给出一系列抗疫英雄的姓名和来自的省份，现在请你帮忙统计来自河南的抗疫英雄有多少位。 注：建议大家使用函数进行模块化编程，例如： bool judge(char name[], char province[]) //判断一个人员是否来自河南省 { } int main() { } 输入格式: 第一行一个整数N(1<=N<=100000)，表示名单中共有多少人员。 以下N行中，每一行两个字符串用空格隔开，name province(name和province中均不包含空格，每个字符串长度都不超过20），分别表示姓名和省份的英文简称（这里我们明确河南省的代码固定为“HA”，其他省份代码我们不做要求，只要不是“HA”这个代码，我们就认为是其他省份）； 输出格式: 一个数，表示来自河南省的人员有多少位。C语言

#include <stdio.h>
#include <string.h>

bool judge(char province[]) {
    if(strcmp(province, "HA") == 0)
        return true;
    return false;
}

int main() {
    int N, cnt = 0;
    scanf("%d", &N);
    for(int i = 0; i < N; i++) {
        char name[21], province[3];
        scanf("%s %s", name, province);
        if(judge(province))
            cnt++;
    }
    printf("%d", cnt);
    return 0;
}

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给出一系列抗疫英雄的姓名和来自的省份，现在请你帮忙统计来自河南的抗疫英雄有多少位。 注：建议大家使用函数进行模块化编程，例如： bool judge(char name[], char province[]) //判断一个人员是否来自河南省 { } int main() { } 输入格式: 第一行一个整数N(1<=N<=100000)，表示名单中共有多少人员。 以下N行中，每一行两个字符串用空格隔开，name province(name和province中均不包含空格，每个字符串长度都不超过20），分别表示姓名和省份的英文简称（这里我们明确河南省的代码固定为“HA”，其他省份代码我们不做要求，只要不是“HA”这个代码，我们就认为是其他省份）； 输出格式: 一个数，表示来自河南省的人员有多少位。

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
const int N = 1e5 + 10;

bool judge(char province[]) //判断一个人员是否来自河南省
{
    if (strcmp(province, "HA") == 0) return true;
    return false;
}

int main()
{
    int n;
    cin >> n;
    int cnt = 0; //统计来自河南省的人员数
    char name[21], province[3];
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        cin >> name >> province;
        if (judge(province)) cnt++;
    }
    cout << cnt << endl;
    return 0;
}

给一张税收表，在jupter上写一段代码统计每个省份的记录数

在Jupyter Notebook中，你可以使用Pandas库来进行数据处理和分析。假设你的税收表是一个名为`tax_data.csv`的数据框，其中包含`province`列表示省份信息。以下是统计每个省份记录数的Python代码示例：

import pandas as pd

# 加载数据
df = pd.read_csv('tax_data.csv')

# 统计每个省份的记录数
province_counts = df['province'].value_counts()

# 显示结果
print(province_counts)

# 可能会生成一个Series，显示了每个省份及其对应的记录数
# 如果需要将结果转换为 DataFrame 并保留原始索引名（如果有的话），可以这样做：
province_counts_df = province_counts.to_frame(name='Record Count')
province_counts_df.reset_index(inplace=True)
province_counts_df.set_index('province', inplace=True)

# 现在 `province_counts_df` 就展示了省份和记录数
province_counts_df.head()