1）对某市空气质量检测数据的读取及处理（45分） ① 使用Pandas的DataFrame类对象读取数据；（5分） ② 过滤数据中的缺失值、重复值和异常值；（5分） ③ 在生成的DataFrame中增加两列“年份”、“月份”，并使用apply函数和lambda表达式从“日期”列中获取相应的值；（10分） ④ 根据月份生成相应的季度标志变量；（10分） ⑤ 对空气质量指数AQI分组，获得对应的空气质量等级；（15分）

好的，我会为您详细解答。

1. 使用Pandas的DataFrame类对象读取数据

我们可以使用Pandas提供的read_csv函数来读取csv文件，具体代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('air_quality_data.csv')

其中，'air_quality_data.csv'是您所要读取的数据文件名。

2. 过滤数据中的缺失值、重复值和异常值

数据中常常存在缺失值、重复值和异常值，这些数据会影响后续的数据分析，因此我们需要对它们进行过滤。过滤缺失值和重复值的代码如下：

# 过滤缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 过滤重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

过滤异常值需要根据具体数据进行，这里不做过多赘述。

3. 在生成的DataFrame中增加两列“年份”、“月份”，并使用apply函数和lambda表达式从“日期”列中获取相应的值

我们可以使用apply函数和lambda表达式来实现这个功能，具体代码如下：

# 获取年份
df['年份'] = df['日期'].apply(lambda x: int(x.split('-')[0]))

# 获取月份
df['月份'] = df['日期'].apply(lambda x: int(x.split('-')[1]))

4. 根据月份生成相应的季度标志变量

我们可以使用Pandas的cut函数来实现这个功能，具体代码如下：

# 生成季度标志变量
df['季度'] = pd.cut(df['月份'], bins=[0, 3, 6, 9, 12], labels=['第一季度', '第二季度', '第三季度', '第四季度'])

其中，bins参数指定了分割点，labels参数指定了每个分段的标签。

5. 对空气质量指数AQI分组，获得对应的空气质量等级

我们可以使用Pandas的cut函数来实现这个功能，具体代码如下：

# 定义AQI与空气质量等级的对应关系
aqi_bins = [-float('inf'), 50, 100, 150, 200, 300, float('inf')]
aqi_labels = ['优', '良', '轻度污染', '中度污染', '重度污染', '严重污染']

# 生成空气质量等级
df['空气质量等级'] = pd.cut(df['AQI'], bins=aqi_bins, labels=aqi_labels)

其中，aqi_bins参数指定了分割点，aqi_labels参数指定了每个分段的标签。

以上就是对某市空气质量检测数据的读取及处理的解答，希望能够帮到您。