文章目录1、数据分析的基本流程2、明确需求和目的2.1 需求和目的3、数据收集4、数据预处理4.1 数据整合4.1.1 加载相关库和数据集4.1.2 数据总体概览4.2 数据清洗4.2.1 缺失值的处理4.2.2 异常值的处理4.2.3 重复值的处理5、数据分析5.1 描述性统计分析（1）哪些城市的空气质量较好/较差？（2）对城市的空气质量按照等级划分，每个等级城市数量分布情况如何？（3）空气质量在地里位置分布上，是否具有一定的规律性？5.2 推断统计分析（1）临海城市的空气质量是否有别于内陆城

文章目录1、数据分析的基本流程2、明确需求和目的2.1 需求和目的3、数据收集4、数据预处理4.1 数据整合4.1.1 加载相关库和数据集4.1.2 数据总体概览4.2 数据清洗4.2.1 缺失值的处理4.2.2 异常值的处理4.2.3 重复值的处理5、数据分析5.1 描述性统计分析（1）哪些城市的空气质量较好/较差？（2）对城市的空气质量按照等级划分，每个等级城市数量分布情况如何？（3）空气质量在地里位置分布上，是否具有一定的规律性？5.2 推断统计分析（1）临海城市的空气质量是否有别于内陆城

前言：上一篇对AQI进行了分析，这一篇根据对以往的数据，建立一个模型，可以将模型应用于未知的数据，来进行AQI的预测。 文章目录1、加载相关库和数据集2、数据处理和转换2.1 简单的数据处理2.2 数据转换3、建立基模型4、特征选择4.1 RFECV4.2 使用RFECV进行特征选择5、异常值处理5.1 使用临界值进行填充5.2 分箱离散化6 、残差图分析6.1 异方差性6.2 离群点 1、加载相关库和数据集 使用的库主要有：pandas、numpy、matplotlib、seaborn、s