基于AppStore.csv数据，完成以下统计分析任务： 统计数据中所有APP的种类，每个类别分别有多少个 #["prime_genre":] [13]

为了完成这个任务，你需要首先加载CSV文件`AppStore.csv`，然后根据"prime_genre"列的数据对应用程序进行分类并计算每类的数量。这里是一个简单的步骤概述：

1. 导入所需的库（例如pandas）。
2. 使用`pandas`的`read_csv`函数读取CSV文件。
3. 创建一个空字典或Series来存储每个类别的计数。
4. 遍历DataFrame，对于每一项，检查"prime_genre"列的内容，如果不在字典中，添加新的键并将值设为1，否则增加对应的值。
5. 最后，打印出每个类别的数量。

下面是相应的Python代码：

import pandas as pd

# 1. 读取CSV文件
app_store_df = pd.read_csv('AppStore.csv')

# 2. 初始化类别计数
category_counts = {}

# 3. 遍历数据框并计数
for genre in app_store_df['prime_genre'].unique():
    category_counts[genre] = app_store_df['prime_genre'] == genre).sum()

# 4. 打印结果
for genre, count in category_counts.items():
    print(f"{genre}: {count} apps")

执行这段代码后，你会得到每个主要类别及其对应的应用程序数量。

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1. (简答题) 基于AppStore.csv数据，完成以下统计分析任务： 统计数据中所有APP的种类，每个类别分别有多少个。并按数值进行降序排序，将源代码，结果打印截图上传。用mapreduce写出来

为了完成这个基于`AppStore.csv`数据的统计分析任务，你需要首先读取CSV文件，然后按照类别统计应用的数量，并通过MapReduce模型进行分布式处理。以下是使用Python的Pandas库和MRJob（一个用于处理大数据集的库）的基本步骤概述：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
from mrjob.job import MRJob

2. 定义一个自定义的MRJob类，继承自MRJob，并重写关键方法：

class AppsCount(MRJob):
    def configure_options(self):
        super(AppsCount, self).configure_options()
        self.add_passthru_option('--output-dir', default='output', help='Output directory for the results')

    def mapper(self, _, line):
        # 解析CSV行，获取类别信息
        app_info = parse_csv_line(line)
        yield app_info['category'], 1

    def reducer(self, category, counts):
        yield category, sum(counts)

    def output(self, key, value):
        print(f"{key}: {value}")
        with open(f'{self.options.output_dir}/apps_counts.txt', 'a') as f:
            f.write(f"{key}: {value}\n")

def parse_csv_line(line):
    # 解析函数，假设csv有'Category'字段
    return {'category': line['Category']}

if __name__ == '__main__':
    AppsCount.run()

3. 执行脚本并将结果保存到指定目录：

# 在命令行运行
mrjob run apps_count.py --output-dir /path/to/output --files AppStore.csv

4. 结果将会生成一个包含每个类别及其对应应用数量的文本文件`apps_counts.txt`。

注意：由于这是一个文字描述，无法直接提供源代码截图。你需要实际编写并运行上述代码才能得到结果。完成后，记得检查输出文件内容并上传相关的截图或文本文件。