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

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

df=pd.read_excel("data.xlsx") #读取文件 data.xlsx 中的数据

for i in range(len(df)) :

 if i%2==0 and df.at[i,"监测值"]>30:

 df.at[i,"状态"]=1

 if i%2==1 and df.at[i,"监测值"]<50:

 df.at[i,"状态"]=1

dfg=df.groupby("时间" , as_index=False).状态.sum()

time=[] ; data=[]

for t in range (24):

 s=str(t); c=0

 if t<10:

 s='0'+s

  time.append(s)

 dft= dfg[]

 for j in dft.index:

 if dft.at[j,"时间"][:2]==s:

 data.append(c)

plt.plot(time, data)

#设置绘图参数，显示如图 c 所示线形图，代码略

图b

①

图b

实现该功能的程序如下，请在划线①处填入合适的代码。

划线②处应选填入的代码为（单选，填字母）。

A ．df1 B ．df1.values C ．df1.index

import pandas as pd

df=pd.read_excel("    ①    ")

df["日均温"]=(df["最高气温℃"]+df["最低气温℃"])/2

df1=df.sort_values("日均温",ascending=False).日均温.head(1)

Max=    ②

date=[ ]

for i in range(len(df)):

 if df.at[i,"日均温"]==Max:

 date.append(df.at[i,"日期"])

print("日均温最高值："Max,"℃")

print("日期：",date)

图c

df["月份"]=""

for j in range(len(df)):

 df.at[j,"月份"]=df.at[j,"日期"][5:7]

df2=df.groupby("月份",as_index=True).③

plt.plot(④,df2["日均温"],label="月均温" )

plt.xlabel("月份")

plt.ylabel("温度℃")

plt.legend()

plt.show()

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

#读取如图 b 所示数据，保存到 DataFrame 对象 df1 中，代码略

f = [9, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

for i in range(0，len(dfl)):

    rank = df1.at[i,"名次"] #通过行、列标签取单个值

    score = 0

    if rank <= 8:

    df1.at[i,"得分"] = score

df2 = dfl.groupby("    ▲    ",as_index=False).sum()       #分组求和

#设置绘图参数，代码略

plt.bar(x,y) #绘制柱形图

①请在程序中划线处填入合适的代码。

②程序的方框中应填入的正确代码为 （单选，填字母）

A.x = df1["专业"]

y = df1["总分"]

B.x = df2["专业"]

y = df2["得分"]

C.df1["专业"] = "专业"

df1["总分"] = "总分"

D.Df2["专业"] = "专业"

Df2["得分"] = "得分"