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

要在`weatherdata.csv`文件中筛选出特定省份（直辖市）的数据并进行分析，首先需要读取CSV文件，然后根据地理位置列（假设为`province`或`city_state`）筛选数据，接着计算每个地区的平均气温和湿度。最后，我们可以使用Python的数据可视化库如matplotlib来创建柱状图展示结果。以下是大致步骤：

1. 导入必要的库：

   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取CSV文件并预处理数据：

   df = pd.read_csv('weatherdata.csv')
   # 确保province列存在且数据类型是字符串
   df['province'] = df['province'].astype(str)

3. 筛选指定省份的数据：

   selected_province = '你的省份'  # 替换为你想查看的省份
   province_data = df[df['province'] == selected_province]

4. 计算平均温度和湿度：

   avg_temperature = province_data.groupby('date')['temperature'].mean().reset_index()
   avg_humidity = province_data.groupby('date')['humidity'].mean().reset_index()

5. 合并两个数据集，并合并日期：

   merged_data = pd.merge(avg_temperature, avg_humidity, on='date', suffixes=('_temp', '_humidity'))

6. 创建柱状图：

   fig, axs = plt.subplots(nrows=2, sharex=True)
   
   axs[0].bar(merged_data['date'], merged_data['temperature_temp'], label='Temperature')
   axs[0].set_ylabel('Average Temperature')

   axs[1].bar(merged_data['date'], merged_data['humidity_humidity'], label='Humidity')
   axs[1].set_ylabel('Average Humidity')

   axs[0].legend()
   axs[1].legend()

   plt.xlabel('Date')
   plt.title(f"Weather Data for {selected_province}")

   plt.tight_layout()
   plt.show()

现在，你已经有了一个包含指定省份每日平均气温和湿度的柱状图。