文件路径在f盘
时间: 2024-02-22 12:58:10 浏览: 14
好的,以下是您需要的代码实现,其中需要安装 pandas 和 matplotlib 库:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取文件
file_path = r'F:\pollution us Scity_2007 NO2.txt'
df = pd.read_csv(file_path, sep='\t')
# 统计总行数和总列数
row_count = df.shape[0]
col_count = df.shape[1]
# 按照 Couny Code 降序排序并导出为 CSV 文件
df_sorted = df.sort_values('County Code', ascending=False)
output_file = r'F:\pollution us Scity, 2007 No2. descending.csv'
df_sorted.to_csv(output_file, index=False)
# 离散化并绘制柱状图和饼状图
df_filtered = df[df['County'] != 'Quecns']
bins = [0, 1, 25, 50, 75, 100, 125, 150, 500]
labels = ['Good', 'Moderate', 'SubUnhealthy', 'Unhealthy', 'VeryUnhealthy', 'Hazardous']
df_filtered['AQI'] = pd.cut(df_filtered['AQI'], bins=bins, labels=labels)
df_grouped = df_filtered.groupby('AQI').size()
df_grouped.plot(kind='bar', title='NO2 AQI', rot=0, figsize=(8, 6), fontsize=12)
plt.xlabel('AQI', fontsize=12)
plt.ylabel('Count', fontsize=12)
plt.savefig(r'F:\NO2_AQI bar.png', dpi=300)
df_grouped.plot(kind='pie', title='NO2 AQI', figsize=(8, 6), fontsize=12, autopct='%1.1f%%')
plt.ylabel('')
plt.savefig(r'F:\NO2 AQI pie.png', dpi=300)
plt.show()
```
请注意,代码中的路径是根据您提供的信息进行设置的,如果您的文件路径与代码中的路径不同,请将其修改为您自己的路径。还有,离散化时,我假设 AQI 列的数据类型是数值型,如果不是,需要先将其转换为数值型。