1. 探索全球气温趋势：通过分析city_temperature.csv中的日均气温数据，我们可以识别出全球不同国家和地区的变暖趋势，验证世界气象组织的预测。这将帮助我们更好地了解全球变暖的严重性和影响。
2. 区域气候变化比较：通过对数据中的洲、国家、地区和城市进行分组，我们可以比较不同地区的气候变化情况。这有助于验证北极地区的升温幅度是否确实超过全球平均水平的两倍以上。
3. 气温异常事件分析：通过检查数据中的异常温度值，我们可以识别出气候变化中的极端事件，如热浪、寒潮和异常降雨等。这将有助于验证全球变暖对天气极端事件的影响。
4. 缺失数据处理：对于数据文件中存在的缺失字段值，我们将进行适当的数据清洗和插值处理，以确保后续分析的准确性和完整性。
