用python完成下列要求。一、实践目的 1．使用numpy、matplotlib、pandas对数据进行分析； 2. 并能对数据分析结果进行图形化展示，为使用者提供分析结果。 二、实践内容 对所给的数据进行分析并进行可视化，可以使用折线图、柱状图、饼图、散点图等适合的图形化方式，要求分析内容包括： PM2.5平均分布情况 各个城市PM2.5平均值情况。 各个城市各年份PM2.5的平均值情况。 各个城市PM2.5随季节的变化情况。 各个城市PM2.5随月份的变化情况。 各个城市PM2.5随日的变化情况。

好的，我可以为您提供一些代码和思路：

首先，需要导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，读取所给数据：

data = pd.read_csv('your_data_file.csv')

接下来，对数据进行清洗和预处理，如去除缺失值和异常值：

data = data.dropna() # 去除缺失值
data = data[data['PM2.5']<1000] # 去除PM2.5异常值

接着，进行分析和可视化：

1. PM2.5平均分布情况

# 按时间排序并计算每个小时的PM2.5平均值
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['year'].astype(str)+'/'+data['month'].astype(str)+'/'+data['day'].astype(str)+' '+data['hour'].astype(str)+':00:00')
data = data.sort_values(by='datetime')
hourly_mean = data.groupby(['datetime'])['PM2.5'].mean()

# 绘制折线图
plt.plot(hourly_mean)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.title('PM2.5 Hourly Mean Distribution')
plt.show()

2. 各个城市PM2.5平均值情况

# 计算每个城市的PM2.5平均值
city_mean = data.groupby(['city'])['PM2.5'].mean()

# 绘制柱状图
plt.bar(city_mean.index, city_mean.values)
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.title('PM2.5 Mean Value by City')
plt.show()

3. 各个城市各年份PM2.5的平均值情况

# 计算每个城市每年的PM2.5平均值
yearly_mean = data.groupby(['city', 'year'])['PM2.5'].mean().unstack()

# 绘制堆积柱状图
yearly_mean.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.title('PM2.5 Mean Value by City and Year')
plt.show()

4. 各个城市PM2.5随季节的变化情况

# 将月份转换为季节
season_dict = {1: 'Winter', 2: 'Winter', 3: 'Spring', 4: 'Spring', 5: 'Spring', 6: 'Summer', 7: 'Summer', 8: 'Summer', 9: 'Autumn', 10: 'Autumn', 11: 'Autumn', 12: 'Winter'}
data['season'] = data['month'].map(season_dict)

# 计算每个城市每个季节的PM2.5平均值
season_mean = data.groupby(['city', 'season'])['PM2.5'].mean().unstack()

# 绘制堆积柱状图
season_mean.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.title('PM2.5 Mean Value by City and Season')
plt.show()

5. 各个城市PM2.5随月份的变化情况

# 计算每个城市每个月份的PM2.5平均值
monthly_mean = data.groupby(['city', 'month'])['PM2.5'].mean().unstack()

# 绘制堆积柱状图
monthly_mean.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.title('PM2.5 Mean Value by City and Month')
plt.show()

6. 各个城市PM2.5随日的变化情况

# 计算每个城市每天的PM2.5平均值
daily_mean = data.groupby(['city', 'day'])['PM2.5'].mean().unstack()

# 绘制堆积柱状图
daily_mean.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.title('PM2.5 Mean Value by City and Day')
plt.show()

最后，根据实验结果进行分析和总结。