import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #数据预处理 data = pd.read_csv('icpc-full.csv') #去除多余数据 data = data.drop(['Date','Host','City','Venue','Team','Contestant 1','Contestant 2','Contestant 3','Score','Total'],axis = 1) #排名前15 topteam = data[data['Rank'] < 10 ] cpteam = topteam[data['Rank'] <3] winner = cpteam['University'].value_counts().to_dict() #计数 good = topteam['University'].value_counts().to_dict() #截取前十 top10 = dict(sorted(good.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]) top3 = dict(sorted(winner.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10])
时间: 2024-01-14 22:04:10 浏览: 20
这段代码是用Python对ICPC比赛数据进行预处理和分析的,主要使用了pandas和matplotlib库。首先读取了一个名为'icpc-full.csv'的CSV文件,然后删除了一些多余的数据列,只保留了排名、大学等信息。接着选取了排名前15的队伍,并从中筛选出排名前3的队伍。然后统计了前3名队伍所属大学的出现次数,存储在一个名为'winner'的字典中。最后,统计了排名前10的大学出现的次数,存储在一个名为'top10'的字典中。
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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #数据预处理 data = pd.read_csv('icpc-full.csv') #去除多余数据 data = data.drop(['Date','Host','City','Venue','Team','Contestant 1','Contestant 2','Contestant 3','Score','Total'],axis = 1) #排名前15 data1 = data[data['Rank'] <15] #计数 good = data1['University'].value_counts().to_dict() #筛选出排名前十 top_team = good.nlargest(n=10) #将字典拆分成两个列表 names = list(top_team.keys()) counts = list(top_team.values()) #绘制 plt.bar(names, counts) #设置图形属性 plt.xlabel('Names') plt.ylabel('Counts') plt.title('Top 10 Name Counts') plt.show() #显示
这段代码是一个使用Python的Pandas和Matplotlib库进行数据处理和可视化的程序。它首先从名为'icpc-full.csv'的CSV文件中读取数据,并删除了一些不必要的数据列。然后,它筛选出排名前15的数据,并通过Pandas的value_counts()方法计数每个大学出现的次数,将结果存储在一个字典中。接下来,它选出排名前十的大学,并将它们的名称和计数值分别存储在两个列表中。最后,它使用Matplotlib的bar()方法将数据绘制成柱状图,并设置图形的属性,如X轴和Y轴的标签、标题等,最终显示图形。
在这段代码的基础上,以‘top10’和'top3'为数据创建一个柱状图
可以使用matplotlib库中的pyplot模块绘制柱状图。以下是修改后的代码:
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据预处理
data = pd.read_csv('icpc-full.csv')
data = data.drop(['Date','Host','City','Venue','Team','Contestant 1','Contestant 2','Contestant 3','Score','Total'],axis = 1)
# 排名前15
topteam = data[data['Rank'] < 10 ]
cpteam = topteam[data['Rank'] <3]
# 计数
winner = cpteam['University'].value_counts().to_dict()
top10 = dict(sorted(topteam['University'].value_counts().items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10])
top3 = dict(sorted(winner.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:3])
# 绘制柱状图
plt.bar(range(len(top10)), list(top10.values()), align='center')
plt.xticks(range(len(top10)), list(top10.keys()))
plt.title('Top 10 universities')
plt.show()
plt.bar(range(len(top3)), list(top3.values()), align='center')
plt.xticks(range(len(top3)), list(top3.keys()))
plt.title('Top 3 universities')
plt.show()
```
这段代码会分别绘制排名前10和前3的大学的柱状图,并显示在屏幕上。其中plt.bar()函数用于绘制柱状图,第一个参数是x轴的位置,第二个参数是y轴的高度,align参数指定对齐方式,xticks()函数用于设置x轴的标签。