First

FFMC：松针和落叶林火险天气指数

DMC：地面枯燥指数

DC：干旱天气指数

ISI：对火灾天气指数

在数据预处理的过程中，我们发现该数据集存在一些缺失值和异常值，需要进行一些处理。针对缺失值，我们采取将缺失值所在行进行删除的方法，而对于异常值，则采取替换为整体平均值的方法进行处理。

数据分析和可视化

在完成数据的预处理工作后，我们将数据集中的10个属性进行统计分析，以了解这些属性与森林火灾的关系。

数据集共有517条记录，包括10个属性，分别为日期、X轴坐标、Y轴坐标、月份、日、星期、FFMC、DMC、DC和ISI，具体说明如下：

日期：记录的日期，格式为"yyyy-mm-dd"

X轴坐标和Y轴坐标：指该事件发生的地理位置

月份：事件发生的月份

日：事件发生的具体日期

星期：记录发生的星期几，1表示星期一，7表示星期日

FFMC：松针和落叶林火险天气指数

DMC：地面枯燥指数

DC：干旱天气指数

ISI：对火灾天气指数

在数据预处理的过程中，我们发现该数据集存在一些缺失值和异常值，需要进行一些处理。针对缺失值，我们采取将缺失值所在行进行删除的方法，而对于异常值，则采取替换为整体平均值的方法进行处理。

数据分析和可视化

在完成数据的预处理工作后，我们将数据集中的10个属性进行统计分析，以了解这些属性与森林火灾的关系。

通过连线将每个数据点显示在地图上，用不同颜色的填充展示了不同地区的火灾数量分布情况，更形象地反映了火灾的分布和变化情况。

3.实习中运用专业知识的情况

通过对森林火灾数据集进行可视化分析，我们得出了以下结论：

农村地区的火灾数量占比较大，重要性不容忽视；

发生森林火灾的月份主要集中在10月和11月；

火险指数等空气质量因素与森林火灾数量存在一定关联性，需要加强相应的管理和预防措施。

4.心得体会

通过本次Python数据获取和可视化分析的实验，我们进一步熟悉了Python在数据预处理、数据分析和数据可视化方面的应用，了解了在数据分析过程中如何利用Python变得高效、准确和有效，同时也能感受到数据分析的魅力和广泛应用。

改进和展望

在本次实验中我们只是初步地探索了森林火灾数据集的一些特征和变化规律，还有许多工作可以进行，例如更加深入地探索空气质量、气候变化等因素对森林火灾的影响，进一步挖掘数据集中的信息和趋势规律，提高数据分析和预测的精度和准确性。