生成一份乘客和航班数据，编写Python代码，完成下述数据可视化的要求。 1. 分析年度乘客总量变化情况（折线图）。 2. 分析乘客在一年中各月份的分布（柱状图）。 3. 分析乘客的类别和比重（饼图）。 4. 分析影响航空公司收入的乘客的各项属性的重要性（雷达图）。

好的，那我们先从生成数据开始。因为没有提供具体的数据格式和要求，我这里就随机生成一份数据，包含以下字段：

- flight_num: 航班号
- departure_city: 出发城市
- arrival_city: 到达城市
- departure_time: 出发时间
- arrival_time: 到达时间
- passenger_id: 乘客ID
- passenger_type: 乘客类型（普通乘客、商务乘客、头等舱乘客）
- passenger_age: 乘客年龄
- passenger_gender: 乘客性别
- ticket_price: 票价

以下是生成数据的Python代码：

import random
import pandas as pd

# 生成航班号
def generate_flight_num():
    return ''.join(random.sample('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ', 2)) + str(random.randint(1000, 9999))

# 生成出发城市和到达城市
cities = ['北京', '上海', '广州', '深圳', '成都', '重庆', '杭州', '南京', '武汉', '西安', '长沙', '福州']
def generate_cities():
    departure_city = random.choice(cities)
    arrival_city = random.choice(cities)
    while arrival_city == departure_city:
        arrival_city = random.choice(cities)
    return departure_city, arrival_city

# 生成出发时间和到达时间
def generate_times():
    departure_time = pd.Timestamp('2021-01-01') + pd.Timedelta(random.randint(0, 364), 'D') + pd.Timedelta(random.randint(0, 23), 'H') + pd.Timedelta(random.randint(0, 59), 'm')
    arrival_time = departure_time + pd.Timedelta(random.randint(1, 12), 'h') + pd.Timedelta(random.randint(0, 59), 'm')
    return departure_time, arrival_time

# 生成乘客ID
def generate_passenger_id():
    return ''.join(random.sample('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789', 6))

# 生成乘客类型、年龄、性别和票价
passenger_types = ['普通乘客', '商务乘客', '头等舱乘客']
def generate_passenger_info():
    passenger_type = random.choice(passenger_types)
    if passenger_type == '普通乘客':
        passenger_age = random.randint(18, 60)
    elif passenger_type == '商务乘客':
        passenger_age = random.randint(25, 60)
    else:
        passenger_age = random.randint(30, 60)
    passenger_gender = random.choice(['男', '女'])
    ticket_price = round(random.uniform(500, 5000), 2)
    return passenger_type, passenger_age, passenger_gender, ticket_price

# 生成数据
data = []
for i in range(10000):
    flight_num = generate_flight_num()
    departure_city, arrival_city = generate_cities()
    departure_time, arrival_time = generate_times()
    passenger_id = generate_passenger_id()
    passenger_type, passenger_age, passenger_gender, ticket_price = generate_passenger_info()
    
    data.append({
        'flight_num': flight_num,
        'departure_city': departure_city,
        'arrival_city': arrival_city,
        'departure_time': departure_time,
        'arrival_time': arrival_time,
        'passenger_id': passenger_id,
        'passenger_type': passenger_type,
        'passenger_age': passenger_age,
        'passenger_gender': passenger_gender,
        'ticket_price': ticket_price
    })

# 转换为数据框
df = pd.DataFrame(data)

数据生成好了，接下来就可以进行数据可视化了。请注意，下面的代码中需要使用到matplotlib和seaborn两个库，如果没有安装可以通过以下命令进行安装：

!pip install matplotlib seaborn

现在，我们就可以开始进行数据可视化了。