（1）对某市空气质量检测数据的读取及处理（45分） ①使用Pandas的DataFrame类对象读取数据；（5分） ②过滤数据中的缺失值、重复值和异常值；（5分） ③在生成的DataFrame中增加两列“年份”、“月份”，并使用apply函数和lambda表达式从“日期”列中获取相应的值；（10分） ④根据月份生成相应的季度标志变量；（10分） 对空气质量指数AQI分组，获得对应的空气质量等级；（15

好的，下面是代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('air_quality_data.csv')

# 过滤缺失值和重复值
df.dropna(inplace=True)  # 过滤缺失值
df.drop_duplicates(inplace=True)  # 过滤重复值

# 过滤异常值
df = df[df['AQI'] >= 0]

# 增加年份和月份列
df['年份'] = df['日期'].apply(lambda x: int(x.split('-')[0]))
df['月份'] = df['日期'].apply(lambda x: int(x.split('-')[1]))

# 根据月份生成季度标志变量
df['季度'] = df['月份'].apply(lambda x: (x-1)//3+1)

# 根据AQI分组获取空气质量等级
bins = [-1, 50, 100, 150, 200, 300, 500]
labels = ['优', '良', '轻度污染', '中度污染', '重度污染', '严重污染']
df['空气质量等级'] = pd.cut(df['AQI'], bins=bins, labels=labels)

# 打印处理后的DataFrame
print(df.head())

上述代码将读取名为"air_quality_data.csv"的文件，并将其存储到名为"df"的DataFrame对象中。然后，我们使用dropna()函数和drop_duplicates()函数过滤缺失值和重复值。接着，我们过滤了AQI小于0的异常值。接下来，我们使用apply()函数和lambda表达式从日期列中获取相应的年份和月份，并将其添加为新的列。然后，我们使用apply()函数和lambda表达式根据月份生成季度标志变量。最后，我们使用cut()函数根据AQI分组获取对应的空气质量等级，并将其添加为新的列。