# ???? aqi_level = [(0, 50), (51, 100), (101, 150), (151, 200), (201, 300), (301, 500)] level_name = ['?', '?', '????', '????', '????', '????'] df = pd.read_csv('????.csv', encoding='utf-8-sig') # ?AQI??????? df['AQI_level'] = pd.cut(df['AQI'], bins=[level[0] for level in aqi_level] + [aqi_level[-1][-1]], labels=level_name, right=False) # ???? result = pd.concat([df['??'], df['AQI_level']], axis=1) # ??????????? count = result.groupby('AQI_level').size() # ???? print(count)

这段代码是关于空气质量指数（AQI）的数据处理代码。

- aqi_level 是一个列表，每个元素都是一个包含两个数值的元组，表示 AQI 的范围。
- level_name 是一个与 aqi_level 长度相等的列表，用于表示每个 AQI 范围的名称。
- pd.read_csv() 是 Pandas 库中的函数，用于读取 CSV 格式的文件。这里读取了一个名为 "filename.csv" 的文件，并将其赋给变量 df。
- df['AQI_level'] 是为数据框 df 添加了一个新的列，用于存储每个 AQI 值所属的范围名称。
- pd.cut() 是 Pandas 库中的函数，用于将数值型数据进行分段。这里将 AQI 列的值按照 aqi_level 指定的范围进行分段，并将分段后的结果赋给 AQI_level 列。
- pd.concat() 是 Pandas 库中的函数，用于将多个数据框按照列方向（axis=1）进行合并。这里将 AQI_level 列和 ?? 列进行合并，并将结果赋给 result 变量。
- groupby() 是 Pandas 库中的函数，用于对数据进行分组。这里对 AQI_level 列进行分组，并统计每组中的元素个数。
- 最后输出了每个 AQI 范围的名称和该范围内元素的个数。