",
       "      <td>77.094</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "      location   city country pollutant   value                 timestamp  \\\n",
       "0  IGI Airport  Delhi      IN        co  910.00 2015-07-10 06:30:00+00:00   \n",
       "1  IGI Airport  Delhi      IN       no2   39.18 2015-07-10 06:30:00+00:00   \n",
       "2  IGI Airport  Delhi      IN        o3   61.66 2015-07-10 06:30:00+00:00   \n",
       "3  IGI Airport  Delhi      IN      pm10    1.05 2015-07-10 06:30:00+00:00   \n",
       "4  IGI Airport  Delhi      IN      pm25   56.82 2015-07-10 06:30:00+00:00   \n",
       "\n",
       "    unit source_name  latitude  longitude  averaged_over_in_hours  \n",
       "0  µg/m³        CPCB     28.56     77.094                    0.25  \n",
       "1  µg/m³        CPCB     28.56     77.094                    0.25  \n",
       "2  µg/m³        CPCB     28.56     77.094                    0.25  \n",
       "3  µg/m³        CPCB     28.56     77.094                    0.25  \n",
       "4  µg/m³        CPCB     28.56     77.094                    0.25  "
      ]
     },
     "execution_count": 14,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "delhi_data.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:44.761379Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:44.759935Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:44.772460Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:44.773068Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.061435,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:44.773306",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:44.711871",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "location : 0\n",
      "city : 0\n",
      "country : 0\n",
      "pollutant : 0\n",
      "value : 0\n",
      "timestamp : 0\n",
      "unit : 0\n",
      "source_name : 0\n",
      "latitude : 0\n",
      "longitude : 0\n",
      "averaged_over_in_hours : 1\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for i in delhi_data.columns:\n",
    "    print(i,\":\",delhi_data[str(i)].isnull().sum())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:44.868881Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:44.868267Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:44.893664Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:44.894254Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.076479,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:44.894464",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:44.817985",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>value</th>\n",
       "      <th>latitude</th>\n",
       "      <th>longitude</th>\n",
       "      <th>averaged_over_in_hours</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>count</th>\n",
       "      <td>253.000000</td>\n",
       "      <td>253.000000</td>\n",
       "      <td>253.000000</td>\n",
       "      <td>252.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mean</th>\n",
       "      <td>501.168538</td>\n",
       "      <td>28.637375</td>\n",
       "      <td>77.177373</td>\n",
       "      <td>0.285714</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>std</th>\n",
       "      <td>3391.675626</td>\n",
       "      <td>0.074699</td>\n",
       "      <td>0.084799</td>\n",
       "      <td>0.160037</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>min</th>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>28.470692</td>\n",
       "      <td>76.933760</td>\n",
       "      <td>0.250000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>25%</th>\n",
       "      <td>20.200000</td>\n",
       "      <td>28.570173</td>\n",
       "      <td>77.118004</td>\n",
       "      <td>0.250000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>50%</th>\n",
       "      <td>59.000000</td>\n",
       "      <td>28.646835</td>\n",
       "      <td>77.174400</td>\n",
       "      <td>0.250000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>75%</th>\n",
       "      <td>145.000000</td>\n",
       "      <td>28.682100</td>\n",
       "      <td>77.249435</td>\n",
       "      <td>0.250000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>max</th>\n",
       "      <td>50000.000000</td>\n",
       "      <td>28.822836</td>\n",
       "      <td>77.316030</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "              value    latitude   longitude  averaged_over_in_hours\n",
       "count    253.000000  253.000000  253.000000              252.000000\n",
       "mean     501.168538   28.637375   77.177373                0.285714\n",
       "std     3391.675626    0.074699    0.084799                0.160037\n",
       "min        0.000000   28.470692   76.933760                0.250000\n",
       "25%       20.200000   28.570173   77.118004                0.250000\n",
       "50%       59.000000   28.646835   77.174400                0.250000\n",
       "75%      145.000000   28.682100   77.249435                0.250000\n",
       "max    50000.000000   28.822836   77.316030                1.000000"
      ]
     },
     "execution_count": 16,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "delhi_data.describe()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:44.993060Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:44.992225Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:44.996354Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:44.996867Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.057688,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:44.997061",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:44.939373",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[12]"
      ]
     },
     "execution_count": 17,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "delhi_data[delhi_data['averaged_over_in_hours'].isnull()].index.to_list()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:45.094605Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:45.093613Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:45.098478Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:45.097842Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.056385,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:45.098619",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:45.042234",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "location                                Anand Vihar\n",
       "city                                          Delhi\n",
       "country                                          IN\n",
       "pollutant                                        co\n",
       "value                                     1300.0000\n",
       "timestamp                 2016-03-21 14:45:00+00:00\n",
       "unit                                          µg/m³\n",
       "source_name                             Anand Vihar\n",
       "latitude                                    28.6508\n",
       "longitude                                   77.3152\n",
       "averaged_over_in_hours                          NaN\n",
       "Name: 12, dtype: object"
      ]
     },
     "execution_count": 18,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "delhi_data.iloc[12]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.044386,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:45.187756",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:45.143370",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "We will replace this with a mean value for Anand Vihar"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:45.281170Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:45.280254Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:45.301708Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:45.301173Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.069082,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:45.301844",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:45.232762",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>location</th>\n",
       "      <th>city</th>\n",
       "      <th>country</th>\n",
       "      <th>pollutant</th>\n",
       "      <th>value</th>\n",
       "      <th>timestamp</th>\n",
       "      <th>unit</th>\n",
       "      <th>source_name</th>\n",
       "      <th>latitude</th>\n",
       "      <th>longitude</th>\n",
       "      <th>averaged_over_in_hours</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>12</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>co</td>\n",
       "      <td>1300.00</td>\n",
       "      <td>2016-03-21 14:45:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>Anand Vihar</td>\n",
       "      <td>28.6508</td>\n",
       "      <td>77.3152</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>30</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>no2</td>\n",
       "      <td>166.70</td>\n",
       "      <td>2017-11-28 10:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>28.6508</td>\n",
       "      <td>77.3152</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>31</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>o3</td>\n",
       "      <td>11.87</td>\n",
       "      <td>2017-11-28 10:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>28.6508</td>\n",
       "      <td>77.3152</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>32</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>pm10</td>\n",
       "      <td>258.00</td>\n",
       "      <td>2017-11-28 10:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>28.6508</td>\n",
       "      <td>77.3152</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>33</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>pm25</td>\n",
       "      <td>70.00</td>\n",
       "      <td>2017-11-28 10:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>28.6508</td>\n",
       "      <td>77.3152</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>34</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>so2</td>\n",
       "      <td>15.03</td>\n",
       "      <td>2017-11-28 10:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>28.6508</td>\n",
       "      <td>77.3152</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "       location   city country pollutant    value                 timestamp  \\\n",
       "12  Anand Vihar  Delhi      IN        co  1300.00 2016-03-21 14:45:00+00:00   \n",
       "30  Anand Vihar  Delhi      IN       no2   166.70 2017-11-28 10:15:00+00:00   \n",
       "31  Anand Vihar  Delhi      IN        o3    11.87 2017-11-28 10:15:00+00:00   \n",
       "32  Anand Vihar  Delhi      IN      pm10   258.00 2017-11-28 10:15:00+00:00   \n",
       "33  Anand Vihar  Delhi      IN      pm25    70.00 2017-11-28 10:15:00+00:00   \n",
       "34  Anand Vihar  Delhi      IN       so2    15.03 2017-11-28 10:15:00+00:00   \n",
       "\n",
       "     unit  source_name  latitude  longitude  averaged_over_in_hours  \n",
       "12  µg/m³  Anand Vihar   28.6508    77.3152                     NaN  \n",
       "30  µg/m³         CPCB   28.6508    77.3152                    0.25  \n",
       "31  µg/m³         CPCB   28.6508    77.3152                    0.25  \n",
       "32  µg/m³         CPCB   28.6508    77.3152                    0.25  \n",
       "33  µg/m³         CPCB   28.6508    77.3152                    0.25  \n",
       "34  µg/m³         CPCB   28.6508    77.3152                    0.25  "
      ]
     },
     "execution_count": 19,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "delhi_data[delhi_data['location'] == 'Anand Vihar']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:45.401645Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:45.400721Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:45.404813Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:45.404170Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.057241,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:45.404988",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:45.347747",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "delhi_data['averaged_over_in_hours'] = delhi_data['averaged_over_in_hours'].replace(np.nan, delhi_data[delhi_data['location'] == 'Anand Vihar']['averaged_over_in_hours'].mean())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:45.503709Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:45.502910Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:45.518644Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:45.518022Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.066943,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:45.518802",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:45.451859",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "location : 0\n",
      "city : 0\n",
      "country : 0\n",
      "pollutant : 0\n",
      "value : 0\n",
      "timestamp : 0\n",
      "unit : 0\n",
      "source_name : 0\n",
      "latitude : 0\n",
      "longitude : 0\n",
      "averaged_over_in_hours : 0\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for i in delhi_data.columns:\n",
    "    print(i,\":\",delhi_data[str(i)].isnull().sum())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.0458,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:45.612185",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:45.566385",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "Okay , we have fixed the missing value issue. Let's move ahead to check out the difference in records having city as Delhi and New Delhi"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:45.711992Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:45.711022Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:45.728534Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:45.728976Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.07038,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:45.729175",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:45.658795",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>location</th>\n",
       "      <th>city</th>\n",
       "      <th>country</th>\n",
       "      <th>pollutant</th>\n",
       "      <th>value</th>\n",
       "      <th>timestamp</th>\n",
       "      <th>unit</th>\n",
       "      <th>source_name</th>\n",
       "      <th>latitude</th>\n",
       "      <th>longitude</th>\n",
       "      <th>averaged_over_in_hours</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>78</th>\n",
       "      <td>Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>New Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>co</td>\n",
       "      <td>1300.0</td>\n",
       "      <td>2020-06-11 01:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>caaqm</td>\n",
       "      <td>28.571028</td>\n",
       "      <td>77.0719</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>79</th>\n",
       "      <td>Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>New Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>no2</td>\n",
       "      <td>44.1</td>\n",
       "      <td>2020-06-11 01:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>caaqm</td>\n",
       "      <td>28.571028</td>\n",
       "      <td>77.0719</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>80</th>\n",
       "      <td>Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>New Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>o3</td>\n",
       "      <td>4.4</td>\n",
       "      <td>2020-06-11 01:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>caaqm</td>\n",
       "      <td>28.571028</td>\n",
       "      <td>77.0719</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>81</th>\n",
       "      <td>Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>New Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>pm10</td>\n",
       "      <td>238.0</td>\n",
       "      <td>2020-06-11 01:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>caaqm</td>\n",
       "      <td>28.571028</td>\n",
       "      <td>77.0719</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>82</th>\n",
       "      <td>Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>New Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>pm25</td>\n",
       "      <td>39.0</td>\n",
       "      <td>2020-06-11 01:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>caaqm</td>\n",
       "      <td>28.571028</td>\n",
       "      <td>77.0719</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>83</th>\n",
       "      <td>Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>New Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>so2</td>\n",
       "      <td>14.0</td>\n",
       "      <td>2020-06-11 01:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>caaqm</td>\n",
       "      <td>28.571028</td>\n",
       "      <td>77.0719</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                          location       city country pollutant   value  \\\n",
       "78  Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC   New Delhi      IN        co  1300.0   \n",
       "79  Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC   New Delhi      IN       no2    44.1   \n",
       "80  Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC   New Delhi      IN        o3     4.4   \n",
       "81  Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC   New Delhi      IN      pm10   238.0   \n",
       "82  Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC   New Delhi      IN      pm25    39.0   \n",
       "83  Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC   New Delhi      IN       so2    14.0   \n",
       "\n",
       "                   timestamp   unit source_name   latitude  longitude  \\\n",
       "78 2020-06-11 01:15:00+00:00  µg/m³       caaqm  28.571028    77.0719   \n",
       "79 2020-06-11 01:15:00+00:00  µg/m³       caaqm  28.571028    77.0719   \n",
       "80 2020-06-11 01:15:00+00:00  µg/m³       caaqm  28.571028    77.0719   \n",
       "81 2020-06-11 01:15:00+00:00  µg/m³       caaqm  28.571028    77.0719   \n",
       "82 2020-06-11 01:15:00+00:00  µg/m³       caaqm  28.571028    77.0719   \n",
       "83 2020-06-11 01:15:00+00:00  µg/m³       caaqm  28.571028    77.0719   \n",
       "\n",
       "    averaged_over_in_hours  \n",
       "78                    0.25  \n",
       "79                    0.25  \n",
       "80                    0.25  \n",
       "81                    0.25  \n",
       "82                    0.25  \n",
       "83                    0.25  "
      ]
     },
     "execution_count": 22,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "delhi_data[delhi_data['city'] == 'New Delhi']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:45.846097Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:45.845382Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:45.848380Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:45.848863Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.072289,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:45.849069",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:45.776780",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>location</th>\n",
       "      <th>city</th>\n",
       "      <th>country</th>\n",
       "      <th>pollutant</th>\n",
       "      <th>value</th>\n",
       "      <th>timestamp</th>\n",
       "      <th>unit</th>\n",
       "      <th>source_name</th>\n",
       "      <th>latitude</th>\n",
       "      <th>longitude</th>\n",
       "      <th>averaged_over_in_hours</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>78</th>\n",
       "      <td>Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>New Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>co</td>\n",
       "      <td>1300.0</td>\n",
       "      <td>2020-06-11 01:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>caaqm</td>\n",
       "      <td>28.571028</td>\n",
       "      <td>77.0719</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>79</th>\n",
       "      <td>Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>New Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>no2</td>\n",
       "      <td>44.1</td>\n",
       "      <td>2020-06-11 01:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>caaqm</td>\n",
       "      <td>28.571028</td>\n",
       "      <td>77.0719</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>80</th>\n",
       "      <td>Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>New Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>o3</td>\n",
       "      <td>4.4</td>\n",
       "      <td>2020-06-11 01:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>caaqm</td>\n",
       "      <td>28.571028</td>\n",
       "      <td>77.0719</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>81</th>\n",
       "      <td>Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>New Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>pm10</td>\n",
       "      <td>238.0</td>\n",
       "      <td>2020-06-11 01:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>caaqm</td>\n",
       "      <td>28.571028</td>\n",
       "      <td>77.0719</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>82</th>\n",
       "      <td>Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>New Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>pm25</td>\n",
       "      <td>39.0</td>\n",
       "      <td>2020-06-11 01:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>caaqm</td>\n",
       "      <td>28.571028</td>\n",
       "      <td>77.0719</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>83</th>\n",
       "      <td>Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>New Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>so2</td>\n",
       "      <td>14.0</td>\n",
       "      <td>2020-06-11 01:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>caaqm</td>\n",
       "      <td>28.571028</td>\n",
       "      <td>77.0719</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                          location       city country pollutant   value  \\\n",
       "78  Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC   New Delhi      IN        co  1300.0   \n",
       "79  Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC   New Delhi      IN       no2    44.1   \n",
       "80  Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC   New Delhi      IN        o3     4.4   \n",
       "81  Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC   New Delhi      IN      pm10   238.0   \n",
       "82  Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC   New Delhi      IN      pm25    39.0   \n",
       "83  Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC   New Delhi      IN       so2    14.0   \n",
       "\n",
       "                   timestamp   unit source_name   latitude  longitude  \\\n",
       "78 2020-06-11 01:15:00+00:00  µg/m³       caaqm  28.571028    77.0719   \n",
       "79 2020-06-11 01:15:00+00:00  µg/m³       caaqm  28.571028    77.0719   \n",
       "80 2020-06-11 01:15:00+00:00  µg/m³       caaqm  28.571028    77.0719   \n",
       "81 2020-06-11 01:15:00+00:00  µg/m³       caaqm  28.571028    77.0719   \n",
       "82 2020-06-11 01:15:00+00:00  µg/m³       caaqm  28.571028    77.0719   \n",
       "83 2020-06-11 01:15:00+00:00  µg/m³       caaqm  28.571028    77.0719   \n",
       "\n",
       "    averaged_over_in_hours  \n",
       "78                    0.25  \n",
       "79                    0.25  \n",
       "80                    0.25  \n",
       "81                    0.25  \n",
       "82                    0.25  \n",
       "83                    0.25  "
      ]
     },
     "execution_count": 23,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "delhi_data[delhi_data['location'] == 'Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC ']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.048415,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:45.948458",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:45.900043",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "From the above cells , we can see that the location Dwarka-Sector 8, Delhi - DPCC is responsible for entering records as New Delhi. This station must be newly established or new to the record publication / collection list because it has never reported data prior to 2020."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:46.055178Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:46.054430Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:46.072454Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:46.073151Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.074525,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:46.073362",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:45.998837",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Number of Unique Values\n",
      "location : 49\n",
      "city : 2\n",
      "country : 1\n",
      "pollutant : 6\n",
      "value : 226\n",
      "timestamp : 40\n",
      "unit : 1\n",
      "source_name : 4\n",
      "latitude : 46\n",
      "longitude : 46\n",
      "averaged_over_in_hours : 2\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(\"Number of Unique Values\")\n",
    "cols_to_drop = []\n",
    "for i in delhi_data.columns:\n",
    "    if(len(delhi_data[str(i)].unique()) <= 2):\n",
    "        cols_to_drop.append(str(i))\n",
    "    print(i,\":\",len(delhi_data[str(i)].unique()))\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:46.178030Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:46.177201Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:46.181476Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:46.180788Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.058671,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:46.181639",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:46.122968",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['city', 'country', 'unit', 'averaged_over_in_hours']"
      ]
     },
     "execution_count": 25,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "cols_to_drop"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:46.289236Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:46.288574Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:46.293800Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:46.293289Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.062703,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:46.293945",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:46.231242",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0.25    241\n",
       "1.00     12\n",
       "Name: averaged_over_in_hours, dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 26,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "delhi_data['averaged_over_in_hours'].value_counts()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:46.398379Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:46.397689Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:46.440321Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:46.439749Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.097375,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:46.440463",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:46.343088",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>location</th>\n",
       "      <th>city</th>\n",
       "      <th>country</th>\n",
       "      <th>pollutant</th>\n",
       "      <th>value</th>\n",
       "      <th>timestamp</th>\n",
       "      <th>unit</th>\n",
       "      <th>source_name</th>\n",
       "      <th>latitude</th>\n",
       "      <th>longitude</th>\n",
       "      <th>averaged_over_in_hours</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>61</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>co</td>\n",
       "      <td>20000.0</td>\n",
       "      <td>2018-03-16 23:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>data.gov.in</td>\n",
       "      <td>28.652740</td>\n",
       "      <td>77.29779</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>62</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>no2</td>\n",
       "      <td>131.0</td>\n",
       "      <td>2018-03-16 23:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>data.gov.in</td>\n",
       "      <td>28.652740</td>\n",
       "      <td>77.29779</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>63</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>o3</td>\n",
       "      <td>38.0</td>\n",
       "      <td>2018-03-16 23:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>data.gov.in</td>\n",
       "      <td>28.652740</td>\n",
       "      <td>77.29779</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>64</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>pm10</td>\n",
       "      <td>206.0</td>\n",
       "      <td>2018-03-16 23:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>data.gov.in</td>\n",
       "      <td>28.652740</td>\n",
       "      <td>77.29779</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>65</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>pm25</td>\n",
       "      <td>166.0</td>\n",
       "      <td>2018-03-16 23:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>data.gov.in</td>\n",
       "      <td>28.652740</td>\n",
       "      <td>77.29779</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>66</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>so2</td>\n",
       "      <td>19.0</td>\n",
       "      <td>2018-03-16 23:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>data.gov.in</td>\n",
       "      <td>28.652740</td>\n",
       "      <td>77.29779</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>67</th>\n",
       "      <td>Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>co</td>\n",
       "      <td>50000.0</td>\n",
       "      <td>2018-03-20 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>data.gov.in</td>\n",
       "      <td>28.667086</td>\n",
       "      <td>77.13013</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>68</th>\n",
       "      <td>Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>no2</td>\n",
       "      <td>87.0</td>\n",
       "      <td>2018-03-20 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>data.gov.in</td>\n",
       "      <td>28.667086</td>\n",
       "      <td>77.13013</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>69</th>\n",
       "      <td>Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>o3</td>\n",
       "      <td>78.0</td>\n",
       "      <td>2018-03-20 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>data.gov.in</td>\n",
       "      <td>28.667086</td>\n",
       "      <td>77.13013</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>70</th>\n",
       "      <td>Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>pm10</td>\n",
       "      <td>154.0</td>\n",
       "      <td>2018-03-20 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>data.gov.in</td>\n",
       "      <td>28.667086</td>\n",
       "      <td>77.13013</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>71</th>\n",
       "      <td>Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>pm25</td>\n",
       "      <td>157.0</td>\n",
       "      <td>2018-03-20 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>data.gov.in</td>\n",
       "      <td>28.667086</td>\n",
       "      <td>77.13013</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>72</th>\n",
       "      <td>Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>Delhi</td>\n",
       "      <td>IN</td>\n",
       "      <td>so2</td>\n",
       "      <td>31.0</td>\n",
       "      <td>2018-03-20 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>µg/m³</td>\n",
       "      <td>data.gov.in</td>\n",
       "      <td>28.667086</td>\n",
       "      <td>77.13013</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                          location   city country pollutant    value  \\\n",
       "61   Anand Vihar, New Delhi - DPCC  Delhi      IN        co  20000.0   \n",
       "62   Anand Vihar, New Delhi - DPCC  Delhi      IN       no2    131.0   \n",
       "63   Anand Vihar, New Delhi - DPCC  Delhi      IN        o3     38.0   \n",
       "64   Anand Vihar, New Delhi - DPCC  Delhi      IN      pm10    206.0   \n",
       "65   Anand Vihar, New Delhi - DPCC  Delhi      IN      pm25    166.0   \n",
       "66   Anand Vihar, New Delhi - DPCC  Delhi      IN       so2     19.0   \n",
       "67  Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC  Delhi      IN        co  50000.0   \n",
       "68  Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC  Delhi      IN       no2     87.0   \n",
       "69  Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC  Delhi      IN        o3     78.0   \n",
       "70  Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC  Delhi      IN      pm10    154.0   \n",
       "71  Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC  Delhi      IN      pm25    157.0   \n",
       "72  Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC  Delhi      IN       so2     31.0   \n",
       "\n",
       "                   timestamp   unit  source_name   latitude  longitude  \\\n",
       "61 2018-03-16 23:30:00+00:00  µg/m³  data.gov.in  28.652740   77.29779   \n",
       "62 2018-03-16 23:30:00+00:00  µg/m³  data.gov.in  28.652740   77.29779   \n",
       "63 2018-03-16 23:30:00+00:00  µg/m³  data.gov.in  28.652740   77.29779   \n",
       "64 2018-03-16 23:30:00+00:00  µg/m³  data.gov.in  28.652740   77.29779   \n",
       "65 2018-03-16 23:30:00+00:00  µg/m³  data.gov.in  28.652740   77.29779   \n",
       "66 2018-03-16 23:30:00+00:00  µg/m³  data.gov.in  28.652740   77.29779   \n",
       "67 2018-03-20 06:30:00+00:00  µg/m³  data.gov.in  28.667086   77.13013   \n",
       "68 2018-03-20 06:30:00+00:00  µg/m³  data.gov.in  28.667086   77.13013   \n",
       "69 2018-03-20 06:30:00+00:00  µg/m³  data.gov.in  28.667086   77.13013   \n",
       "70 2018-03-20 06:30:00+00:00  µg/m³  data.gov.in  28.667086   77.13013   \n",
       "71 2018-03-20 06:30:00+00:00  µg/m³  data.gov.in  28.667086   77.13013   \n",
       "72 2018-03-20 06:30:00+00:00  µg/m³  data.gov.in  28.667086   77.13013   \n",
       "\n",
       "    averaged_over_in_hours  \n",
       "61                     1.0  \n",
       "62                     1.0  \n",
       "63                     1.0  \n",
       "64                     1.0  \n",
       "65                     1.0  \n",
       "66                     1.0  \n",
       "67                     1.0  \n",
       "68                     1.0  \n",
       "69                     1.0  \n",
       "70                     1.0  \n",
       "71                     1.0  \n",
       "72                     1.0  "
      ]
     },
     "execution_count": 27,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "delhi_data[delhi_data['averaged_over_in_hours'] == 1.00]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.049501,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:46.540282",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:46.490781",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "We will not be dropping averaged over in hours for now. Seems this variable can contribute somehow.\n",
    "\n",
    "We will also drop latitude and longitude as we already have the value saved for our reference should we need it."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:46.648329Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:46.647686Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:46.650679Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:46.651201Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.059934,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:46.651375",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:46.591441",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "delhi_data.drop(columns = cols_to_drop[:-1],axis = 1, inplace = True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:46.754873Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:46.754256Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:46.770723Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:46.771334Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.070483,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:46.771507",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:46.701024",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>location</th>\n",
       "      <th>pollutant</th>\n",
       "      <th>value</th>\n",
       "      <th>timestamp</th>\n",
       "      <th>source_name</th>\n",
       "      <th>averaged_over_in_hours</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>co</td>\n",
       "      <td>910.00</td>\n",
       "      <td>2015-07-10 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>no2</td>\n",
       "      <td>39.18</td>\n",
       "      <td>2015-07-10 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>o3</td>\n",
       "      <td>61.66</td>\n",
       "      <td>2015-07-10 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>pm10</td>\n",
       "      <td>1.05</td>\n",
       "      <td>2015-07-10 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>pm25</td>\n",
       "      <td>56.82</td>\n",
       "      <td>2015-07-10 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "      location pollutant   value                 timestamp source_name  \\\n",
       "0  IGI Airport        co  910.00 2015-07-10 06:30:00+00:00        CPCB   \n",
       "1  IGI Airport       no2   39.18 2015-07-10 06:30:00+00:00        CPCB   \n",
       "2  IGI Airport        o3   61.66 2015-07-10 06:30:00+00:00        CPCB   \n",
       "3  IGI Airport      pm10    1.05 2015-07-10 06:30:00+00:00        CPCB   \n",
       "4  IGI Airport      pm25   56.82 2015-07-10 06:30:00+00:00        CPCB   \n",
       "\n",
       "   averaged_over_in_hours  \n",
       "0                    0.25  \n",
       "1                    0.25  \n",
       "2                    0.25  \n",
       "3                    0.25  \n",
       "4                    0.25  "
      ]
     },
     "execution_count": 29,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "delhi_data.drop(columns = ['latitude','longitude'] , inplace = True)\n",
    "delhi_data.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:46.877828Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:46.877090Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:46.883238Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:46.883750Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.060657,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:46.883967",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:46.823310",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "datetime64[ns, UTC]"
      ]
     },
     "execution_count": 30,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "delhi_data['timestamp'].dtype"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 31,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:46.990075Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:46.989427Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:47.008359Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:47.007815Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.073441,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:47.008497",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:46.935056",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>location</th>\n",
       "      <th>pollutant</th>\n",
       "      <th>value</th>\n",
       "      <th>timestamp</th>\n",
       "      <th>source_name</th>\n",
       "      <th>averaged_over_in_hours</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>9</th>\n",
       "      <td>Delhi College Of Engineering</td>\n",
       "      <td>o3</td>\n",
       "      <td>2.00</td>\n",
       "      <td>2015-04-09 06:00:00+00:00</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>co</td>\n",
       "      <td>910.00</td>\n",
       "      <td>2015-07-10 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>no2</td>\n",
       "      <td>39.18</td>\n",
       "      <td>2015-07-10 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>o3</td>\n",
       "      <td>61.66</td>\n",
       "      <td>2015-07-10 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>IGI Airport</td>\n",
       "      <td>pm10</td>\n",
       "      <td>1.05</td>\n",
       "      <td>2015-07-10 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                       location pollutant   value                 timestamp  \\\n",
       "9  Delhi College Of Engineering        o3    2.00 2015-04-09 06:00:00+00:00   \n",
       "0                   IGI Airport        co  910.00 2015-07-10 06:30:00+00:00   \n",
       "1                   IGI Airport       no2   39.18 2015-07-10 06:30:00+00:00   \n",
       "2                   IGI Airport        o3   61.66 2015-07-10 06:30:00+00:00   \n",
       "3                   IGI Airport      pm10    1.05 2015-07-10 06:30:00+00:00   \n",
       "\n",
       "  source_name  averaged_over_in_hours  \n",
       "9        CPCB                    0.25  \n",
       "0        CPCB                    0.25  \n",
       "1        CPCB                    0.25  \n",
       "2        CPCB                    0.25  \n",
       "3        CPCB                    0.25  "
      ]
     },
     "execution_count": 31,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "year_2015 = delhi_data[delhi_data['timestamp'].dt.year == 2015].sort_values(by = 'timestamp')\n",
    "year_2015.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.054255,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:47.114468",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:47.060213",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "# **Pollutants Trends and Analysis**"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.051537,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:47.217949",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:47.166412",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "# CO"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 32,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:47.328322Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:47.327461Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:48.711695Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:48.710893Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 1.442244,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:48.711890",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:47.269646",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<AxesSubplot:xlabel='timestamp', ylabel='value'>"
      ]
     },
     "execution_count": 32,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "import seaborn as sns\n",
    "sns.set_theme(style='whitegrid')\n",
    "sns.lineplot(x = delhi_data['timestamp'].dt.year, y = delhi_data[delhi_data['pollutant'] == 'co']['value'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.055255,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:48.823814",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:48.768559",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "Is it just me or is that an outlier in the Dataset ?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 33,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:48.960330Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:48.959642Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:49.311345Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:49.311807Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.434362,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:49.311985",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:48.877623",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<AxesSubplot:xlabel='timestamp', ylabel='value'>"
      ]
     },
     "execution_count": 33,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "sns.lineplot(x = delhi_data['timestamp'].dt.month, y = delhi_data[delhi_data['pollutant'] == 'co']['value'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 34,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:49.445283Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:49.444222Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:49.450467Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:49.449731Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.082138,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:49.450694",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:49.368556",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>location</th>\n",
       "      <th>pollutant</th>\n",
       "      <th>value</th>\n",
       "      <th>timestamp</th>\n",
       "      <th>source_name</th>\n",
       "      <th>averaged_over_in_hours</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>49</th>\n",
       "      <td>IHBAS, Delhi - CPCB</td>\n",
       "      <td>co</td>\n",
       "      <td>2500.0</td>\n",
       "      <td>2018-02-22 02:45:00+00:00</td>\n",
       "      <td>CPCB</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>55</th>\n",
       "      <td>ITO, New Delhi - CPCB</td>\n",
       "      <td>co</td>\n",
       "      <td>1440.0</td>\n",
       "      <td>2018-12-15 16:15:00+00:00</td>\n",
       "      <td>caaqm</td>\n",
       "      <td>0.25</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>61</th>\n",
       "      <td>Anand Vihar, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>co</td>\n",
       "      <td>20000.0</td>\n",
       "      <td>2018-03-16 23:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>data.gov.in</td>\n",
       "      <td>1.00</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>67</th>\n",
       "      <td>Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC</td>\n",
       "      <td>co</td>\n",
       "      <td>50000.0</td>\n",
       "      <td>2018-03-20 06:30:00+00:00</td>\n",
       "      <td>data.gov.in</td>\n",
       "      <td>1.00</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                          location pollutant    value  \\\n",
       "49             IHBAS, Delhi - CPCB        co   2500.0   \n",
       "55           ITO, New Delhi - CPCB        co   1440.0   \n",
       "61   Anand Vihar, New Delhi - DPCC        co  20000.0   \n",
       "67  Punjabi Bagh, New Delhi - DPCC        co  50000.0   \n",
       "\n",
       "                   timestamp  source_name  averaged_over_in_hours  \n",
       "49 2018-02-22 02:45:00+00:00         CPCB                    0.25  \n",
       "55 2018-12-15 16:15:00+00:00        caaqm                    0.25  \n",
       "61 2018-03-16 23:30:00+00:00  data.gov.in                    1.00  \n",
       "67 2018-03-20 06:30:00+00:00  data.gov.in                    1.00  "
      ]
     },
     "execution_count": 34,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "year_2018 = delhi_data[delhi_data['timestamp'].dt.year == 2018]\n",
    "co_values = year_2018[year_2018['pollutant'] == 'co']\n",
    "co_values"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.062043,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:49.569077",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:49.507034",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "# No2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 35,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:49.721824Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:49.714984Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:50.024264Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:50.022956Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.397356,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:50.024450",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:49.627094",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<AxesSubplot:xlabel='timestamp', ylabel='value'>"
      ]
     },
     "execution_count": 35,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "sns.lineplot(x = delhi_data['timestamp'].dt.year, y = delhi_data[delhi_data['pollutant'] == 'no2']['value'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 36,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:50.183317Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:50.173433Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:50.530284Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:50.529481Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.445346,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:50.530463",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:50.085117",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<AxesSubplot:xlabel='timestamp', ylabel='value'>"
      ]
     },
     "execution_count": 36,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYwAAAEMCAYAAADXiYGSAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjMuMywgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/Il7ecAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAABIcElEQVR4nO3deXxb5ZU38N9dtduSvNuxY8fYiRyHJCSBmYalhDRpwSEtZRqagfblpVBKS1Pa0qYzlKTQGRpKh1AIhKEMnQ4MtGlZDX1Dp2EZQoFgshk7ux073m1Jtvbl3vv+Ids4xItkS7qSfL6fD5/Wi+TnOrLOPc95nucwiqIoIIQQQqbAqj0AQggh6YECBiGEkKhQwCCEEBIVChiEEEKiQgGDEEJIVHi1B5AosizD4/FAEAQwDKP2cAghJC0oioJQKASDwQCWPTunyNiA4fF4cOzYMbWHQQghaam6uhomk+msz2VswBAEAUDkokVRjPnxjY2NqK2tjfewUhpd8+ww2655tl0vMLNrDgaDOHbs2Oh76FgZGzBGpqFEUYRGo5nWc0z3cemMrnl2mG3XPNuuF5j5NY83lU9Fb0IIIVGhgEEIISQqFDAIIYREhQIGIYSQqFDAIIQQEhUKGIQQQqKSsctqZyoYluEPhsGxDFiGAcsytGOcEDKrUcAYhyTJaO8LQnPKDiCyVR4MwLIMeJaFwDPgORYcx4LnWAgcA55nwbEsWDYSXFiGiQSbMR+zLAUcQkj6ooAxAVlRkGU4e4e4LCuQlch/gaAMWZEgKwoUWYGsAArGNC9UAIZB5DPDn2ZYBjwXCTY8y4Ljx/5/FiLPgmUYmPQCOI5mCwkhqYUCRgxYlgGL6WcJijIcWGQFIUlGMDQSgDAcdBRIsoyiXCNKC0xTPyEhhCQRBYwkYhgGHAOAZSb8xcuKgh67FznZWui1557lQgghaqF5jxTDMgw0PIf2HlekdkIIISmCAkYK0ml5DHmDcLoCag+FEEJGUcBIUUatiLaeIUiSrPZQCCEEAAWMlCXwLCRJQa/Dq/ZQCCEEAAWMlGbUiejs88AfDKs9FEIIoYCRylg2sk+jo8et9lAIITFQFAVuXwiOIb/aQ4krWlab4gw6AXaXH3me4DkbCQkhqSUUluF0BdBj98AfCIPjWJhNmow5VogCRhrQawW0dQ/BVpEDjo4XISSlKIoCjz+MfqcXA4MBAAr0GgFmkxaDngCCYRkagVN7mHFBASMNaAQOTrcf/U4fCqx6tYdDCMG52YTAczDpBbBjswkFCAQlChgkuUw6ER29blhMGogZ8uIjJN18kk34MDDoB6BAp+FhNmnH/X6WYeD1hzJmOpkCRprgOBYMA3T2u1FelK32cAiZVc7KJoJhCNw42cQ4BIGFyxtEYY4hSSNNLAoYacSoE9Dv8CHPrIdBR+dMEZJIE2YTxvGzifGIPAe3NwRFUTKi8J2UZbXbtm3DqlWrMH/+fBw7dgwA4HA4cPPNN2Pt2rVYt24dvvOd78But48+pqWlBRs2bMDatWuxYcMGtLa2JmOoKY1hGGhFHm09LsgynTNFSCKEwjL6HD58fGoAR1oHMOgKwKQXkG3QQORjmw5mWQayoiAYzowTG5ISMK644go888wzKCkpGf0cwzD4xje+gd27d+OVV15BaWkpHnjggdGvb9myBRs3bsTu3buxceNG3H333ckYasrTanh4fCE4XZm1vpsQNY3smzjdNYRDJ/rR1jMElmVgNmph0E099TT5k0cK35kgKQFj+fLlKCoqOutzZrMZF1100ejHS5YsQWdnJwBgYGAATU1NqKurAwDU1dWhqanprAxkNjNqBbT1uBDKkLsWQtTy6WzCOYNsYiIjhe9MkBI7vWVZxrPPPotVq1YBALq6ulBQUACOi/yDcRyH/Px8dHV1qTnMlMHzLGQ50jeDEBIbRVHgSVQ2MY6RwncmSImi97333gu9Xo/rr78+7s/d2NgY82Ok4fpA85HmeA8nbhRFwbHjMsryNNAI8Yv7DQ0NcXuudEHXnPkaGhoQlhR4/BKcHgnBsAyOZaARmIQXo2VFgT+oYLAnuTu+E/FvrHrA2LZtG06fPo2dO3eCZSNvfEVFRejp6YEkSeA4DpIkobe395xprWjU1tZCo9HE9BhJknHqtXdhW2CL+eclk9cfgk7D47xSc1xeiA0NDVi2bFkcRpY+6Jozm6IoePe9DzGnfD76B/3IzlJQqOHjNt0UrUFPALWVuUnbwDeTf+NAIDDhjbaqU1IPPvggGhsbsWPHDojiJxtbcnJyYLPZUF9fDwCor6+HzWaD1WpVa6gpSa8V4HQHMOimRkuEjBUKy+h3+tDUYkd7fyAhtYmYZEjhOykZxs9//nO8/vrr6O/vx4033giz2Yzt27dj586dKC8vx3XXXQcAmDNnDnbs2AEA2Lp1KzZv3oxHH30UWVlZ2LZtWzKGmnYMukgB3KQXwXEpUZIiRBWKosA7um/CBwWATsPDoOVU37eUKTu+kxIw7rrrLtx1113nfP7o0aMTPqayshK7du1K5LAygshz8AXC6HN4UZhrVHs4hCRdKCxjyBNA94AXvkAIPMfBqBfjXryeiUzZ8a16DYPMnFEnoqPfA0u2LmMOOSNkMiPZxMCgD/3O4WxCjG0XdjJlyo5vChgZgGMZcCyDjj435hXTOVMkc4UlGYPu1M4mxjN2x3c639RRwMgQBq2AAacP+WYdjPr0niclZKx0yyYmlAFHnVPAyBAMw0CvEXC62wVbuRUsNVoiaW5sNuEPhsGxbFpkExNhGQbeQDitC98UMDKIRuTgdAcwMOhHnkWn9nAIidlE2US2Iba9VKlIEFi4PAEUpnETNAoYGcaoE3Cm1wWzSYSgxnpzQqbh7NpEGDyX3tnEeDKh8E0BI8PwHAsFQPeAB6UFWWoPh5AJKYoCXyCSTfQ5xtYm0j+bGE8mFL4pYGQgo05At92LnGwd9FpqtERSy7jZhE6cHXW3NC98U8DIQCzDQCvwaO9xobrMkrbpL8ksXn9o1mQTE0n3wjcFjAyl0/BwuP1wuPywZlEBnKhjJJvoGfDCO9uyiXGke+GbAkYGM2pFtPe4kGXQgKdzpkgSUTYxvnQvfFPAyGACz8IXUNBr96I4j86ZIokVlmQMDdcmvIEweJaZ1dnEeFiWgSynb+GbAkaGM+pEdPZ7YM3SQquhf24Sf6PZhNMHRaFsIhrpWvimd5AMx7IMBI5FR68blaVmtYdDMsRINtFj98LjH84mtJRNRCOdC98UMGYBg06A3eVHnieYli9Skjo+nU1oKZuIWToXvilgzBJ6rYDTXUOomZcDju4CSQzGZhNefxgcZRMzIvIc3L70LHxTwJglNAKHQU8A/U4fCtLwzoYk33jZRDZlEzPGsgxkKT0L3xQwZhGjTsSZXjcsJg3ENHuhkuQ4uzYRAs+ylE0kSDoWvilgzCIcy4Blgc5+N8qLqNES+cT4tYk06zeRRtK18E0BY5YxagX0O3zINeth1NE5U7OZNLILm7KJpEvXwjcFjFmGYRhoxcg5U/PLLPTmMAsFQjLae4bQ5/RBlhXoNAJlE0mWroVvChizkFbDw+EOwD7kR66ZzpmaDUazCYcPbb0B6C1+yiZUlK6FbwoYs5RpuNFStlEDgadzpjJVpDbhR5/TO5pNGHQc9X1PEelW+KaAMUvxHAtZVoYbLZnUHg6JI0mSMegJoMfug8cXjPTCpmwi5aRj4ZsCxixm1IvosXuRk62lRksZYLxsgmoTqSsdC99JmYvYtm0bVq1ahfnz5+PYsWOjn29pacGGDRuwdu1abNiwAa2trVF9jcQHyzAQeRZnel1QFEXt4ZBpkCQZ9iEfmlvtaGoZQL/TB6NWhNmoTaupjtlobOE7XSQlYFxxxRV45plnUFJSctbnt2zZgo0bN2L37t3YuHEj7r777qi+RuJHrxUw6A7C6QqoPRQSA68/hDO9bhw80YdTHYOQZQVmoxYmPU09pYuxhe90kZSAsXz5chQVFZ31uYGBATQ1NaGurg4AUFdXh6amJtjt9km/RuLPoBPQ1uOCJKfPnc5sdFY20TqAPoeXsokMEAhKag8haqrVMLq6ulBQUACOi7zQOY5Dfn4+urq6oCjKhF+zWq1qDTljiTwHXyCMQU9Y7aGQcXj9IdiHAuh1eCK1CVGA2UC1iUyQboXvjC96NzY2xvyYkTvt5iPN8R5OypIVBb6AjL+9vw/iLFtm29DQoPYQziHJCrx+CQ6PBH9IBscw0IgM2Dht8ppNr20gda83GJZxpo1BcU78D3VMxOtatYBRVFSEnp4eSJIEjuMgSRJ6e3tRVFQERVEm/FqsamtrodHE9o8hSTJOvfYubAtsMf+8dLb/0MfIn1OFyhKz2kNJmoaGBixbtkztYYwam00YjQryigVoxPhONzUfaZ5Vr+1Uvl5ZVuAJhLCkKi+uO75n8roOBAIT3mirdiuZk5MDm82G+vp6AEB9fT1sNhusVuukX0uGv+5rw8kuf1qtXogHjcDAPuiHyxtUeyizyqdXOvU5vDCM1CbiHCxIakm3wndSMoyf//zneP3119Hf348bb7wRZrMZr776KrZu3YrNmzfj0UcfRVZWFrZt2zb6mMm+lmgtXUN476gHCn8M115eBX6WTNEwDAO9RkBb9xBs5Tm02ibBfIEwBgb96HV4IifECnRC7GyVLju+kxIw7rrrLtx1113nfL6yshK7du0a9zGTfS3R/m/dQrS2d+P9j7vRPeDBjesWItswOxrHaEQOTrcfA4M+5FnSZ0NRujnVOQj7oA8cx8KgFakL4iyWToXv2XHrHCOWZbC4Qo+vX1WDrn4PHnz2I7R1D6k9rKQxDTdaCoXTZ7lfOgmEJDgG/ZF9EzoKFrOdILBwe9JjHxQFjEksqcrDpg1LwbEsHt51APuae9QeUlJwHAsFQFe/R+2hZCS3NwhQjCDDRJ6DK012fFPAmEJxnhF3fPUClBdl4b93H8FLb5+cFRvcTDoBPQ4vPL6Q2kPJOAOD/rSYrybJkU6FbwoYUTDqBNz6pfNx8eJivPnRGTzx4mF4/Zn9RsowDLRCpNFSOtz5pItQWIbLG6SAQc6RDju+KWBEieNYfPnyKmxYXY0TZ5x48Ln96B7I7CkbnYaH2xuEY8iv9lAyhtcfgqIgrbqskcQbKXynOgoYMfq72iJ8+9rFCATD2P77/Wg81a/2kBLKqBPR3uNCWEr9dDkd2If8s24nPZlauhS+6ZU7DRXF2fj+V5chz6zDf7z8Mf7ywemMnbbheRZhWUGv3av2UNKeJCtwuPzQihl/Ig+JUboUvilgTJPZpMHtX1mCCxbk47V3W/GfrzUjEEr9OcjpMOlFdPa74UuDlDmV+fwhKDJoQyQ5R7oUvilgzIDIc/jHtQtw9SXzcOhEH379+/2wD2befD/LMBB4jhotzZDTHaQ9F2RSqV74poAxQwzD4PJlpbh5/SLYh/z4t+c+wokzTrWHFXcGrYBBVwBDHjpnajoURcGA0wedhqajyPjSofBNASNObOVW3PHVC2DQCnjs+UN452BHxt2N67UC2rqp0dJ0+AJhhCUZHEd/cmR86VD4pldvHOVb9LjjuqVYMNeCP71xAn/46/GMWl0kChyCYQl9Tp/aQ0k7Q94Q7e4mk0qHwjcFjDjTanjctK4Wq1eU4b3GLjz6p4NwZdA0jlEnoqPXnbEF/kSh6SgylXQofFPASACWZXDVygp87Qs2nOl149+e/QjtPS61hxUXHMuAZYHOPrfaQ0kbgZAEXyAMkafd3WRqqVz4poCRQEvn52PTV5aCYYCH/3AADUcy4/BCo1ZA/6AvcogemZLbGwRt7CbRSPXCNwWMBCvJN+L7X70AZYUmPP3/juCV/z0FOc2LxgzDQCfyaOt2pf21JAMdNjh7ePwhHDzeh11/PYZt/7UPew92xvT4VC9806RqEhj1Ir51zfl44a2T2NPQjs5+N772hRrotOn769eKPJzuAAYG/ciz6NQeTsoKSzJc3hCy9ILaQyEJEAxJONU5iONtThxrd6Cj1w0FgEbgwHEM9h7uxMrFxVE/39jCdyqeN5a+71hphuNYXLuqCsW5BvzpzRN48Pcf4aZ1tSiwpm9XO6NOwJleF8wmDQQ6H2lcnhT+4yexk2QF7T0uHG934FibAy1dQ5AkBRzLYG5RFtb+3VxUlVkwt8CEt/Z34JV3TsHh8sNiiq717tjCdypmpRQwkuwz5xejIEeP39Y3YftzH+H6L9iwsCJH7WFNC8+xUBQF3QMelBaY1B5OSqLDBtOboijosXtxrN2J420OnDjjhH+4KF2ca8Ali0tQXWrGvBIzNOLZb/A1FVa88s4pNLfa8ZlF0WcZQOr2+KaAoYLKEjO+/9UL8B/1H+PJlxpx5coKXLG8NC3vQo16Ed0DXuRka6HX0rTLWJKswOkOwKCh30s6cboCODacQRxvd46ebmDN0mJJdT6qS82oKjXDqJ+8B3eBVQ+LSYPmltgCRir3+KaAoRJLlha3/8MSPPeXo3h1bws6+9y47nPzIabgXcVkWIaBVuDQ3uNCdZklLYNeovj8IciSQocNpjivP4QTZwaHA4QDvY7IxlSjTkBVqRnVZRZUlZqRkx1brY5hGNRU5GBfUzfCYRl8lJnmaOE7BaerKWCoSBQ43PAFG0ryjHh1bwt6HT7ctG4hLFnRzXemCp2Wh8Pth9MVSLuxJxIdNpiagmEJLZ1DON7mwLF25/ChmoAosKgsMePvFxWhqtSColwD2BneANkqrNh7qBMnOpxYMNca1WNSufBNAUNlDMPgihVlKMo14L/+3Ix/e/Yj3PKlRSjNT6+agFEroq1nCFkGkc5LQmTu2z7kg5Z2d6tOVhSc7h4aXcnU0jmI8HDmN7fQhDUXzkVVmRlzC7PAx/m1WzXHDIFj0dxijzpgpHLhm17NKaKmIgffu+4CPP7CITz6x4O4ef0izCvJVntYURN4Fr6Agl6HF0W5RrWHozpfIIxQSIae6hdJpygKeh2+0ZVMR0/bEQz3AYgUqleeX4yqMgsqS7IT3sxKFDicV2pGc6sdX4rxsalY+KaAkUIKrHrc/pUleOz5Q9j5wiH837qFWFAe3V1JKjDqRHT2eWDJ0s76rnJ02GByDboDONbuHK1DDLojhWqLSYOKQg0uXFSBqlIzTFMUqhPBVm7F82+eQJ/DizxLdHWJVC18x/RXHQqFcPDgQfT29uLKK6+E1xtp26nXz6w488Ybb+Chhx6CoiiQZRm333471qxZg5aWFmzevBlOpxNmsxnbtm1DeXn5jH5WqrOYIsXwx184jN+83IgbvmDD4qo8tYcVFZZlwHEsOnrcqCw1qz0cVTkG6bDBRPL5wzhxxjm8msmJXkfkvcig5XFeqQXVZWZUl1qQk63FkaNHYJufr9pYbRVW4E2gqdWOy6IMGKla+I76FX306FF861vfgiiK6OnpwZVXXol9+/bhhRdewPbt26c9AEVR8KMf/QjPPPMMqqurceTIEXz1q1/F6tWrsWXLFmzcuBHr16/HSy+9hLvvvhu/+93vpv2z0oVJL+LbX16Mf3/pMP7ztSZc97n5uLCmUO1hRcWoE2B3+ZHnCabc3VGyBEISPP4wzEaN2kPJGKGwjNauQRxri2QR7SOFap7FvJJs/F1tIapKzSjOM864UB1vudk65Fv0aGqx47Klc6J6TKoWvqMOGFu3bsV3v/tdfPGLX8SKFSsAACtWrMBdd90140GwLAuXK3Kaq8vlQn5+PhwOB5qamvDUU08BAOrq6nDvvffCbrfDak2faZrp0ml53HrN+fiPVz7Gs68fhT8o4dIlJWoPKyqRRktDsFXkzMpVQnTY4MzJsoIzfe7hlUwOtHQMISTJYBmgrDALn7uwDNWllkihOg02RtZUWPG/BzsidQlx6rpEqha+ow4YJ06cwPr16wFgNOLp9XoEAjM7KIthGGzfvh233XYb9Ho9PB4PHn/8cXR1daGgoAAcF/llcRyH/Px8dHV1xRQwGhsbYx7TSEe55iPNMT823i5ZwCMY0OCFN0+gvaMLS+fpE3rHEa9rdvsk9JwRYDam/rRMQ0NDXJ+vcyCAoKSk9A7vVHhtj6UoCga9EjoHgjgzEEKXPYhAKPJ3aDFymD9Hg5IcEUVWYfj36kfQ3YXjJ7qien61r9fABSFJCva8dxjl+dFlnh6/BK/jNPSa6QWMeL+ugRgCRklJCRobG7Fo0aLRzx06dAhlZWUzGkA4HMbjjz+ORx99FMuWLUNDQwPuuOMO3H///TN63hG1tbXQaGKbGpAkGadeexe2Bba4jGGmbAsUPPeXo/iwuQemLAvWXTwvIUGj+Uhz3K5ZkmR4/GHUVuak9GbEhoYGLFu2LG7PF5Zk4FgfsgxiSk0ljBXPf+eZGPQEcLzNGVnN1D4Ipyty82kxabC4qgDVZWZUlVpmPLWZCtdbJcn4nwPvwhXUw7agOqrHuDxBFOUbUTiNOsZMXteBQGDCG+2oA8amTZvwzW9+E9dddx1CoRAef/xxPPfcc7j33nunNagRzc3N6O3tHb24ZcuWQafTQaPRoKenB5IkgeM4SJKE3t5eFBUVzejnpSOOZfDVNfOhFTm80XAG/oCEa1dVpfQOYo5jwTBAZ78b5UXpszx4pjy+EBQgZYOFmnyBME6ecY6uZuqxDy+a0fKoKjVj9YoyVJdZkJutzbjfH8+xqC6zoLnVHnVdIhUL31EHjMsvvxxPPPEEdu3ahRUrVqCjowMPP/wwamtrZzSAwsJCdHd349SpU5g3bx5OnjyJ/v5+zJ07FzabDfX19Vi/fj3q6+ths9lmRf1iPCzD4JrPngetyON/9rXBHwzjH9cuSOlNckadgH6HD3lmPQy62bEfweEKpPRUVDKFwzJau4ZGz2Vq73FBViJ7duYVZ2NFTQGqyywoScFCdSLUVFhx+GQ/uvo9KM6beq9SKha+Y5pgXrhwIRYuXBjXAeTl5WHr1q3YtGnT6C/lvvvug9lsxtatW7F582Y8+uijyMrKwrZt2+L6s9MNw0Rav2o1HOrfaUEgJOHrV9WkbOtPhmGgFXm09bgwv8yS0hlRPMiyAofLP2sPG5QVBR197siO6jYHTnUOIhSWwTBAWYEJV6yIFKrLi9KjUB1vtuE9VU2t9qgCRioWvqMOGA899NCEX9u0adOMBnH11Vfj6quvPufzlZWV2LVr14yeOxNdsbwMWpHHn/YcxxMvHsZNV9em7EY5rSbSaMnp8sMa4+Ft6cY7yw4bVBQF/YP+0c1yx9ud8Poj7UULrHr8XW0RqkvNqJxjpj0pALKNGpTkGdHUMoDVK6Kv/abSju+o/xW7u7vP+rivrw/79u3D6tWr4z4oMrWV5xdDK3L4791H8NifDuGWLy5K2Wkfo1ZAW48LJkNmN1oa8mT+YYMuTxDHhoPDsTYHHMOFarNRg9p5OagqjZzsmk17UMZVU2HF/+xrg9cfiqodAJNiO76jDhj33XffOZ97++238eqrr8Z1QCR6yxYUQCNy+M9Xm7DjjwfxzWsWIduQen+oPM9CDkQa0czJz8xzpiJ325l32KA/GMbJM4ORINHmRNeABwCg00QK1auWl6K6zII8sy5l5tlTWU25FX/5oA1HTzuwNIrd52KKFb5n9Oq++OKLcccdd8RrLGQaaufl4pYvLsJvXm7EI384gG9dsxjW7NQ7YjzSaMmDnGxtRk5PZMphg2FJxumuodGVTG09LsiyAoFjUVGShWULKlBVZsGcPOOsmXqLp7LCLOi1PJpa7dEFjBQrfEf9l9ve3n7Wxz6fD/X19bNymWuqqSq14LZrFuPfXzyMX+/aj29dszjleoWzDAOBZ3Gmx4XzSs0p8eKPJ1eaHjYoKwq6+jyjK5lOdQwiOFyoLs03YdWyUlSXmVFelJ3R04nJwrIMFsy1ornVDllRplwdNlL4DoXllNjPFHXA+NznPgeGYaAokd2XOp0ONpsNv/jFLxI2OBK9uUVZ+Pa1i7HzhUN4eNcBfDMFe2oYtAIcLj8G3QGYTamXBc2EfdAHXYouPPi0Ia+Edw93RjbNnXHC4wsBAPItely4sBDVpRacN8cMnTY9rifd1FRY8dHRXrR3uzC3KCuqx/iDUnoFjCNHjiRyHCQOivOMuP0fIsejp2pPDYNuuACuz5xGS6l+2KDLG8Tx9uEd1W1O2If8AAaQbRRhK7dGelSXWVJ2/JlmwVwrGCayvDaagJFKhW+6hcgweZbU7qkh8hx8gTD6HF4UZkijJU+KHTYYCEo42eEcXcnU2R8pVGtFDlWlZthKeFyywoZ8CxWq1WDQCZhbmIXmVju+8PflU35/KhW+Jw0Yl112WVQvqDfffDNe4yFxkOo9NYw6ER39HliydSmzvnwmBob80Ki4eVKSZJzuduHY8Mmup7sjhWqeY1BRnI2rPlOBqjIz5uSbwLEMmo80p1yNa7apqbDitXdbMRRFG4BUKnxPGjB++ctfJmscJM5SuacGxzLgWAYdfW7MK06tKbNYhSUZQ+7k9v6QFQXd/Z7R5kEnO5wIhmQwAEoLTLj8gjmoKrOgojgrZU8BmO1s5ZGAcaTVjgsXTv53mUqF70kDxoUXXpiscZAESOWeGgatgAGnD/lmHYwqtM2Ml5GCcaLv/OyD/tGVTMfbnXCPFqp1WGErRHWZBefNyY5qMxhRX0meEVkGEU2tA1MGDAAAkxqF75hqGM3Nzfjwww/hcDhGV0sBMz8ahCSORuBw89W1+N2fm/HCmyfgD4TxuQvLVE9tGYaBXiPgdLcLtnJr2q7pd7gCCTkXye0LRY7baIu0IR0Y9AMAsgwi5s+1oLrMgupSC8wmKlSnI4ZhYCu34uDxPkiSPOUCEAapUfiOOmD8/ve/x3333YeVK1fi7bffxqWXXoq9e/fiiiuuSOT4SBzwPIuvX1WD5/5yFH/+Wyv8wXDCemrEQiNycLoDGBj0I8+SfudMxfOwwUBIwqmOwdGVTB19bgCRQvV5c8y4dOkcVJeaUWBNbAMtkjw1FTl4/+NutHQN4bw55km/N1UK31EHjN/85jf4zW9+g+XLl2PFihXYsWMH3nrrLbz22muJHB+Jk1TtqWHUCTjT64LZJEJIs/l2byA87cMGJUlGW49rdIqptWsIkqyA4xhUFGXjys+Uo7rUgjkFpow/n2q2qi4zg2MZNLUMTB0wUqTwHXXAGBgYwPLlywFEenDLsozLLrsMd955Z8IGR+IrFXtq8BwLBUD3gAelBdFtYkoVQ+7AtILF3oOdeOWdUwiEJDAASvKNuGzpHFSXmVFRnK36PDVJDq3IY15JNppb7bj6kspJvzdVCt9RB4zCwkK0t7ejtLQU5eXl+Otf/wqLxQJBoCJbOknFnhpGnYBuuxc52bq0KdqOHDYY67lYbm8QL79zEiV5kSBxXqkZhjS5ZhJ/NRVWvPT2KdiH/LBmTXH6QQoUvqO+tfzGN76BU6dOAQBuu+023Hnnnfj617+Ob3/72wkbHEmcK5aX4dpVVWhuseOJFw/DHwyrNhaWYaAVeLT3uM5aTJHK/EEJobAMPsbs7I2PziAUkrFh9XwsrsqjYDHL2cpzAADNLfYpv3ek8K2mqF/tzc3NsFgsACIb+j744AN88MEH2LhxY8IGRxJr5fnF+MfPL8CpjkE89qdD8Adl1cai0/AY8gbhcPlVG0MsXJ5gzI9xe4N452AHls7Pp41zBEBkWXROthZNrQNTfu9o4VtFMd0e3XbbbVizZg1+/etfo6OjAwaDIVHjIkmybEEBbqxbiM5+N175wIFBFV+QRq2I9h4XwpJ6gStaA9M4bHAku1hz0dwEjYqkm5HltcfbnQiGpUm/d2zhWy1RB4x//ud/xttvv40tW7agq6sLX/nKV3DNNdfgqaeeSuT4SBLUVubi5vWL4PLJeOQPB2AfVOcuX+BZSJKCXrtXlZ8frWBIgjcQjmkumbILMpGaihyEwjJOnhmc9PvGFr7VElOGwbIsVq5cifvuuw/19fUwm824//77EzU2kkTVZRZctcIMjz+MX+/ajx6V3rSNOhGd/R74VZ6rnYzbG/t0FGUXZCKVcyK9Rppapp6WGil8qyWmgOHxePDSSy/hlltuwdq1a8FxHPXDyCAFZgHfuXYxZFnBw7sOoL3XlfQxsCwDgWPR0etO+s+OVqyHDVJ2QSYj8pFThJtb7VNON6ld+I46YHz3u9/FxRdfjD/84Q/47Gc/iz179uCJJ57A+vXrEzk+kmQjPTVEnsWjfzyIU52Tp8mJYNAJsLv8GJpGYTnRwpIMlycIjRh9wKDsgkylpjwHA4N+9Dp8k36f2oXvqANGbW0tXn31VTzzzDPYuHEjrNbU6bFA4ivPosft/7AEJoOIx58/hCOnp17yF296rYDTw7ufU4nHF4KiRH/YIGUXJBq2isj7afMUq6XULnxHHTBuueUWFBcXJ3IsJIVYsrS4/dolyDXr8JuXG3HoRF9Sf75G4BAMS+h3Tn7HlWyxHjZI2QWJhjVLi8IcPZqm2I+hduE7JXpkBgIBbNmyBWvWrMG6devw05/+FADQ0tKCDRs2YO3atdiwYQNaW1vVHegsYzKI+Pa1i1Gab8JvX23CB03dSf35Rp2IM71uBEPqFfnGkmUFTpc/6uW0lF2QWNjKrTjVMTj1JloVC98pETB++ctfQqPRYPfu3XjllVdGj0vfsmULNm7ciN27d2Pjxo24++67VR7p7KPXCrj1S+ejqtSMZ18/iv890JG0n82xDFgW6OxPjQK4NxBGOIbDBim7ILGoqciBJCs41uac9PvULHyrHjA8Hg9efPFFbNq0aXReODc3FwMDA2hqakJdXR0AoK6uDk1NTbDbkz+fPttpRA7fuHoRFlXm4Pk3T+AvH5xO2hyqUSug3+EbbRikpiF3IOqTYym7ILGqKMqCVuSmXF6rZuFb9YDR3t4Os9mMRx55BNdccw1uuOEGfPjhh+jq6kJBQQE4LrIaheM45Ofno6urS+URz04Cz+LrVy3EclsBXnu3Fa+8cyopQYNhGGjFyDlTsooF8FgPG3zjozMIhSm7INHjOBbz51qmXF6rZuE7trMNEiAcDqO9vR01NTX48Y9/jIMHD+LWW2/FQw89FJfnb2xsjPkxIytzmo80x2UM6WSqa15apsDr0eGNhjPo7u3HyhoT2CScz+/2SehqF5Ctj/9LtqGhYcrvCYRktPUFYdBOfY/lC8p4e/8AKgs1sPeehr03HqOMr9n22k6X6zVrAhjyBPHOvsPIzZr4YEqPX0LA2QaBm/hvL5rXdaxUDxjFxcXgeX506mnx4sWwWCzQarXo6emBJEngOA6SJKG3txdFRUUxPX9tbS00mtjaWEqSjFOvvQvbAltMj0t3zUeao7pm2wIFr73bgv/Z1w6dPgsb18xPeE+NsCTDHwxj4bxcCHFsidrQ0IBly5ZN+X29di+0ZheyDFO/ll555xQkWcG1nzs/Jaejov13zhTpdL0lpUG81fg3+JEN24KJs9NBTwDVZRaY9OO3bI32dT2eQCAw4Y226lNSVqsVF110Efbu3QsgsjJqYGAA5eXlsNlsqK+vBwDU19fDZrPR/o8UEOmpMQ91Kyvw0dFe/Ef9x1MenDZTPMdClhV0D3gS+nMmMjDkhzaK1VEjtYsLqHZBpiHLIKK0wDTl8loGDDz+5Be+VQ8YAPCzn/0Mjz/+ONatW4fvf//7uP/++5GVlYWtW7fi6aefxtq1a/H000/jZz/7mdpDJWNcsaIM114+0lOjMeE9NYx6ET12L7z+5BbAgyEJHl8oqsMGR2oXn7uQahdkemzlVpzuHoJnkoUeIq9O4Vv1KSkAKC0txX/913+d8/nKykrs2rVLhRGRaK1cXAythsN/7z6Cx/50CLd8aVHCmgKxDAORZ3Gm14WqUkvSehu7vUFE86MouyDxUFNuxevvn8aR03YsW1Aw7veIgjo9vlMiwyDpbWxPjR27Dia0p4ZeK2DQHYTTlby7K4crENVhg280UHZBZq600ASjTph0WkqtHd8UMEhcjPTUGBjyJbynhkEnoK3HBSkJjZYkScagOzDlYYOUXZB4YRkGC8qtOHLaPvlScgYIJPkUBAoYJG6qyyz41jWL4fGH8fCuAwnrqSHyHMKSjD5H4nt2uKM8bPCNhjMISZRdkPioKbfC6w+jrXtowu9Ro/BNAYPEVXlRFr5z7WJIsoxHdh3AmQT11DDpRHT0eRJeaB90T33YIGUXJN7mz7WAYYCm1omnpdQofFPAIHE30lND4FnsSFBPDZZlwHEsOvoSd86ULCuwR7GclrILEm96rYDyoqxJ6xiCkPwd3xQwSEIko6eGQcvDPuiHaxotU6MxctjgZOdHUXZBEqWmIgcdfW4MusfPIjgVCt8UMEjCJLqnBsMw0GsEtHUPJeScqSHP1IcNUnZBEqWmfKSp0iQ3W0kufFPAIAmV6J4aGpGDLxDGwGB8Gy0pioJ+p2/S3heUXZBEKso1wGzUTBowkl34poBBEi7RPTVMw42WQnE8nsQflBAMS5MWvCm7IInEMAxs5VYcbXMgPMES8mQXvilgkKRIZE8NjmOhAOjqj985U25vECyodkHUVVNhRSAooWWChSPJLnxTwCBJk8ieGiadgB6Hd9Lzd2LRP+iHZpLpKMouSDJUlVrAccyEq6WSXfimgEGSimMZfHXNfKw8vxhvNJzBrj3H41KwZhgGWiHSaGmmQWjksEHNBIcNUnZBkkUjcqgsMU9+em0SC98UMEjSsQyDL19+HlavKMXfDnfhmd1H4nLMh07Dw+0NwjE0s2NJPP7QpIcNUnZBkqmmwopehxf9EyzsSGbhmwIGUcVIT42r4txTw6gT0d7jmrBIGA37oB/iBIcNUnZBJiPLCoIhCV5/CEOeINxxOIp/dHntBFmGyLPwJGgv0qdRwCCqWh3nnho8zyIsK+id5jlWI4cNaic4bJCyi9lNURSEw5Huj25fCIOewCf/uQPwBEJgOQbZJg3m5BshcMyMp4vyLHrkmXUTLq8VBA5D3mBSCt8p0Q+DzG4rFxdDI3J49vX49NQw6UV09rthydJCp4ntJe7xhyc8bJCyi9lBlhWEJXn4PwUKFGDkvZgBNCIPnZaHVuSh0/AQeBYCx0Lg2XNaFWtEDsfaHBPWw6JlK7fib4e7EAxJ5zTyGlv4jqbJ10xQwCApYbmtABqRw3++1oQduw7im9csQnYU/bPHwzIMBJ7DmV4XzptjjqnBjNPlBz9Bf3LKLjKDoiiQJAVhORIQwrL8yQJqBWA5BjoNj2y9BjqRh0bkIPAs+OGgEMvrKcsgwqgX4Q+Go2rxOxFbhRVvH+jA8TNOLKzIOfcbhgvfFDDIrLGoMhe3rF+EJ19pxCN/OIBvXbMY1mzttJ7LoBXgdPkx5Aki2xhd4Bk5bFCnOTe7oewivYzNErwBKdLUa7wsQYj872RZwkwwDIM5+UYcabXPKGCcV2KGyLNobrGPGzBGCt8mvTiT4U6JAgZJKdVlFnzrS+fj319qxMO7DuDWa86f9hu0XivgdPcQFs7LnfJMKADwTXLY4Eh2sYayi5SgKAqk0aDwqSwBkdOMR7KE3CwB580xj2YIsWYJM2XSi8g2ivD5w9Bpp/eWy/MsqsssaGoZgKKcd874RwvfCb6ZoYBBUk55cTa+fe1i7HzhEB7ZdQDf/NIizMk3xfw8osDB5wmjz+lDYRR/SEOeALgpahf5lF0kzdgsQZIUyOPUErQiB51GmDRL6O/go84yE6Ukz4Sm1gFoFW7awcpWYUXjqQH02L0ozDGc9TVB4BJ2avNYFDBISioZ7qnx2POHsOOPB3HzFxdhXnF2zM9j1Ino6HXDYtJMWXjsd/rHLZLvaWin7CIBJswSFADM2VnCSC1hJEvgORZsFFljqjDoBFiNWrj9oWkv6LANL69tarGfEzA4loEkKeMWxeOJAgZJWfkWPb47HDQef/4Qbly3EAvmWmN6Do5lwLJAZ58bFZMEHH8gjEA4DJ3m7JqJyxvE3oOdlF1M05RZgsBFlSVkgqI8A5pa7FAUZVpZhsWkRXGuAc2tA1i1vPTcb0hC4ZsCBklpliwtbv+HJdj5wiH85uVGfO0LNpx/Xl5Mz2HUCugf9CHPrINxgqKgyxsEM85hg29QdjGpibIEBpG4MDZL0Io8NAI3WkdItyxhpvRaAblmLZxDgQlfh1OxlVvxxkdn4AuEz8mGk1H4poBBUt5IT41/f/EwfvtqE776uflYUVMY9eMZhoFO5NHW7cKCcuu4b1L9g+e2YqXsImIkS5CkyP9+OksQeQ46zblZAj8cFMgnCnMM6Hf6ISsK2GlkGbYKK/76YTuOtjmwpOrsG6dkFL4pYJC0oNcK+NY1i/HkK43479ePIhCScPHikqgfrxV5ON0BDAz6kWfRnfW1UFiC1xc6pzA6W7KLcbMEBWCYs7MEg16IFJpncZYwU1qRR4FVh36nf1qZQHlRNnQaHs0t9nMCRjIK3ykVMB555BE8/PDDeOWVV1BdXY2WlhZs3rwZTqcTZrMZ27ZtQ3l5udrDJCrRiBxuXr8Iv3utCX964wR8gTBWryiLej7YqBNwptcFs0kDYUxjJLcvhE/PRmVadiHLkUAghRV4A/I5+xLGyxLGFphJ/BRYDeh1+CDLSszBlmMZLJhrQXPrwDlZytjCd6KkTMD4+OOPceDAARQXF49+bsuWLdi4cSPWr1+Pl156CXfffTd+97vfqThKojaBZ/F/rqrBs385itfebYU/IKHu4oqoggbPsVAUBd0DHpQWfLJMd7zDBtMtu/h0liDJMjBOlqA38sgxRo7MpixBHaLAoSjHgO4BD7KmcZqBrSIH+4/1oaPXfdbrGEDCjzpPiYARDAZxzz334IEHHsDXv/51AMDAwACamprw1FNPAQDq6upw7733wm63w2qNbaUMySwcx2Lj2gXQijz2NLTDFwzj2suronrTM+pFdA94kZOthV4rQJIVDHoCMOo+mR5I1exibJYQbS1hvCxhoFOA2aTuvoTZLs+iR4/dC0kef6PoZBbMtYAB0NQycE7AYMDAm8CjzlMiYDz00EO4+uqrUVr6yVKxrq4uFBQUgOMid34cxyE/Px9dXV0xBYzGxsaYxyMrCnQii337GyEKDMRJ+jpnmuYjzWoPIWo1RQo8Lj3+drgLff12fHZRVlRBIxCS0dHOYE6OiEBIxqmjx2HQfZJhvHfUjVBYRmVuOKm/D0VRICuAJCuQ5cj/frLeKHJGligwEDgGGp6BILDgWQYcx4BjgSDDIAhg/GaeZ2toaEjglaSeVLxeuyuEAVcYBm3sy2Bzs3l81NyBMvPZPTKCYRkd7SyKrWJCrln1gLF//34cPnwYP/zhDxPy/LW1tdBoYr+b+vDDD1FtOx+dfW64vMHRkykzWfORZtgW2NQeRkxqbEDJvja8urcFGp2Mr19Zc1Z9YiIOtx+VJWa89+EB2BbMh0EX2Uzl8gZx5H/exwUL8vH3yxP3u/AHwwiFxmQJw3FubJag1XAQ+LMLzPHQ0NCAZcuWxeW50kGqXm9YktF4sh9akY/537bN2Yrd751GaVnlWUt0JVmBLxCC5Gqf9jUHAoEJb7RVfwfct28fTp06hSuuuAIA0N3djZtuugk/+clP0NPTA0mSwHEcJElCb28vioqKkjIuhmGQZRBh0lvg8YXQ2e+Gw+2Hhueg0/BJPYuGTG71ijLoRB5/euM4/v3Fw7jp6oVTHvRm1Ipo6xmC2ytBO+ZGING1C1lWMOSNTIHlWvS04mgW4zkWJXlGtPW4Yj6Z2VaRg//33mk0n3Zgha1g9PMjhe+QlJjeGKrPtdxyyy145513sGfPHuzZsweFhYV48sknceWVV8Jms6G+vh4AUF9fD5vNlvT6BcMwMOpFVJdZUVOeA4NWwKAnAI8vlJSGJSQ6KxcXY+PaBTjV4cTO5w/BM0WnM4Fnh4+4/mQOOdG1i0BIwqA3gJI8I6rLLCi06mE2aWDQCRAFjoLFLGTN1oHnWITCsXWInJNvhEkvoLll4NwvMkAonKEBYzJbt27F008/jbVr1+Lpp5/Gz372M1XHY9AJqCw1o6YiByaDgEFPEG5vEDIFjpSw3FaA/1O3EGf63Njxx4MY8ky+Jt2kF6HXfPInkMjswuUNIizJsM21oijXSMGBAIhkBKX5xilvcD6NZRjYyq04ctoxXOv6BAMGwRgDULRUn5L6tD179oz+/8rKSuzatUvF0YxPrxUwr8SM4twweuxe9Dl94FgGBp0wrd2bJH7G9tR4eNcBfOua82HNGr+nBsMwo2/cicouJEnGkC8Ia5YWZQVZUdVXyOxiNmmhETwxHxxoq8jBB009ON01hHkln5yTJvIsvIHEBAx69c6AVsNjblEWaitzkGvWweUNYtATgCxTxqGmkZ4aHl8ID//hQFT9vRORXfgDYbh8IZQXZmNecTYFCzIulo00WfIGYssy5pdZwDKR5bVjCQIHPwWM1KUVeZQWmLCoMhdFOYbR5vCfThVJ8oz01AjLMh7edQAdve4Jvzfe2YWiKBjyBMCwDGoqrMiz6GiRBJmU2aSBXiMgEIx+051Ow6OiOBvNrfazPs+xDCQlMTu+KWDEkShwKM4zYtF5OSjJNcDjj2QcYSkx0Z5MbqSnBs+zeOSPB9DSOf4OhXhmF+GwDIc7gFyzDgvmWqCfZu8DMrswDIM5BSb4Yswyaipy0NnvgdMVOOdriXjfoYCRAALPoTDXiPPPy8OcfBP8wXAkcCSoEEUmNtJTw6QXsfP5Qzh6+uy7MV9Ajlt24fGH4AuGUTXHjLLCrIzr50ASy6QXYNSL8Aei36ltqxhuqtQ6zmqpBKBXdALxHIsCqx6LKnNRVpCFQFiC0+1HMJy4s17IuUZ6auSadXji5UYcOtE/+rWDrd4ZZxeyrMDp9kMrcqiZlwPLBEV2QibDMJFahi8YfcAotOphMWnQ3GKf+pvjgAJGEnAcizyLDrWVuZhXnI2wJMPpDiT0VElytpGeGnPyjPjPVz/GvqZuuLxBNLV5Z5RdBEMSBj2RvRVVpZYp28ASMhmjXoTZpIE3ymW2DMOgpiIHx9odSZnBoICRRBzLwJqtQ+28XFSWZEOBAofbH1Ohi0zfSE+Nyjlm/PfrR/GblxohSZh2duHyBhGSJNjKaW8FiZ+SPCOCYSnqjcG2ciuCIRknO5yJHRgoYKiCZRlYsrSoqchBdakFLMfA6fLHNHdJpmekp0btvBy09bhQWayJObuQZAUOlx9ZBhE1FTnTbrdJyHj0WgHWLG3Up85WlZrBcwyaWhM/LZVyG/dmE4ZhkG3UIMsgwu0LobPPDYfLD5ZlwDEMOI4FxzKR/6iAGjcjPTX2NfdAI8f2R+YPhOEPSSgvykKumZbLksQoyjXCPjQARVGmfI2JAofz5pjR3GLHly5L7LgoYKQAhmFg0ouYP9cKty8EfyCMYFhCICghGJIRCIURGp7TZAAow6ebMmDOCigcy9C0SJQ4jsXf1Rah+Ygzqu9XFAUubwgakUVNhZWWy5KE0ml45Jl1sLv8MOmmzmBrKnLw/Jsn0OfwIs9CPb1nDaNOgFF37puRoiiRTmqSPNpVLRSWEAxJ8IckBIMSvIEwpJFTKj9powCWGemZMBxUOIaOMIlBOCzD5QuiwKpHSZ6Rsj2SFIW5BvQ7fee0Yh2PrcIKvAk0tdpxGQUMwjAMBJ6Z8ngJSf4kqEiygnBYRiAsIxgMDwcXGSFfOHJ8yUhQGX4t+oIyfP4wWI4BP5ytzPYpF48/BElScN4cMy2XJUmlETgU5BjQY/dMefx5brYO+RYdmlvsuGzpnISNiQJGholMUXFTHmImSTLCwwFlJLjYuzkYDQJCIRmBkBTZLzK26Rsz8jMind7YMVlLppGHj/cw6UXMLcqasr8GIYlQYNVF3cq1piIH/3uwI/N7epPk4zgWHIez9g1YTQIqij859fKsabDhzCUUlhAIRgJKIBiGPxBGWJbPCigAwGIkoDDgWTatpsGCIQlefwjFeUYU5hioLkRUI/AcinP16OyfOsuwlVvx5kdncLzNkbDxUMAgE4p2GkyWFUhypK4SHp4OC4ZkBIanwYJhGb6x02DDFAAc80lAGSngqzkN5vIFwTLA/HIrTLRclqSAXLMe3QNeSJI8af1sXkk2NAKHplY75uUkZiwUMMiMsSwDluUgTPFqkuRIQJGkT4JLMBhGICwjEIysCvNKMpRPBRYAo1NfY1eExZMkK3B5ArCYtCgrMkHgacc2SQ0Cz6I4z4gzvZO3cuU5FtVlFjS32FFhNSRkLBQwSNKM1FcwSX1FUZTRwDIyHRYKD9dUghICYQn+YHj0JM4xi8E+WWY8dkVYFIHFHwzDHwyjrCgLebS3gqSg3GwtuvvdCIdl8JNk/DUVVhw+2Q+nJzELNChgkJTCMAx4jgE/xdLVsdNgIxlLcLhQ7w+GEQzJ8ATCkKUx2crIMuORTIVl4fVHCoQ1FTm0t4KkLI5jUZxnwunuQZiNEwcDW3nk9NrOgdiOSY8WBQySlmKZBhu7d0WShgv2ocgelmwDD1u5lfZWkJRnzdaia8CNYFiCOMGUabZRg5I8Izrs/oSMgQIGyWhTLTMe6hUoWJC0wA23cj3VMQTROPG0bm1lDt74sC3qwwtjQQGDEELShNmohVb0IBCSJjxK/3MryiDKgwmpxdGtFSGEpAmWZVA6RStXjmORpU/MKj8KGIQQkkayDCIMOhH+GDrzxQsFDEIISSOjrVxV6J+jeg3D4XDgRz/6Edra2iCKIubOnYt77rkHVqsVLS0t2Lx5M5xOJ8xmM7Zt24by8nK1h0wIIaoy6UVkG0X4/GHotMl7G1c9w2AYBt/4xjewe/duvPLKKygtLcUDDzwAANiyZQs2btyI3bt3Y+PGjbj77rtVHi0hhKSGkjwT/OHkZhmqBwyz2YyLLrpo9OMlS5ags7MTAwMDaGpqQl1dHQCgrq4OTU1NsNsT34aQEEJSnUEnwGrUwuNPzCa98ageMMaSZRnPPvssVq1aha6uLhQUFIDjItV+juOQn5+Prq4ulUdJCCGpoSjPgFBYTsiei/GoXsMY695774Ver8f111+PpqamuDxnY2PjtB/b0NAQlzGkE7rm2WG2XXMmX2+vI4RTAQk68ez7//0HDkArxDcnSJmAsW3bNpw+fRo7d+4Ey7IoKipCT08PJEkCx3GQJAm9vb0oKiqK6Xlra2uh0Ux+jvx4GhoasGzZspgfl87ommeH2XbNmX69/kAYjaf6kWXQjPac+fBAI5YuWTKt89ECgcCEN9opMSX14IMPorGxETt27IAoRnoQ5OTkwGazob6+HgBQX18Pm80Gq9Wq5lAJISSlaDU8Cqx6eHyJr2WonmEcP34cO3fuRHl5Oa677joAwJw5c7Bjxw5s3boVmzdvxqOPPoqsrCxs27ZN5dESQkjqKbAa0OvwQZaVhHaIVD1gVFVV4ejRo+N+rbKyErt27UryiAghJL2IAoeiHAO6BzzImqKV60ykxJQUIYSQmcmz6AAwkOTErZiigEEIIRlA4DkU5+rh8QUT9jMoYBBCSIbItejBsgxkOTHPTwGDEEIyBM+xKMkzIlGzUhQwCCEkg1izdTBqE/PWTgGDEEIyCMcyKLAI0IjxXwRLAYMQQjKMyLPgErAfgwIGIYSQqFDAIIQQEhUKGIQQQqJCAYMQQkhUKGAQQgiJCgUMQgghUVH9tNpEGWlZGAxO/1yVQCAQr+GkDbrm2WG2XfNsu15g+tc88p45XttXRklWM9gkc7lcOHbsmNrDIISQtFRdXQ2TyXTW5zI2YMiyDI/HA0EQwDCJayhCCCGZRFEUhEIhGAwGsOzZVYuMDRiEEELii4rehBBCokIBgxBCSFQoYBBCCIkKBQxCCCFRoYBBCCEkKhQwCCGERIUCBiGEkKhQwBjD4XDg5ptvxtq1a7Fu3Tp85zvfgd1uV3tYSfPII49g/vz5s2KHfCAQwJYtW7BmzRqsW7cOP/3pT9UeUsK98cYb+OIXv4j169dj3bp1eP3119UeUtxt27YNq1atOud13NLSgg0bNmDt2rXYsGEDWltb1RtkHI13vQl9H1PIKIfDobz33nujH//iF79QfvKTn6g4ouRpbGxUbrrpJuWzn/2scvToUbWHk3D33nuv8i//8i+KLMuKoihKX1+fyiNKLFmWleXLl4/+2zY3NytLlixRJElSeWTxtW/fPqWzs1O5/PLLz3od33DDDcqLL76oKIqivPjii8oNN9yg1hDjarzrTeT7GGUYY5jNZlx00UWjHy9ZsgSdnZ0qjig5gsEg7rnnHmzZsmVWHKPi8Xjw4osvYtOmTaPXm5ubq/KoEo9lWbhcLgCRs9by8/PPOfoh3S1fvhxFRUVnfW5gYABNTU2oq6sDANTV1aGpqSkjZg/Gu95Evo9l7Gm1MyXLMp599lmsWrVK7aEk3EMPPYSrr74apaWlag8lKdrb22E2m/HII4/g/fffh8FgwKZNm7B8+XK1h5YwDMNg+/btuO2226DX6+HxePD444+rPayk6OrqQkFBATiOAwBwHIf8/Hx0dXXBarWqPLrEivf7WGbdXsTRvffeC71ej+uvv17toSTU/v37cfjwYWzcuFHtoSRNOBxGe3s7ampq8Pzzz+OHP/whbr/9drjdbrWHljDhcBiPP/44Hn30Ubzxxht47LHHcMcdd8Dj8ag9NJJA8X4fo4Axjm3btuH06dPYvn17xqXsn7Zv3z6cOnUKV1xxBVatWoXu7m7cdNNNeOedd9QeWsIUFxeD5/nRKYrFixfDYrGgpaVF5ZElTnNzM3p7e7Fs2TIAwLJly6DT6XDy5EmVR5Z4RUVF6OnpgSRJAABJktDb23vOVE6mScT7WGa/G07Dgw8+iMbGRuzYsQOiKKo9nIS75ZZb8M4772DPnj3Ys2cPCgsL8eSTT+Liiy9We2gJY7VacdFFF2Hv3r0AIitoBgYGMHfuXJVHljiFhYXo7u7GqVOnAAAnT55Ef38/ysrKVB5Z4uXk5MBms6G+vh4AUF9fD5vNltHTUYl6H6Pjzcc4fvw46urqUF5eDq1WCwCYM2cOduzYofLIkmfVqlXYuXMnqqur1R5KQrW3t+Of/umf4HQ6wfM8vve97+Gyyy5Te1gJ9fLLL+OJJ54YLfR/97vfxerVq1UeVXz9/Oc/x+uvv47+/n5YLBaYzWa8+uqrOHnyJDZv3oyhoSFkZWVh27ZtmDdvntrDnbHxrnf79u0Jex+jgEEIISQqNCVFCCEkKhQwCCGERIUCBiGEkKhQwCCEEBIVChiEEEKiQgGDEACdnZ1YunTp6OYuQsi5KGCQWWvVqlV49913AUR2f+/fv3/0vKFkeP/993HppZcm7ecRMlMUMAghhESFAgaZle688050dnbi1ltvxdKlS/HEE09g/vz5CIfDAIAbbrgBDz74IK677josXboUt956KxwOB37wgx/gggsuwJe//GWcOXNm9PlOnjyJG2+8ERdeeCHWrl2L1157bfRrb731Fq688kosXboUl1xyCZ588kl4vV7cfPPN6O3txdKlS7F06VL09PTg0KFD2LBhA5YvX46LL74Y99xzD4LB4OhzzZ8/H8888wzWrFmDpUuXYvv27Whra8OGDRtwwQUXYNOmTaPfP5LB7Ny5ExdddBFWrVqFl19+OUm/YZKR4tJVg5A0dPnllyt79+5VFEVR2tvblerqaiUUCimKoijXX3+9snr1auX06dPK0NCQ8oUvfEFZs2aNsnfvXiUUCil33nmnsnnzZkVRFMXj8SiXXnqp8sc//lEJhUJKY2OjcuGFFyrHjh1TFEVRVq5cqezbt09RFEVxOp1KY2OjoiiK8t577ymXXHLJWWM6fPiwsn//fiUUCint7e3K5z//eeWpp54a/Xp1dbXyzW9+U3G5XMqxY8eUhQsXKl/72teUtra20XE+//zzo89vs9mUf/3Xf1UCgYDy/vvvK4sXL1ZOnjyZuF8qyWiUYRAygWuuuQZlZWUwmUy49NJLUVpais985jPgeR6f//zn0dTUBAB48803UVJSgi9/+cvgeR4LFy7E2rVrsXv3bgAAz/M4ceIE3G43srOzsXDhwgl/Zm1tLZYsWQKe5zFnzhxs2LAB+/btO+t7br75ZhiNRlRVVaG6uhorV65EaWnp6DhHxjVi06ZNEEURF154IS677DL8+c9/jvNviswW1ECJkAmM7cKn0WjO+lir1cLr9QIAOjo6cOjQobMaMEmShKuvvhoA8Otf/xqPPfYYfvWrX2H+/Pn4wQ9+gKVLl477M1taWvCLX/wCjY2N8Pl8kCTpnAAz2bg0Gg36+/tHP87KyoJerx/9uLi4GL29vTH9HggZQQGDkBkqKirCihUr8NRTT4379fPPPx+PPfYYQqEQnnnmGXzve9/DW2+9NW473K1bt6Kmpga/+tWvYDQa8dvf/nY0U5mOoaEheL3e0aDR1dWFqqqqaT8fmd1oSorMWrm5uWhvb5/x83z2s59Fa2srXnzxRYRCIYRCIRw6dAgnT55EMBjEyy+/DJfLBUEQYDAYRpfu5uTkwOl0jvbZBiL9xg0GAwwGA06ePIlnn312xuN7+OGHEQwG8eGHH+LNN9/E5z//+Rk/J5mdKGCQWeuWW27BY489huXLl8/oLt5oNOLJJ5/Ea6+9hksuuQQXX3wxHnjggdHVSi+99BJWrVqFCy64AM899xzuv/9+AEBlZSWuuuoqrF69GsuXL0dPTw9+/OMfo76+HhdccAF++tOf4sorr5zRNebm5iIrKwuXXHIJfvjDH2Lr1q2orKyc0XOS2Yv6YRCSod5//33ceeedePvtt9UeCskQlGEQQgiJCgUMQgghUaEpKUIIIVGhDIMQQkhUKGAQQgiJCgUMQgghUaGAQQghJCoUMAghhESFAgYhhJCo/H+RFpIZM0MGAwAAAABJRU5ErkJggg==\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "sns.lineplot(x = delhi_data['timestamp'].dt.month, y = delhi_data[delhi_data['pollutant'] == 'no2']['value'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 37,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:50.658378Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:50.657220Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:50.662376Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:50.661795Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.072463,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:50.662545",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:50.590082",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array(['co', 'no2', 'o3', 'pm10', 'pm25', 'so2'], dtype=object)"
      ]
     },
     "execution_count": 37,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "delhi_data['pollutant'].unique()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.062446,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:50.785965",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:50.723519",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "# o3"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 38,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:50.942575Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:50.925730Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:51.244053Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:51.244644Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.394609,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:51.244864",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:50.850255",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<AxesSubplot:xlabel='timestamp', ylabel='value'>"
      ]
     },
     "execution_count": 38,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "sns.lineplot(x = delhi_data['timestamp'].dt.year, y = delhi_data[delhi_data['pollutant'] == 'o3']['value'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 39,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:51.383084Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:51.382370Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:51.710719Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:51.709663Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.404553,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:51.710885",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:51.306332",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<AxesSubplot:xlabel='timestamp', ylabel='value'>"
      ]
     },
     "execution_count": 39,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "sns.lineplot(x = delhi_data['timestamp'].dt.month, y = delhi_data[delhi_data['pollutant'] == 'o3']['value'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.065918,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:51.842703",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:51.776785",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "# pm10"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 40,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:51.998895Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:51.998232Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:52.323360Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:52.323850Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.418858,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:52.324029",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:51.905171",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<AxesSubplot:xlabel='timestamp', ylabel='value'>"
      ]
     },
     "execution_count": 40,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "sns.lineplot(x = delhi_data['timestamp'].dt.year, y = delhi_data[delhi_data['pollutant'] == 'pm10']['value'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 41,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:52.454470Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:52.453762Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:52.860742Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:52.859883Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.473657,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:52.861001",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:52.387344",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<AxesSubplot:xlabel='timestamp', ylabel='value'>"
      ]
     },
     "execution_count": 41,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "sns.lineplot(x = delhi_data['timestamp'].dt.month, y = delhi_data[delhi_data['pollutant'] == 'pm10']['value'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.063605,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:52.998433",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:52.934828",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "# pm25"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 42,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:53.171857Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:53.164901Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:53.465777Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:53.465185Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.402647,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:53.465947",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:53.063300",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<AxesSubplot:xlabel='timestamp', ylabel='value'>"
      ]
     },
     "execution_count": 42,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "sns.lineplot(x = delhi_data['timestamp'].dt.year, y = delhi_data[delhi_data['pollutant'] == 'pm25']['value'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 43,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:53.652094Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:53.613648Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:54.004972Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:54.004277Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.472347,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:54.005152",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:53.532805",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<AxesSubplot:xlabel='timestamp', ylabel='value'>"
      ]
     },
     "execution_count": 43,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "sns.lineplot(x = delhi_data['timestamp'].dt.month, y = delhi_data[delhi_data['pollutant'] == 'pm25']['value'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.068938,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:54.145807",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:54.076869",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "# so2 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 44,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:54.311846Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:54.311080Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:54.607623Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:54.606895Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.393102,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:54.607796",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:54.214694",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<AxesSubplot:xlabel='timestamp', ylabel='value'>"
      ]
     },
     "execution_count": 44,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "sns.lineplot(x = delhi_data['timestamp'].dt.year, y = delhi_data[delhi_data['pollutant'] == 'so2']['value'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 45,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-03-21T05:20:54.765112Z",
     "iopub.status.busy": "2021-03-21T05:20:54.764368Z",
     "iopub.status.idle": "2021-03-21T05:20:55.064846Z",
     "shell.execute_reply": "2021-03-21T05:20:55.064239Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.385924,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:55.065001",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:54.679077",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<AxesSubplot:xlabel='timestamp', ylabel='value'>"
      ]
     },
     "execution_count": 45,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "sns.lineplot(x = delhi_data['timestamp'].dt.month, y = delhi_data[delhi_data['pollutant'] == 'so2']['value'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.070084,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:55.207427",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:55.137343",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "# Analysis Conclusion\n",
    "\n",
    "\n",
    "From the above analyis we can conclude the following\n",
    "* Carbon Monoxide \n",
    "    \n",
    "   **Year in which it peaked**: 2018\n",
    "    \n",
    "    **Months in which CO peaks (as per records for prev 5 yrs)**: Feb to April\n",
    "    \n",
    "* Nitrogen Dioxide \n",
    "\n",
    "     **Year in which it dropped** : 2018\n",
    "     \n",
    "     **Peak Months**: July - November\n",
    "     \n",
    "* Ozone Gas\n",
    "\n",
    "    **Peaked in Year** : 2016 - 2017\n",
    "    \n",
    "    **Peak Months** : January - March , June - November\n",
    "    \n",
    "* PM 10 \n",
    "    \n",
    "    **Peaked in Year** : 2015\n",
    "    \n",
    "    **Peak Months** : June - July\n",
    "    \n",
    "* PM 25\n",
    "\n",
    "    **Peaked in Years** : 2018\n",
    "    \n",
    "    **Peak Month** : February - April\n",
    "    \n",
    "* Sulphur Dioxide\n",
    "\n",
    "    **Peaked after 2018**\n",
    "    \n",
    "    \n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "papermill": {
     "duration": 0.06975,
     "end_time": "2021-03-21T05:20:55.347186",
     "exception": false,
     "start_time": "2021-03-21T05:20:55.277436",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "Liked what I did here ? Do press the upvote button !\n",
    "\n",
    "Have some doubt or a suggestion ? Leave a comment and I'll get back to you ASAP."
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.9"
  },
  "papermill": {
   "default_parameters": {},
   "duration": 34.328789,
   "end_time": "2021-03-21T05:20:56.129823",
   "environment_variables": {},
   "exception": null,
   "input_path": "__notebook__.ipynb",
   "output_path": "__notebook__.ipynb",
   "parameters": {},
   "start_time": "2021-03-21T05:20:21.801034",
   "version": "2.2.2"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}