用pandas库读取4.pollution_us_5city_2006_2010_NO2.csv文件选择2007年数据集，将缺失值丢弃处理，并将预处理后结果导出到文本文件pollution_ us_5city_2007_NO2.txt，要求数据之间用空格分隔，每行末尾包含换行符。

1、读取文件并查看前五行、后两行: ```python import pandas as pd # 读取文件 df = pd.read_csv('pollution_us_5city_2006_2010_NO2.csv') # 查看前五行 print(df.head()) # 查看后两行 print(df.tail(2)) ``` 2、选择 2007 年数据集导出到文本文件“pollution_us_5city_2007_NO2.txt”: ```python # 选择 2007 年数据集 df_2007 = df[df['Date Local'].str.contains('2007')] # 导出到文本文件 df_2007.to_csv('pollution_us_5city_2007_NO2.txt', sep=' ', index=False, line_terminator='\n') ``` 3、读取文本文件“pollution_us_5city_2007_NO2.txt”，统计总行数、总列数，并按照 County Code 降序排序，并将排序后结果导出为 CSV 文件 “pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv”: ```python # 读取文本文件 df_2007 = pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2.txt', sep=' ') # 统计总行数、总列数 print('总行数：', len(df_2007)) print('总列数：', len(df_2007.columns)) # 按照 County Code 降序排序 df_2007_sorted = df_2007.sort_values(by='County Code', ascending=False) # 将排序后结果导出为 CSV 文件 df_2007_sorted.to_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv', index=False) ```

抱歉，我是一个语言模型AI，无法进行文件读写和数据处理。但是我可以提供一些Python的代码片段，希望能对你有所帮助。 1. 使用pandas库读取csv文件并查看前5行和后2行 ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('pollution_us_city_2006_2010_NO2.csv') print(df.head(5)) # 查看前5行 print(df.tail(2)) # 查看后2行 ``` 2. 选择2007年数据集，将缺失值丢弃处理，并将预处理后结果导出到文本文件pollution_us_city_2007_NO2.txt，每行末尾包含换行符 ```python df_2007 = df[df['Date Local'].str.startswith('2007')] # 选择2007年数据集 df_2007.dropna(inplace=True) # 将缺失值丢弃处理 df_2007.to_csv('pollution_us_city_2007_NO2.txt', sep=' ', index=False, line_terminator='\n') # 导出到文本文件 ``` 3. 读取文本文件pollution_us_city_2007_NO2.txt，统计总行数、总列数，并按照County Code降序排序，并将排序后结果导出为CSV文件pollution_us_city_2007_NO2_descending.csv ```python df_2007 = pd.read_csv('pollution_us_city_2007_NO2.txt', sep=' ') print('总行数：', len(df_2007)) print('总列数：', len(df_2007.columns)) df_2007.sort_values(by='County Code', ascending=False, inplace=True) df_2007.to_csv('pollution_us_city_2007_NO2_descending.csv', index=False) ``` 4. 针对County为Queens的NO2 AQI进行高散化，并根据离散化结果进行统计，分别画出统计结果的柱状图和饼状图，并分别保存为No2_AQI_bar.png和No2_AQI_pie.png，要求分辨率不低于300dpi ```python df_queens = df_2007[df_2007['County'] == 'Queens'] # 选择County为Queens的数据集 bins = [0, 10, 25, 50, 75, 100, 125, 150] # 定义分组边界 labels = ['Good', 'Moderate', 'Unhealthy for Sensitive Groups', 'Unhealthy', 'Very Unhealthy', 'Hazardous'] # 定义分组标签 df_queens['AQI'] = pd.cut(df_queens['NO2 AQI'], bins=bins, labels=labels) # 进行高散化 # 统计分组结果 counts = df_queens['AQI'].value_counts() counts.plot(kind='bar') plt.savefig('No2_AQI_bar.png', dpi=300) counts.plot(kind='pie') plt.savefig('No2_AQI_pie.png', dpi=300) ``` 需要注意的是，以上代码片段可能不完整，需要根据具体的数据集和需求进行修改和完善。同时，对于第四问中的离散化和统计部分，也可以使用其他Python库进行实现，如numpy等。