import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi','SimHei','FangSong'] #设置中文字体

df = pd.read_excel( "student.xlsx" )

df_err = df[    ▲    ]

请在▲处填入合适的代码。

km = ["语文","数学","英语","物理","化学","生物","政治","历史","地理","技术"]

df1 = df . groupby( "班级" ) . 

print( df1 ) #2图所示

#删除“姓名”和“科目数”列

df2 = df1 . drop(["姓名","科目数"] , axis = 1)

g = df2 . sum() #g为Series对象

#统计各科目的人数占总人数的比例

for k in km:

 per = / len( df ) * 100

print(k , "比例为:" , round(per,2) , "%") 

x = 

y = g . values

plt.bar( x , y ) #3图所示

plt.title("各科补弱比例对比") 

plt.show()

df=df.drop(["预警发布单位","预警发布时间"],____)#删除列

df_g=df.groupby("预警名称",as_index=False).____ #分组并统计预警次数

df_s= df_g.sort_values("次数"ascending=False) #按"次数"降序排序

图b

df_s["预警等级"]=0#插入新的"预警等级"列，默认值为0

for i in range(len(df_s)):

 s=

 if s[2]=="红":

 df_s.at[i,"预警等级"]=1

 elif s[2]=="橙":

 df_s.at[i,"预警等级"]=2

 elif s[2]=="黄":

 df_s.at[i,"预警等级"]=3

 elif s[2]=="蓝":

 df_s.at[i,"预警等级"]=4

print(df_s)

df_s=df_s.head(5)

图c

x=df_s.预警名称

y=

plt.bar(x,y) #绘制柱形图

plt.title('发布次数最多的 5 种气象预警')

plt.show() #显示图表