2021年「博客之星」参赛博主:CuriousAn

CuriousAn 博客新星 2021-12-28 10:42:57

[ 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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夏志121 2022-01-07
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skyline_wx 博客之星 2022-01-07
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五星好评啦,欢迎回访~ https://bbs.csdn.net/topics/603960097

沉睡中的主角 博客之星 2022-01-07
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已经五星支持大佬啦,希望大佬也能支持支持我,https://bbs.csdn.net/topics/603959686?sharesource=ggj0727

是阿超 2022-01-07
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已五星,望博主回评,欢迎互评五星https://bbs.csdn.net/topics/603955278

安迪西嵌入式 2022-01-07
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已五星好评,欢迎互投,https://bbs.csdn.net/topics/603957280 冲冲冲!!!

Listen·Rain 2022-01-07
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已经五星好评,欢迎回访:https://bbs.csdn.net/topics/603961895

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小鲍侃java 博客之星 2022-01-07
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郭梧悠 博客之星 2022-01-07
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已经五星,欢迎各位回访,如果因为评论受限无法评论,我会根据用户评价列表一一回访
https://bbs.csdn.net/topics/603956185

CuriousAn 博客新星 2022-01-07
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已五星好评,期待大佬回访:https://bbs.csdn.net/topics/603960770

艾醒(AiXing-w) 博客之星 2021-12-29
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五星好评,期待大佬回访 https://bbs.csdn.net/topics/603962143
CuriousAn 博客新星 2022-01-07
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@艾醒(AiXing-w) 已五星好评,期待大佬回访:https://bbs.csdn.net/topics/603960770
bjxiaxueliang 博客之星 2021-12-29
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已五星评价 7级原力号 期待大佬回访:
https://bbs.csdn.net/topics/603956608?spm=1001.2014.3001.6953
已五星评价 7级原力号 期待大佬回访:
https://bbs.csdn.net/topics/603956608?spm=1001.2014.3001.6953
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小小张自由—>张有博 博客之星 2021-12-29
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已经给大佬五星好评了

求个五星回评噢!!!

原力9级号 https://bbs.csdn.net/topics/603955395 只赚不亏

已经给大佬五星好评了

求个五星回评噢!!!

原力9级号 https://bbs.csdn.net/topics/603955395 只赚不亏

小小张自由—>张有博 博客之星 2021-12-29
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已经给大佬五星好评了

求个五星回评噢!!!

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Oliver尹 博客之星 2021-12-29
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已5星好评,期待大佬回访:https://bbs.csdn.net/topics/603955887

3分钟秒懂大数据 博客之星 2021-12-28
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已经五星好评,
诚信互,每日互
见链接必回
https://bbs.csdn.net/topics/603961636

_李少侠_ 博客之星 2021-12-28
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五星好评,期待大佬回访 https://bbs.csdn.net/topics/603960474

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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