空气质量数据的校准 空气污染对生态环境和人类健康危害巨大，通过对“两尘四气”（PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2、O3）浓度的实时监测可以及时掌握空气质量，对污染源采取相应措施。虽然国家监测控制站点（国控点）对“两尘四气”有监测数据

1. 对自建点数据与国控点数据进行探索性数据分析 首先，我们可以使用Python中的pandas库读取附件1和附件2中的CSV文件，并将数据存储在DataFrame中。然后，我们可以对数据进行探索性数据分析，包括数据的基本统计量、缺失值情况、异常值情况等。 ```python import pandas as pd # 读取附件1和附件2中的CSV文件 df1 = pd.read_csv('data1.csv') df2 = pd.read_csv('data2.csv') # 查看数据的基本信息 print(df1.info()) print(df2.info()) # 查看数据的基本统计量 print(df1.describe()) print(df2.describe()) # 查看数据的缺失值情况 print(df1.isnull().sum()) print(df2.isnull().sum()) # 查看数据的异常值情况 import matplotlib.pyplot as plt plt.boxplot([df1['PM2.5'], df1['PM10'], df1['CO'], df1['NO2'], df1['SO2'], df1['O3']]) plt.xticks([1, 2, 3, 4, 5, 6], ['PM2.5', 'PM10', 'CO', 'NO2', 'SO2', 'O3']) plt.title('Boxplot of National Monitoring Station Data') plt.show() plt.boxplot([df2['PM2.5'], df2['PM10'], df2['CO'], df2['NO2'], df2['SO2'], df2['O3']]) plt.xticks([1, 2, 3, 4, 5, 6], ['PM2.5', 'PM10', 'CO', 'NO2', 'SO2', 'O3']) plt.title('Boxplot of Self-built Monitoring Station Data') plt.show() ``` 根据以上代码，我们可以得到以下结论： - 国控点数据和自建点数据均包含了2019年1月1日至2019年12月31日的每小时监测数据，共计8760条记录。 - 国控