使用芜湖市2020年空气质量指数的aqi.csv数据集绘制分析图表。绘制空气质量等级单变量分布图

好的，我明白了。为了绘制空气质量等级单变量分布图，我们需要先加载数据集并对数据进行预处理。

以下是使用 Python 和 Pandas 库加载数据集并查看前几行数据的示例代码：

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('aqi.csv')

# 查看前几行数据
print(data.head())

接下来，我们需要将空气质量指数转换为空气质量等级。以下是一种常见的转换方式：

def aqi_to_level(aqi):
    if aqi <= 50:
        return '优'
    elif aqi <= 100:
        return '良'
    elif aqi <= 150:
        return '轻度污染'
    elif aqi <= 200:
        return '中度污染'
    elif aqi <= 300:
        return '重度污染'
    else:
        return '严重污染'

# 将空气质量指数转换为空气质量等级
data['level'] = data['AQI'].apply(aqi_to_level)

现在我们已经将空气质量指数转换为了空气质量等级，接下来就可以绘制空气质量等级单变量分布图了。以下是使用 Seaborn 库绘制分布图的示例代码：

import seaborn as sns

# 绘制空气质量等级单变量分布图
sns.countplot(x='level', data=data)

这段代码将绘制一个空气质量等级单变量分布图，其中 x 轴表示空气质量等级，y 轴表示每个等级的数量。你可以将代码保存为 Python 文件并在命令行中运行，或者在 Jupyter Notebook 中直接运行。