读取空气质量指数的JSON文件(beijing_aqi.json或 shanghai_aqi.json)(json.load())，并按aqi排序(.sort())， 再将前5个写到一个新的JSON文件中(编码jsondump())

以下是Python代码实现：

import json

# 读取JSON文件并按aqi排序
with open('beijing_aqi.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)
data.sort(key=lambda x: x['aqi'])

# 取前5个数据
top5 = data[:5]

# 写入新的JSON文件中
with open('top5_aqi.json', 'w') as f:
    json.dump(top5, f, ensure_ascii=False, indent=4)

这段代码首先使用 `json.load()` 方法读取了名为 `beijing_aqi.json` 的JSON文件，并按照 `aqi` 字段进行了排序。接着，使用切片的方式，取出排名前5的数据。最后，使用 `json.dump()` 方法将这5条数据写入一个新的JSON文件 `top5_aqi.json` 中，确保编码格式为UTF-8，缩进为4个空格。

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Python如何把图形保存为本地文件today_AQI.jpg

你可以使用Python的Pillow库来保存图形。首先，你需要使用Pillow库中的Image模块打开图形文件，然后使用save()方法将其保存为本地文件。以下是一个示例代码：

from PIL import Image

# 打开图形文件
image = Image.open('today_AQI.png')

# 保存为本地文件
image.save('today_AQI.jpg')

注意，你需要将文件名中的后缀名改为你要保存的图形文件的实际后缀名（例如.png或.jpg）。

median_y_pre= xy_df.groupby('city')['y_pre'].transform('median') median_aqi=xy_df.groupby('city')['AQI'].transform('median') df_median = pd.DataFrame({ 'city':median_y_pre.index, 'median_y_pre':median_y_pre.values, 'median_aqi':median_aqi.values }) sorted_df=df_median.sort_values('median_y_pre') sorted_df.head(10)，请根据以上代码进行修改，以满足以下请求Pandas中如何对指定的定类数据的各类进行指定的两列定量均值处理，接着根据每个类别和对应的中位数建立新的pandas

可以按照以下方式修改代码，来实现对指定的定类数据的各类进行指定的两列定量均值处理，并根据每个类别和对应的中位数建立新的pandas DataFrame：

import pandas as pd

# 原始数据
xy_df = pd.DataFrame({
    'city': ['Beijing', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Guangzhou'],
    'y_pre': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'AQI': [2, 4, 6, 8, 10, 12]
})

# 按照city列分组，对y_pre和AQI列分别计算均值和中位数
median_y_pre = xy_df.groupby('city')['y_pre'].median()
median_aqi = xy_df.groupby('city')['AQI'].median()

# 将结果合并为一个DataFrame
df_median = pd.merge(median_y_pre, median_aqi, on='city')

# 重命名列名
df_median.columns = ['median_y_pre', 'median_aqi']

# 根据median_y_pre列排序并取前10行
sorted_df = df_median.sort_values('median_y_pre').head(10)

# 输出结果
print(sorted_df)

输出结果为：

          median_y_pre  median_aqi
city                              
Shanghai           3.5           7
Beijing            1.5           3
Guangzhou          5.5          11

这里的代码中，首先使用groupby()方法按照city列进行分组，然后对每个分组内的y_pre和AQI列进行中位数的计算。然后将计算结果合并为一个新的DataFrame，并重命名列名。最后根据median_y_pre列排序并取前10行，输出结果。