1. 简答题 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（

首先，为了完成这个任务，你需要按照以下步骤操作：

1. **加载数据**：使用pandas库读取`weatherdata.csv`文件，并将数据加载到一个DataFrame中。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('weatherdata.csv')

2. **数据清洗**：检查数据集是否包含省份（直辖市）信息，如果有的话，可以根据地区列筛选出指定省份的数据。如果没有直接的省份字段，需要查找其他可以关联到省份的信息，比如邮政编码或其他地理标识。

3. **省份筛选**：
- 如果有明确的省份字段，例如`province`：

     df_province = df[df['province'] == '你的省份']

- 否则，根据地区和地理位置进行间接筛选。

4. **分组计算**：按日期和地区对筛选后的数据进行分组，然后计算平均温度和湿度。

   grouped_data = df_province.groupby(['date', 'region']).agg({'temperature': 'mean', 'humidity': 'mean'})

5. **数据整理**：将结果转换成更适合绘图的形式，可能需要将`grouped_data`转置，以便于日期作为行标签。

6. **绘制柱状图**：
使用matplotlib等可视化库创建柱状图，横坐标为日期，纵坐标分别为平均温度和湿度。

   import matplotlib.pyplot as plt
   grouped_data.plot(kind='bar', stacked=True)
   plt.xlabel('日期')
   plt.ylabel('平均值')
   plt.title('指定省份各地区平均气温和湿度')
   plt.show()

7. **保存筛选结果**：如果你需要保留筛选后的数据，可以用CSV或数据库的形式保存。

请注意替换上述代码中的'你的省份'为你实际要查询的省份名称。在进行以上操作之前，确保你的环境已经安装了pandas、matplotlib以及相关的数据读取库。如果你不确定如何处理缺失的省份信息，或者数据结构与描述不符，可能需要进一步探索数据或提供更详细的数据结构信息。