2021年「博客之星」参赛博主:小Aer

小Aer 博客之星 2021-12-28 10:44:05

[ 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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不埋雷的探长 2022-01-07
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冲冲冲,给大佬5星好评!!!
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咖啡壶子 2022-01-06
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杀神lwz 博客之星 2022-01-06
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秒懂AI+ 博客之星 2022-01-06
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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。

2021年「博客之星」参赛博主:Maynor大数据 (感谢礼品、红包免费送!)

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LatteCJZ 博客之星 2022-01-06
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已五星 欢迎回访 https://bbs.csdn.net/topics/603961234

老张在线敲代码 博客之星 2022-01-06
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网易测试开发猿 博客之星 2022-01-06
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已五星,欢迎回访 留言必回 https://bbs.csdn.net/topics/603956509

韦天飞 2022-01-06
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不断的持续创作很不容易,支持博主!!!
⭐已五星,可以检查,欢迎互投 ⭐,欢迎回访,我的地址 https://bbs.csdn.net/topics/603955506
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已为大佬您满星🤗🤗

马小跳会Coding 博客之星 2022-01-06
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只想静静的 2022-01-05
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大佬你好 , 五星 + 关注 + 三连了 , 期待互评 https://bbs.csdn.net/topics/603955500 , Thanks♪(・ω・)ノ

Q大帅 博客之星 2022-01-05
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Jiangxl~ 博客之星 2022-01-04
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已投五星,欢迎回投,原力7级号,诚信互投https://bbs.csdn.net/topics/603956041?spm=1001.2014.3001.6953

IT学习日记 博客之星 2022-01-04
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七级号【IT学习日记】,已五星好评,望回,互助地址:https://bbs.csdn.net/topics/603955729

taronHe 2022-01-04
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已投5星,请大佬互评,期待你的一票,投票链接, https://bbs.csdn.net/topics/603959652

凉开水白菜 博客之星 2022-01-04
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已评五星⭐,欢迎大佬回访, http://t.csdn.cn/1Wc9F
一只楠喃 博客之星 2022-01-04
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IT人阿标 博客之星 2022-01-03
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已五星啦, 欢迎诚信相互支持,期待给小弟个回评,谢谢啦 https://bbs.csdn.net/topics/603956205

Li-Yongjun2 2022-01-03
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已点 5 星,欢迎支持 https://bbs.csdn.net/topics/603955870

冰激凌啊 博客之星 2022-01-02
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已五星 欢迎回访 https://bbs.csdn.net/topics/603956068

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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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