使用乘客和航班数据，编写Python代码，完成下述数据可视化的要求。 1. 分析年度乘客总量变化情况（折线图）。 2. 分析乘客在一年中各月份的分布（柱状图）。 3. 分析乘客的类别和比重（饼图）。 4. 分析影响航空公司收入的乘客的各项属性的重要性（雷达图）。

好的，以下是一个简单的Python代码示例，可以完成你提出的四个数据可视化要求。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取乘客和航班数据
df = pd.read_csv('passenger_flight_data.csv')

# 1. 年度乘客总量变化情况（折线图）
passenger_by_year = df.groupby('Year')['Passengers'].sum()
plt.plot(passenger_by_year.index, passenger_by_year.values)
plt.title('Yearly Total Passengers')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Total Passengers')
plt.show()

# 2. 乘客在一年中各月份的分布（柱状图）
passenger_by_month = df.groupby('Month')['Passengers'].sum()
plt.bar(passenger_by_month.index, passenger_by_month.values)
plt.title('Monthly Total Passengers')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Total Passengers')
plt.show()

# 3. 乘客的类别和比重（饼图）
passenger_by_category = df.groupby('Category')['Passengers'].sum()
plt.pie(passenger_by_category.values, labels=passenger_by_category.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Passenger Categories')
plt.show()

# 4. 影响航空公司收入的乘客的各项属性的重要性（雷达图）
attributes = ['Passengers', 'Distance', 'Flight Time', 'Age', 'Fare']
values = df[attributes].mean().values
angles = [n / float(len(attributes)) * 2 * 3.14159 for n in range(len(attributes))]
angles += angles[:1]
values = list(values)
values += values[:1]
ax = plt.subplot(111, polar=True)
plt.xticks(angles[:-1], attributes)
ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid')
ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1)
plt.title('Factors Affecting Airline Revenue')
plt.show()

请注意，这只是一个简单示例，实际情况中，需要根据具体的数据集和需求进行调整和修改。希望能对你有所帮助。