2021年「博客之星」参赛博主:autofelix

autofelix 博客之星
2021年博客之星后端领域TOP3
2021-12-28 10:23:15
加精

[ 这是 2021 博客之星 的竞选帖子, 请你在这里增加其他内容。 包括但不限于:你这一年的收获,感悟, 对 CSDN 产品的反馈和 2022 年的希望。 参考: https://blog.csdn.net/SoftwareTeacher/article/details/121973415 ]

我正在参加年度博客之星评选,请大家帮我投票打分,您的每一分都是对我的支持与鼓励。

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Coder个人博客 2023-01-01
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已五星支持,欢迎回访:https://bbs.csdn.net/topics/611388121

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已支持,原力7级, 欢迎回访五星 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://bbs.csdn.net/topics/611387285
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KEY的航行日记 2022-12-30
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@╰つ゛无名小辈 你搁这玩穿越呢

支持~

小五666\n哈哈 2022-01-19
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支持支持~

小五666\n哈哈 2022-01-19
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支持啦~

小五666\n哈哈 2022-01-19
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zici~

penguin_bark 2022-01-18
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⭐⭐⭐⭐⭐ 三连必回⭐⭐⭐⭐⭐https://blog.csdn.net/YQ20210216/article/details/122556432
⭐⭐⭐⭐⭐ 欢迎大佬⭐⭐⭐⭐⭐https://blog.csdn.net/YQ20210216/article/details/122556432

星空下0516 博客之星 2022-01-12
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辛苦大佬支持五星,必回支持。。。https://bbs.csdn.net/topics/603956477

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birate_小小人生 博客之星 2022-01-10
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已五星好评,这个是我的:https://bbs.csdn.net/topics/603960174

牧码文 博客之星 2022-01-08
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NEFU AB-IN 博客之星 2022-01-07
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何止代码 博客之星 2022-01-07
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img

我是Superman丶 博客之星 2022-01-07
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PGzxc 博客之星 2022-01-07
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已五星好评⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐,期待大佬回访:https://bbs.csdn.net/topics/603959191

我又何必慨叹 博客之星 2022-01-07
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已经给大佬五星好评了
求个五星回评噢!!!
https://bbs.csdn.net/topics/603959624

颖火虫-IT赵云 博客之星 2022-01-07
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支持
T_Antry 博客之星 2022-01-07
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奔跑不停 快乐不止——保证前进的速度 定期调整方向
⭐⭐⭐⭐⭐ 五星B回⭐⭐⭐⭐⭐https://bbs.csdn.net/topics/603961207
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bay0net 博客之星 2022-01-07
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已五星,欢迎互评呀:https://bbs.csdn.net/topics/603961780

辛徳橘子丶 博客之星 2022-01-07
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已五星!评论连接回复我 必回 !https://bbs.csdn.net/topics/603959625

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Android系统攻城狮 博客之星 2022-01-07
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⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐五星回评 ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐
https://bbs.csdn.net/topics/603956957?spm=1001.2101.3001.6949
⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐五星回评 ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐

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源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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