import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

#图表支持中文字体显示，代码略

df= pd.read_excel("jsxk.xls",dtype={'学校代码':'string'})           #学校代码列为字符串

df1 = df.groupby("  ", as_index=False).count()        #按学校统计人数

df1 = df1.rename(columns={'姓名':'学生总数'})#重命名列

df1['技术比例'] = round(/df1['学生总数']* 100,2)

df1 = df1.sort_values('技术比例',ascending=False).head(5)

plt.title('技术选考比例前 5 的学校')

plt.bar( )

plt.show()

def zdygroupby(1st):

    dic = {}

    for row in lst:

        if row[2] == 1:

            if  :

                dic[row[0]]=1

            else:

                dic[row[0]]+= 1

①请在程序中划线处填入合适的代码。

②小华要输出每个品种现蕾期生长阶段生长表现最好时的温度湿度，为此他需要修改程序代码，以下操作恰当的是  （多选，填字母）。

A .筛选品种  B .筛选生长阶段  C .根据生长阶段分组，每组按生长表现降序排序，输出每组第一行 D .根据品种分组，每组按生长表现降序排序，输出每组第一行

def cal(s) :

    n = len (s)

    for i in range(n):

        if s[i] == " " :     #如果为空格字符

            p = i

        if s[i] == " :" :

            q = i

t =  + int(s[q+1:])

return t

图 b

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel("shared bikes.xlsx")

bike = [ "哈罗单车","摩拜单车",

"美团单车","青桔单车"]

sm = [0] * 4

avg = [0] * 4

days = 31

for i in  :

    t = cal(df.at[i, "结束时间"]) - cal(df.at[i, "开始时间"])

    for j in range(4):

        if df.at[i, "App 类型"] == bike[j] :

            break

for i in range(4):

    avg [i] = sm[i] / days

plt.figure(fig size = (12,4))

x = bike

y =

plt.bar (x,y)

plt.show()

n = df.groupby ("App 类型", as_index = True).用户编号.

图2

图3