# 读取文件 df= pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv') # 离散化 queens_df= df[df['Column1'] == 'Queens'] queens_df['NO2 AQI']=pd.cut(queens_df['NO2 AQI'],bins=[0,25,50,75,100,125,150],labels=['Good','Moderate','SubUnhealthy','Unhealthy','VeryUnhealthy','Hazardous'])显示keyerror为NO2 AQI,如何解决，正确的代码应该是什么样的

根据您提供的代码，可能是读入的 CSV 文件中没有名为 "NO2 AQI" 的列，导致 KeyError。您可以使用 `df.head()` 查看一下读入的数据中有哪些列。

如果您确定数据中存在名为 "NO2 AQI" 的列，可能是列名中含有空格或其他不可见字符，可以试着将列名改为 "NO2_AQI" 或 "NO2AQI" 等无空格的形式。

修改后的代码应该类似于：

import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv')

# 离散化
queens_df = df[df['Column1'] == 'Queens']
queens_df['NO2_AQI'] = pd.cut(queens_df['NO2 AQI'], bins=[0,25,50,75,100,125,150], labels=['Good','Moderate','SubUnhealthy','Unhealthy','VeryUnhealthy','Hazardous'])

相关问题

def task3(): # 读取文件 df=pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2.txt',sep=' ',header=None) # 统计总行数和总列数 print(f'Total rows:{len(df)}') print(f'Total columns:{len(df.columns)}') # 按照CountyCode降序排序 df_sorted = df.sort_values(by=['County Code'], ascending=False) # 导出为CSV文件 df_sorted.to_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv', index=False) print("任务三执行成功！")这段代码执行后显示keyerror=county code的原因，该文本文件只有单行单列，如何解决？

根据您提供的信息，可以猜测该文本文件中的列名可能并不是 "County Code"，导致程序无法识别该列名而报错。您可以尝试在读取文件时指定列名，例如：

# 读取文件并指定列名
df = pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2.txt', sep=' ', header=None, names=['Column 1', 'Column 2', 'County Code', 'Column 4', 'Column 5', 'Column 6', 'Column 7', 'Column 8'])

# 统计总行数和总列数
print(f'Total rows:{len(df)}')
print(f'Total columns:{len(df.columns)}')

# 按照CountyCode降序排序
df_sorted = df.sort_values(by=['County Code'], ascending=False)

# 导出为CSV文件
df_sorted.to_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv', index=False)

print("任务三执行成功！")

其中，`names` 参数指定了每一列的名称。如果您不确定列名，可以先查看一下该文件的内容，或者尝试逐个列名进行测试。

def task4(): # 读取文件 df= pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv') # 离散化 queens_df=df[df['County']=='Queens'] queens_df['NO2 AQI']=pd.cut(queens_df['NO2 Mean'],bins=[0,25,50,75,100,125,150],labels=['Good','Moderate','SubUnhealthy','Unhealthy','VeryUnhealthy','Hazardous']) # 统计结果并画图 bar_plot=queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='bar') bar_plot.figure.savefig('NO2_AQI_bar.png',dpi=300) pie_plot=queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='pie') pie_plot.figure.savefig('NO2_AQI_pie.png',dpi=300) print("任务四执行成功！")显示keyerror为county如何解决，需要新的代码

如果出现了 `KeyError: 'County'` 错误，可能是因为读取的 CSV 文件中没有 `County` 这一列或者列名不是 `County`。

你可以先通过 `df.columns` 查看读取的 CSV 文件中包含哪些列名。如果确实没有 `County` 列，你需要修改代码来适应实际情况。

以下是一个修改后的示例代码，使用了 `State` 列来筛选纽约市皇后区的数据：

def task4():
    # 读取文件
    df = pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv')
    # 离散化
    queens_df = df[df['State'] == 'New York'][df['City'] == 'New York'][df['County'] == 'Queens']
    queens_df['NO2 AQI'] = pd.cut(queens_df['NO2 Mean'], bins=[0, 25, 50, 75, 100, 125, 150], labels=['Good', 'Moderate', 'SubUnhealthy', 'Unhealthy', 'VeryUnhealthy', 'Hazardous'])
    # 统计结果并画图
    bar_plot = queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='bar')
    bar_plot.figure.savefig('NO2_AQI_bar.png', dpi=300)
    pie_plot = queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='pie')
    pie_plot.figure.savefig('NO2_AQI_pie.png', dpi=300)
    print("任务四执行成功！")

在这个示例代码中，我们使用了 `df[df['State'] == 'New York'][df['City'] == 'New York'][df['County'] == 'Queens']` 来筛选纽约市皇后区的数据，而非使用 `df[df['County'] == 'Queens']`。这样做可以避免因为数据集中存在多个城市或州份而产生混淆。