name 'AQI_mean' is not defined

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解析import mathdef calculate_aqi(cp, bp_lo, bp_hi, aqi_lo, aqi_hi): """ 计算空气质量指数（AQI） :param cp: 污染物浓度 :param bp_lo: 污染物浓度分界点下限 :param bp_hi: 污染物浓度分界点上限 :param aqi_lo: 分界点下限对应的AQI值 :param aqi_hi: 分界点上限对应的AQI值 :return: AQI值 """ aqi = (aqi_hi - aqi_lo) / (bp_hi - bp_lo) * (cp - bp_lo) + aqi_lo return math.ceil(aqi)def calculate_pm25_aqi(pm25): """ 计算PM2.5的AQI值 :param pm25: PM2.5浓度 :return: PM2.5的AQI值 """ if pm25 <= 12: aqi = calculate_aqi(pm25, 0, 12, 0, 50) elif pm25 <= 35.4: aqi = calculate_aqi(pm25, 12.1, 35.4, 51, 100) elif pm25 <= 55.4: aqi = calculate_aqi(pm25, 35.5, 55.4, 101, 150) elif pm25 <= 150.4: aqi = calculate_aqi(pm25, 55.5, 150.4, 151, 200) elif pm25 <= 250.4: aqi = calculate_aqi(pm25, 150.5, 250.4, 201, 300) elif pm25 <= 350.4: aqi = calculate_aqi(pm25, 250.5, 350.4, 301, 400) else: aqi = calculate_aqi(pm25, 350.5, 500.4, 401, 500) return aqidef calculate_aqi_level(aqi): """ 计算AQI等级 :param aqi: AQI值 :return: AQI等级 """ if aqi <= 50: level = '优' elif aqi <= 100: level = '良' elif aqi <= 150: level = '轻度污染' elif aqi <= 200: level = '中度污染' elif aqi <= 300: level = '重度污染' else: level = '严重污染' return levelif __name__ == '__main__': pm25 = 78 aqi = calculate_pm25_aqi(pm25) level = calculate_aqi_level(aqi) print('PM2.5浓度为{}μg/m³时，AQI为{}，等级为{}'.format(pm25, aqi, level))

这段代码是一个计算空气质量指数（AQI）和AQI等级的程序，主要包含三个函数：calculate_aqi、calculate_pm25_aqi、calculate_aqi_level。calculate_aqi函数用于计算空气质量指数，根据污染物浓度、污染物浓度分界点下限、污染物浓度分界点上限、分界点下限对应的AQI值、分界点上限对应的AQI值等参数，通过公式计算得到AQI值，并使用math.ceil函数向上取整。calculate_pm25_aqi函数用于计算PM2.5的AQI值，根据PM2.5浓度的不同范围，调用calculate_aqi函数计算得到相应的AQI值。calculate_aqi_level函数用于根据AQI值计算AQI等级，根据AQI值的不同范围，返回相应的等级。最后，在主函数中调用calculate_pm25_aqi和calculate_aqi_level函数，计算得到PM2.5浓度为78μg/m³时，AQI为156，等级为中度污染，并输出结果。

import pandas as pd # 分级标准 aqi_level = [(0, 50), (51, 100), (101, 150), (151, 200), (201, 300), (301, 500)] level_name = ['优', '良', '轻度污染', '中度污染', '重度污染', '严重污染'] df = pd.read_csv('空气质量.csv', encoding='utf-8-sig') # 将AQI按等级进行分类 df['AQI_level'] = pd.cut(df['AQI'], bins=[level[0] for level in aqi_level] + [aqi_level[-1][-1]], labels=level_name, right=False) # 合并数据 result = pd.concat([df['城市'], df['AQI_level']], axis=1) # 计算每个等级的城市数量 count = result.groupby('AQI_level').size() # 输出结果 print(count)

这段代码的作用是读取一个名为“空气质量.csv”的数据文件，将其中的AQI数据按照一定的标准进行分级，并统计各级别城市的数量，最后输出结果。具体来说，代码中：

- 第1行加载了pandas库，以便进行数据处理。
- 第2行定义了一个列表aqi_level，其中每个元素都是一个二元组，代表一个AQI等级的范围。
- 第4行使用pandas的read_csv函数读取了“空气质量.csv”文件，并将其存储在名为df的数据框中。
- 第7行使用pandas的cut函数将AQI数据按照等级进行分类，并将结果存储在名为AQI_level的一列中。
- 第10行使用pandas的concat函数将城市和AQI等级两列合并为一个数据框。
- 第13行使用pandas的groupby函数按照AQI等级进行分组，并统计每个等级的城市数量。
- 第16行输出结果。