（4）对空气质量等级、最高温度降序排序，对白天温度和空气质量前十绘制条 形图。

好的，我来解答你的问题。

首先，我需要明确一下，你的问题涉及到数据处理和数据可视化，因此需要使用一些编程语言和工具。在这里，我将使用Python语言及其相关的数据处理和可视化库来回答你的问题。

假设你已经获取到了需要处理和可视化的数据，并将其存储在一个名为`data`的数据结构中。那么，下面是我对你的问题的解答：

1. 对空气质量等级、最高温度降序排序

对于这个问题，我们可以使用Python的`pandas`库进行数据排序。具体代码如下：

import pandas as pd

# 将数据存储在DataFrame中
df = pd.DataFrame(data)

# 对空气质量等级和最高温度进行降序排列
df.sort_values(by=['空气质量等级', '最高温度'], ascending=False, inplace=True)

# 输出排列后的DataFrame
print(df)

其中，`by`参数用于指定按照哪些列进行排序，`ascending`参数用于指定是否为升序排列，`inplace`参数用于指定是否在原DataFrame中进行排序。

2. 对白天温度和空气质量前十绘制条形图

对于这个问题，我们可以使用Python的`matplotlib`库进行数据可视化。具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 将数据存储在DataFrame中
df = pd.DataFrame(data)

# 对白天温度和空气质量进行降序排列
df.sort_values(by=['白天温度', '空气质量'], ascending=False, inplace=True)

# 取前十条数据
df_top10 = df.head(10)

# 绘制条形图
plt.bar(df_top10['日期'], df_top10['白天温度'], label='白天温度')
plt.bar(df_top10['日期'], df_top10['空气质量'], label='空气质量')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('数值')

# 显示图形
plt.show()

其中，`head`方法用于获取前十条数据，`bar`方法用于绘制条形图，`xlabel`和`ylabel`方法用于添加图标标签，`show`方法用于显示图形。

希望我的回答对你有所帮助！