对weatherdata.csv里的数据进行筛选，选出自己所在省份（直辖市）的数据，完成以下要求： 计算其每个地区当天的平均温度、湿度，在一张柱状图上表示出来 筛选出每个地区当天的（最高位温、最高湿度

对`weatherdata.csv`文件中的数据进行筛选，首先需要加载数据并按照省份（直辖市）进行分组。假设数据中包含"province"列来标识省份，"temperature"列表示温度，"humidity"列表示湿度，以及日期信息。

以下是Python（pandas库）操作的一般步骤：

1. **导入所需的库**:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. **读取数据**:

df = pd.read_csv('weatherdata.csv')

3. **数据预处理**:
确认"province"列的值是否已经清洗过，并检查缺失值。如果有缺失值，可以考虑填充、删除或替换。

# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())

4. **按省份筛选和分组**:

filtered_data = df[df['province'] == '您的省份']  # 替换为实际省份名
grouped_data = filtered_data.groupby('date', as_index=False).agg({'temperature': ['mean', 'max'], 'humidity': ['mean', 'max']})

5. **计算平均温度和湿度**:
- `mean`: 计算平均值
- `max`: 获取最大值

6. **创建柱状图**:

fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8))
grouped_data[['temperature_mean', 'temperature_max']].plot(kind='bar', ax=axs[0], title='平均/最高温度')
grouped_data[['humidity_mean', 'humidity_max']].plot(kind='bar', ax=axs[1], title='平均/最高湿度')
plt.tight_layout()
plt.show()

7. **保存图表**:
如果需要将图表保存到文件，添加额外一行：

fig.savefig('weather_stats.png', dpi=300)