帮我写出相对应的代码

好的，以下是使用Pandas和Matplotlib库完成您所需任务的Python代码：

### 1. 读取并显示 `taobao_data.csv` 中的数据

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('taobao_data.csv')

# 显示前几行数据
print(df.head())

### 2. 丢弃 "宝贝" 和 "卖家" 两列，按 "位置" 进行分组，求 "价格" 和 "成交量" 的均值，并按照 "成交量" 的降序排列

# 丢弃不需要的列
df.drop(columns=['宝贝', '卖家'], inplace=True)

# 按 "位置" 分组，计算 "价格" 和 "成交量" 的均值
grouped_df = df.groupby('位置').agg({'价格': 'mean', '成交量': 'mean'}).reset_index()

# 按 "成交量" 降序排列
sorted_df = grouped_df.sort_values(by='成交量', ascending=False)

# 显示结果
print(sorted_df)

### 3. 绘制各省份的平均价格和平均成交量的图表

#### 横向柱状图

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制横向柱状图
plt.barh(sorted_df['位置'], sorted_df['价格'], color='skyblue')
plt.xlabel('平均价格')
plt.ylabel('位置')
plt.title('各省份的平均价格')
plt.show()

#### 纵向柱状图

plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制纵向柱状图
plt.bar(sorted_df['位置'], sorted_df['成交量'], color='lightgreen')
plt.xlabel('位置')
plt.ylabel('平均成交量')
plt.title('各省份的平均成交量')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

#### 饼图

plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制饼图
plt.pie(sorted_df['成交量'], labels=sorted_df['位置'], autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.title('各省份的平均成交量分布')
plt.show()

#### 散点图

plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制散点图
plt.scatter(sorted_df['位置'], sorted_df['价格'], s=sorted_df['成交量'] / 100, alpha=0.5)
plt.xlabel('位置')
plt.ylabel('平均价格')
plt.title('各省份的平均价格与成交量关系')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

### 提交要求

1. 将上述代码和运行结果保存到一个Word文档中。
2. 在Jupyter环境中运行上述代码，并截取完整的运行结果（建议使用Edge浏览器全屏截图）。
3. 确保截图清晰可见，便于阅读。

希望这些代码能帮助您完成任务！如果有任何问题，请随时告诉我。