def task4(): try: # 读取文件 fileName4=input('请输入要打开的文件的名称pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv：') df= pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv') # 离散化 queens_df= df[df['Column1'] == 'Queens'] queens_df['NO2 AQI']=pd.cut(queens_df['Column8'],bins=[0,25,50,75,100,125,150],labels=['Good','Moderate','SubUnhealthy','Unhealthy','VeryUnhealthy','Hazardous']) # 统计结果并画图（用plt.subplots函数创建1行2列图像并设置图形大小为12*6） fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(12, 6)) # 柱状图 queens_df_counts = queens_df['Column8'].value_counts()#选择NO2 AQI列的数据用value进行统计 queens_df_counts.plot(kind='bar', ax=ax1) ax1.set_xlabel('AQI等级') ax1.set_ylabel('数量') ax1.set_title('Queens NO2 AQI离散化统计') # 饼状图 queens_df_counts.plot(kind='pie', ax=ax2, autopct='%1.1f%%', startangle=90, counterclock=False)#ax2上画饼状图，保留1位，起始角度90°，非逆时针 ax2.set_title('Queens NO2 AQI离散化比例') # 保存图片 plt.savefig('NO2_AQI_bar.png', dpi=300) plt.savefig('NO2_AQI_pie.png', dpi=300) plt.show() print("任务四执行成功！") except: print('任务四执行失败！')这段代码的详细解释

这段代码是一个Python函数，名为task4，其中包含了一些数据处理和可视化的操作。具体解释如下：

1. 读取文件：从用户输入的文件名中读取数据，并将其存储为一个数据框(df)。

2. 离散化：选择数据框中Column1为'Queens'的行，并将其Column8列的值按照一定的区间离散化，将结果存储在NO2 AQI列中。

3. 统计结果并画图：使用matplotlib库创建一个1行2列的图像，大小为12*6。其中，左边的子图是柱状图，表示离散化后NO2 AQI等级的数量；右边的子图是饼状图，表示离散化后NO2 AQI等级的比例。图形的标题和坐标轴标签都已经设置好。

4. 保存图片：将生成的柱状图和饼状图分别保存为NO2_AQI_bar.png和NO2_AQI_pie.png文件。

5. 输出结果：如果任务执行成功，则输出"任务四执行成功！"；否则，输出"任务四执行失败！"。

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def task3(): try: # 读取文件 fileName3=input('请输入要打开的文件名pollution_us_5city_2007_NO2.txt:') df=pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2.txt',sep=' ',header=None,names=['Column1','Column2','Column3','Column4','Column5','Column6','Column7','Column8']) # 统计总行数和总列数 print(f'Total rows:{len(df)}') print(f'Total columns:{len(df.columns)}') # 按照CountyCode降序排序 df_sorted = df.sort_values(by=['Column3'], ascending=False) # 导出为CSV文件 df_sorted.to_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv', index=False) print("任务三执行成功！") except: print('任务三执行失败！')这段代码的详细解释

这段代码是一个Python函数，名为"task3"。它的作用是读取一个名为"pollution_us_5city_2007_NO2.txt"的文本文件，并将其转换为一个Pandas DataFrame对象。然后，它会统计该DataFrame对象中的总行数和总列数，并按照"Column3"列的值进行降序排序。最后，它将排序后的DataFrame对象导出为名为"pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv"的CSV文件。

下面是该函数的具体步骤：

1. 首先，函数会提示用户输入要打开的文件名，并将输入值存储在变量"fileName3"中。

2. 接下来，函数使用Pandas的"read_csv"函数读取文本文件，并将其转换为DataFrame对象。具体来说，它使用了以下参数：

- "pollution_us_5city_2007_NO2.txt"：要读取的文件名。
- "sep=' '"：文件中的列是用空格分隔的。
- "header=None"：文件中没有列名。
- "names=['Column1','Column2','Column3','Column4','Column5','Column6','Column7','Column8']"：为DataFrame对象中的每一列指定列名。

3. 然后，函数使用Pandas的"len"函数分别统计DataFrame对象的总行数和总列数，并将结果打印出来。

4. 接下来，函数使用Pandas的"sort_values"函数按照"Column3"列的值进行降序排序，并将结果存储在变量"df_sorted"中。

5. 最后，函数使用Pandas的"to_csv"函数将排序后的DataFrame对象导出为名为"pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv"的CSV文件，并将"index=False"参数传递给该函数，以避免在CSV文件中包含行索引。最后，函数打印出一条执行成功的消息，或者如果执行失败，则打印出一条执行失败的消息。

总之，这段代码展示了如何读取文本文件并将其转换为Pandas DataFrame对象，并对DataFrame对象进行一些基本的统计和排序操作，最后将结果导出为CSV文件。

def get_information: # 打开文件 f =open('city.json',encoding='utf-8') # 读取文件,转为Json字典 Json_data= json.loads(f.read()) # 输入出发城市 from_city= input('输入出发城市:') to_city= input('输入到达城市:') date=input('输入出发日期:') print(Json_data[from_city]) print(Json_data[to_city]) 改错

这段代码有一个明显的错误，就是函数定义时没有加上括号。正确的代码应该是：

import json

def get_information(): 
    # 打开文件 
    f = open('city.json', encoding='utf-8') 
    # 读取文件,转为Json字典 
    Json_data = json.loads(f.read()) 
    # 输入出发城市 
    from_city = input('输入出发城市:')
    # 输入到达城市
    to_city = input('输入到达城市:')
    # 输入出发日期
    date = input('输入出发日期:')
    # 打印出发城市和到达城市对应的信息
    print(Json_data[from_city])
    print(Json_data[to_city])

在这段代码中，我们加上了括号，这样函数定义才能正确。此外，我们还增加了 `import json` 语句，因为在代码中使用了 `json` 模块，需要先导入这个模块。同时，我们还将代码格式化，让代码更加易读。