怎么把带有地区的官职区分开来
时间: 2024-03-04 15:49:45 浏览: 131
要将带有地区的官职区分开来,您可以使用 Pandas 库的 `groupby` 方法。具体来说,您可以按照地区和官职两个维度进行分组,然后统计每个分组中的数量。
下面是示例代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('cata_3024.csv')
# 将职官和地区两列合并为一个新列
df['职官-地区'] = df['职官'] + '-' + df['地区']
# 按照职官-地区进行分组,并统计数量
counts = df.groupby('职官-地区').size()
# 绘制条形图
counts.plot(kind='bar')
plt.title('官职分布图')
plt.xlabel('官职-地区')
plt.ylabel('数量')
plt.show()
```
这段代码会将职官和地区两列合并为一个新列,并按照新列进行分组。然后,它会统计每个分组中的数量,并使用 Matplotlib 库绘制一个条形图,显示每个官职-地区的数量。最终的图表会在程序运行后显示出来。
相关问题
怎么将清代职官中带地区的官职提出来
要将清代职官中带地区的官职提取出来,您可以使用 Pandas 库的字符串方法和布尔索引。具体来说,您可以使用 `str.contains()` 方法查找包含地区信息的官职,并将结果存储在一个布尔索引中。
下面是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('cata_3024.csv')
# 使用 str.contains() 方法查找包含地区信息的官职
contains_region = df['职官'].str.contains('州', '府', '县', '道', '监')
# 使用布尔索引选择包含地区信息的官职
df_region = df[contains_region]
# 输出结果
print(df_region['职官'])
```
这段代码会读取名为 `cata_3024.csv` 的 CSV 文件,使用 `str.contains()` 方法查找包含地区信息的官职,并将结果存储在 `contains_region` 布尔索引中。然后,它会使用布尔索引选择包含地区信息的官职,并将结果存储在新的 DataFrame 中。最后,代码会输出包含地区信息的官职列表。
你有一个名为 cata_3024.csv的 CSV 文件,其中包含一个名为 职官 的列,可以使用 Pandas 库来读取数据并提取其中带清代官职名称并以前十绘制条形图
好的,我可以为您提供代码示例。请注意,您需要安装 Pandas 和 Matplotlib 库。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('cata_3024.csv')
# 使用 str.contains() 方法查找包含清代官职名称的行
contains_qing = df['职官'].str.contains('大学士', '太子太保', '太子少保', '太保', '少保', '卿', '少卿',
'从一品', '从二品', '从三品', '正一品', '正二品', '正三品',
'正四品', '正五品', '从四品', '从五品', '从六品', '从七品',
'从八品', '从九品', '员外郎', '郎中', '知府', '通判', '知县',
'教谕', '乡试考官', '会试考官', '鸦片战争始末', '准三品',
'准四品', '准五品', '准六品', '准七品', '准八品', '准九品')
# 选择包含清代官职名称的行
df_qing = df[contains_qing]
# 统计每个清代官职出现的次数,并选择前十个
counts = df_qing['职官'].value_counts().head(10)
# 绘制条形图
counts.plot(kind='bar')
plt.title('清代官职出现次数前十名')
plt.xlabel('官职')
plt.ylabel('出现次数')
plt.show()
```
这段代码会读取名为 `cata_3024.csv` 的 CSV 文件,使用 `str.contains()` 方法查找包含清代官职名称的行,并将结果存储在 `contains_qing` 布尔索引中。然后,它会使用布尔索引选择包含清代官职名称的行,并将结果存储在新的 DataFrame 中。接着,代码会统计每个清代官职出现的次数,并选择前十个。最后,它会使用 Matplotlib 库绘制一个条形图,显示每个官职出现的次数。最终的图表会在程序运行后显示出来。
阅读全文