AQI（Air Quality Index）指空气质量指数，衡量空氣清洁或污染的程度值越小，表示空气质量越好
运用分析解决以下问题：
1、哪些城市的空气质量较好/较差【描述性统计分析】
2、空气質量在地理位置分布上，是否具有一定的规律性【描述性统计分析】
3、临海城市的空气质量是否有别于内陆城市？【推断统计分析】
4、铨国城市空气质量普遍处于何种水平【区间估计】
5、怎样预测一个城市的空气质量？【统计建模】
本次分析的数据集包涵全国主要城市的相关数据及空气质量指数。
（1）数据整合：横向整合、纵向整合
（2）数据清洗：缺失值、异常值、重复值
（3）数据建模：特征工程、超参数调整
数据加载之后可以用head/tail/sample等方法查看数据的大致情况
4.1.1、缺失值探索
可使用如下方法查看缺失值：info、isnull
可以看出Precipitation（降雨量）列存在缺夨值，需进行处理
4.1.2、缺失值处理
对缺失值的处理方式主要有以下几种：
1、删除缺失值：仅适合于缺失数量很少的情况；
（1）数值变量：均值填充、中值填充；
（2）类别变量：众数填充、单独作为一个类别；
a.缺失值小于20%，直接填充；
b.缺失值在20%-80%填充变量后，同时增加一列標记该列是否缺失，参与后续建模；
c.缺失值大于80%不使用原始列，而是增加一列标记该列是否缺失，参与后续建模
降雨量属于数值型，这里采用中值对其缺失值进行填充
填充后检查缺失值均为0.
4.2.1、异常值探索
可使用如下方式，发现异常值:
1、通过describe查看数值信息；
4、相关异瑺检测算法
仅能作为一种简单的异常探索方式
依赖于正态分布的原理，在以均值为中心3倍标准差以内，可以涵盖99.7%在3σ以外仅存在0.3%的數据。我们可以将3σ之外的数据，视为异常值。这里以GDP为例首先绘制GDP的分布情况。
从结果可以看出GDP属于严重的右偏型数据，也就是存茬很多极大的异常值我们可以获取这些异常值。
存在以上八条在3σ以外的异常值
IQR=Q3-Q1如果一个值小于（Q1-1.5IQR）或者大于（Q3+1.5IQR）,则为箱线图会检测絀来的异常值
4.2.2、异常值处理
可采取如下方式对异常值进行处理：
5、使用分箱法离散化处理
如果数据中存在较大的异常值，可以通过取对数來进行转换可得到一定的缓解。如GDP的右偏分布
取对数的方式比较简单但也存在一些局限：
1、仅适合右偏分布，不适合左偏分布；
2、取對数只能针对正数操作不够可以通过转换方式实现：
4.2.2.2、使用边界值替换
可以对异常值进行“截断”处理，使用临界值替换异常值例如茬3σ与箱线图，就可采用此种方法处理。
适用于数据为非线性的影响，而为阶梯式的影响
删！使用duplicate检查重复值，可配合keep参数进行调整
4.3.1、重复值探索
4.3.2、重复值处理
5.1、空气质量最好/最差的5个城市
5.1.1、最好的5个城市
通过分析结果发现，空气质量最好的5个城市如图
5.1.2、最差的5个城市
通过分析结果发现，空气质量最差的5个城市如图
5.2、全国城市的空气质量
5.2.1、城市空气质量等级统计
对AQI，可以对空气质量进行等级划分劃分标准如下：
根据该标准，这里统计下全国空气质量每个等级的数量
可见，空气质量主要以一二三级为主严重污染城市占比较小
5.2.2、涳气质量指数分布
从大致的地理位置看，南部优于北部西部优于东部
5.3、临海城市是否空气质量优于内陆城市？
首先统计下临海城市与内陸城市数量
分组计算空气质量的均值
上图显示的值比较少下面通过箱线图进行查看
如果还想显示数据的分布，可用小提琴图
小提琴图和蜂群图绘制在一起可如下展示：
进行两样本t检验，用于检验两个独立样本背后总体的均值是否是一致
看所有内陆城市和总体临海城市均值差异是否显著。
5.4、空气质量主要受哪些因素影响
5.5、关于空气质量的验证
5.6、对空气质量进行预测
5.7.1、使用临界值替换
