根据holiday和workingday生成新的特征type，区分是节假日、工作日还是周末并利用 seaborn根据type的分类绘制 count 的箱线图

你可以将上面两个任务合并到一起。下面是一个示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取节假日数据
holidays = pd.read_csv('holidays.csv')
holidays['date'] = pd.to_datetime(holidays['date'])

# 判断指定日期是否是节假日
def is_holiday(date):
    return date in holidays['date'].tolist()

# 判断指定日期是否是周末
def is_weekend(date):
    return date.weekday() >= 5

# 生成示例数据
dates = [datetime.date(2022, 2, 11), datetime.date(2022, 2, 12), datetime.date(2022, 2, 13),
         datetime.date(2022, 2, 14), datetime.date(2022, 2, 15), datetime.date(2022, 2, 16),
         datetime.date(2022, 2, 17), datetime.date(2022, 2, 18), datetime.date(2022, 2, 19)]
types = []
for date in dates:
    if is_holiday(date):
        types.append('节假日')
    elif is_weekend(date):
        types.append('周末')
    else:
        types.append('工作日')
data = pd.DataFrame({'date': dates, 'type': types})

# 绘制箱线图
sns.countplot(x='type', data=data)
plt.show()

在这个示例中，我们首先读取节假日数据，并定义了is_holiday()和is_weekend()函数来判断指定日期是否是节假日或周末。然后，我们根据这些函数生成了一个包含日期和类型的示例数据。最后，我们使用seaborn的countplot()函数来绘制箱线图。x参数指定分类变量，data参数指定数据集。最后使用plt.show()函数显示图像。

这个箱线图可以帮助你了解不同类型的日期的计数情况，包括每个类别包含的日期数量。